時髦的“端到端”智駕，走到哪一步了

從去年到今年，國內幾家新勢力和供應商（華為、元戎、Momenta等）紛紛喊著要上“端到端”智駕，并將其作為2024下半年的工作重點。“端到端”是不是特斯拉首倡存在爭議，但毫無疑問，特斯拉是第一個將其工程化和商業化的企業。

如果以“全量推送”為考核點，2024年3月，特斯拉在北美推送FSD V12正式版。但在中國落地，仍在走流程。這給了國內很多企業說自己不亞于、甚至在中國強于特斯拉智駕模型的機會。

7月30日，小鵬向全球推送AI天璣系統XOS 5.2.0版本；

9月11日，華為鴻蒙智行推送ADS3.0。有意思的是，無論哪個界，都在大談“端到端”的時候淡化了“華為”；

10月23日，理想推送了“端到端+VLM”，聲稱行業首創。理想的確是第一個將二者實際結合的品牌；

蔚來稍微落后一點，高調發聲的“世界模型”尚未落地——7月份推出了包含個別功能的Demo版。

一個人腦決策的模擬

既然“端到端”這么時髦，到底什么是“端到端”（ End-to-End, E2E）？抱歉，沒有公認的準確定義，就像端到端的機理一樣，基本上屬于自拉自唱的節目。

低情商解釋——“端到端”是實現智駕的一條技術路線。智駕從CNN、RNN、GAN、到Transformer大模型（典型應用是城區輕圖NOA），直到如今的端到端。“端到端”即將經典感知、規劃、決策、執行多模塊智駕，合成一體，由感知直接“生成”決策和執行。

看到“生成”倆字，就很容易理解，這和ChatGPT是一個路子，即建立一個茫茫多參數（可能多達100B以上，1B=10億）模型，通過強大算力，不斷用數據訓練這個模型，期待它產生明智的決策，無論下一個新場景，它有沒有碰到過。這樣一來，端到端其實就是用大模型的方式，來解決智駕的長尾（罕見場景）問題。

高情商解釋——不了解上文那一大堆縮寫？沒事！比如你牛馬附體，駕車下班路上還不斷打電話處理公務，不知不覺就開回家了，回頭都想不起怎么回的家。這一路的駕駛行為，就是端到端。

說白了，就是試圖用大模型模擬人腦的決策方式，明智地處理無窮無盡的新場景。

有些人覺得這一通解釋，說了跟沒說一樣。其實這么想有道理，這很像“將大象推入冰箱”的任務，開門關門都非常清楚（因為符合人的生活經驗），但對于將大象推進去的關鍵步驟，卻語焉不詳。

不怪搞技術的，因為的確說不清楚。他們的解釋是“可解釋性差”，氣人不？

但是不著急，之于用戶，對于端到端的推崇以及呼聲，從一個窄眾群體（發燒友以及智能愛好者們）到當下全民，越來越有成為全民興奮點的趨勢。端到端的全量推送，對國產品牌高度關注的用戶們，討論度一點都不比投資者們少，他們在期待某種意義的反擊（雖然他們獲取或者了解的信息量參差不齊）。

目前人類的技術，感知沒問題，決策到執行段也沒問題。如何從感知到決策，有大問題。人腦是怎么思考的，大家其實不知道。但原則是“經驗決定預測”，這是當前人類駕駛比AI強的地方。一個數理邏輯不好的人，甚至沒太多文化的人，也能開好車，就是這個道理。端到端省去了規控這一塊，直接決策，反饋加快了，企業希望決策準確度不降反升。

保守派和原教旨派

有人提出，端到端的本質應當是感知信息的無損傳遞，雖有道理但難懂。其實端到端的精髓，莫過于考慮如何不用規則來思考。這并非指拋棄交通規則，而是無需程序員事先對每一個可能場景編好應對方案，AI自己就會基于眼前場景找到最優答案。 因此，可以將端到端近似描述為“基于經驗和基礎規則的預測模型”。

（經典規控模型）

端到端之前的智駕方案，都是多個模塊的組合。感知、規劃、控制都是獨立的。信息在串聯模塊當中傳遞有延遲和數據缺失，而且誤差的逐級積累，也可能帶來安全隱患。

理論上，端到端應該將三者合一，消除內部數據接口。但是，小鵬、極越等“保守派”仍實行兩段式“端到端”，即將感知和規控分為兩個模型。小鵬前者叫Xnet（感知神經網絡），后者叫規劃神經網絡（XPlanner）和視覺語言模型（VLM）XBrain。

而原教旨派則認為“兩段式”沒有脫離傳統智駕的窠臼，即兩個網絡中間，仍然是人工定義的接口。傳統智駕的信息漂移、延遲的毛病都繼承下來了（盡管有改善）。

兩段式的好處在于，既然人類定義了中間接口，人類就能看懂中間結果，便于檢查系統、找出毛病。比如感知出了問題，不用將整個系統用“好數據”重新訓練。也容易兜住系統下限，避免出現令人匪夷所思的錯誤。

但是，10月23日理想公布的“4D One Model”和特斯拉一樣，是一段式，即端到端+VLM。

VLM看來必不可少，其實也是個大模型。它可以從圖像（交通場景）和文本（交通標識）中學習的多模態模型。簡單說，輸入了圖像和文本，輸出（生成）文本。這個文本用于規控模型來理解場景意義。

VLM和端到端模型本身的區別在于，它不用訓練就具有泛化能力（當然能訓練更好）。其最重要的工作在于，獲取圖像中的空間屬性，即識別障礙和運動路徑。

無論VLM，還是端到端大模型，都是黑盒子。人們不知道它怎么生成了認知和決策，就像不知道如何將大象推入冰箱一樣，但看結果是推進去了。

這就是所謂的“可解釋性低”。即決策邏輯可以理解，但過程不可理解。一旦決策結果出了問題，沒別的辦法，只能不斷加大數據填喂量，調整模型參數，盡可能堆高模型準確率，但不保證100%安全。

必須承認，端到端同時擴張了智駕系統的上下限，這就是為什么有的企業跟風做端到端，訓練了好久，發現系統表現反而更差了。這就麻纏了，因此需要“劃紅線”，比如絕對不能闖紅燈等規則，明確到神經網絡中去。這就是兜底原則。

大模型需要“奶媽”

建造和訓練大模型，首先要很多錢。因為到了B級參數量級，連存儲數據都很貴，匡論算力。

目前特斯拉超算中心的算力支持由D1芯片和超算Dojo組成。投資10億美元，總算力100EFLOPs（1EFLOPs為每秒1018次浮點運算），這一部署尚未完成。

而智能云端算力的門檻大致為1EFLOPs，車企目前平均后臺算力為3 EFLOPs。華為后臺算力可能為7.5 EFLOPs。三大電信運營商的算力部署規劃從15到21 EFLOPs不等。

（端到端流程示意）

理想訓練算力（不等同于總算力）為5.39 EFLOPs，由5000塊計算卡組成（英偉達A100和A800）而一塊用于訓練生成式大模型的A100，報價10萬元人民幣，A800則至少在12萬元以上。

顯然，超算中心搭建必須有大資金支持，就算每月電費也可能高達數百萬元。在汽車圈，今后幾年內特斯拉用于訓練的算力規模，顯然是最大的。

有了硬件，還得有數據。數據量決定了訓練質量。

7月份馬斯克在財報會議上打的比方廣為人知，他說FSD V12“訓練了100萬個視頻案例，勉強工作；200 萬個，稍好一些；300 萬個，你就會感到，Wow；1000 萬個，它將變得難以置信。”當然，老馬作為傳播教父，具體數據不用糾結，知道數據量與系統決策正確性正相關即可。

需要明確的是，“壞數據”（青澀的駕駛、糟糕的駕駛習慣、違反交通規則等）會“向下拖曳”大模型的訓練效果。簡單說，最好是理智守法克制的老司機。

特斯拉的影子駕駛，能扒到大量數據。訓練的本質是模仿。仿著仿著就出徒了。那么問題來了，填喂數據的質量誰來保證？還是得人工審核。即便不是純人工，也要做某種人工規則下篩選。就像無圖（其實是輕圖）同樣要做人工標注一樣。

堆人力資源也是昂貴的投資，且注定改善訓練不會太快。高質量數據則意味著罕見場景+好數據。如果產品的保有量上不去，也意味著扒不到太多好數據，訓練改善就慢，系統迭代就會落后于對手。

思路、投資和技術路徑相似的前提下，產品保有量成了智駕水平最重要的致勝（參數丨圖片）因素。那么，誰的算力投資大、路徑清晰、產品的絕對保有量更大呢？結論呼之欲出。

（特斯拉FSD狀態）

如是，端到端的“奶媽”是投資、數據、人力和耐心！

端到端的思路誕生于大模型和算力的突破，只是一條看似很有希望的路線?，F在的問題是，訓練到一定量級，系統改善可能遭遇瓶頸（訓練量逐漸與效果脫鉤）?，F在走在前面的企業，可能都碰到了“數據墻”，但他們都諱莫如深。如今有人認為，既然力大磚飛，端到端模型參數到達100B（和ChatGPT4.0差不多量級），訓練量到億級，智駕水平會不會發生質的飛躍？

這個暫時還沒人試過。在產生足夠的經濟回報之前，搭建這樣的系統，懷疑荷包先撐不住。馬斯克的“第一性”是好東西，但不等于馬老師本人就是第一性。

從Transformer+BEV，到端到端，一直是國內第一梯隊跟緊特斯拉思路，落后半年到1年，而第二梯隊則落后特斯拉兩年左右，即剛開始搭建系統。迄今為止，說特斯拉是智駕領路人，并不為過。而Waymo的Robotaxi，則沒有產生這么大的影響力?，F在特斯拉也開始鼓吹Robotaxi，國內車企是否繼續跟進，也是看點?？傮w而言，大家都在圍繞銷量做文章。至于影響和塑造人類交通和生活方式這種宏大敘事，那得活下來的企業才有資格想這個問題。