动态 智能汽车端到端本领征询讲明（阛阓近况、价值分析、阛阓证据、初始要素、产业

今天共享的是：智能汽车端到端本领征询讲明（阛阓近况、价值分析、阛阓证据、初始要素、产业机遇、往日挑战等）

讲明系数：27页

该讲明聚焦智能汽车“端到端”本领，磋议其在产业发展中的干系问题。

1. 阛阓近况

- 界说：分为狭义端到端（传感器数据经神经收罗平直输出扩充器驱散信号）和广义端到端（信息无损传递，可达成数据初始的全体优化）。

- 考试模范：主要灵验法学习（通过逆最优驱散和举止克隆达成）和强化学习（通过试错学习）。

- 迭代趋势：从感知“端到端”到模块化“端到端”，再到OneModel/单一模子“端到端”平滑过渡。

2. 价值分析

- 传统问题：传统模块化自动驾驶存在信息传递损耗、规划收尾低下第问题。

- 和会趋势：自动驾驶系统模块不休和会，终极花样可能是One Model端到端神经收罗模子。

- 上风：端到端阶梯为自动驾驶进一步遏止提供可能，具有全局任务优化、简易架构、高规划收尾和强泛化才智等上风。

3. 阛阓证据

- 学术方面：UniAD是面向筹谋的端到端量连优化模子，获CVPR2023最好论文奖，整合全栈自动驾驶任务，达成安全阶梯筹谋。

- 产业方面

- 数据获取：车端E/E架构升级，特斯拉和新势力率先，智能驾驶域驱散器浸透率快速擢升。车端算力中高端部署加快。

- 数据考试：云霄才智迭代，算力是进犯参数。特斯拉领跑，国内车企与互联网厂商合营加快算力部署。

4. 初始要素

- 本领发展：数据、算力和底层AI本领逾越推进端到端发展，2023年以来其在学界和产业界热度擢升。

- 特斯拉引颈：特斯拉端到端大模子落地，简化运算结构，擢升数据和考试收尾，初始行业本剖析线迭代。

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- 算法上风：深度神经收罗初始端到端达成“数据初始”，取代传统“限定初始”算法，具有诸多上风。

5. 产业机遇

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- 整车端：高智能驾驶端插足和车型保有量率先的车企，以及研发开销较高的车企有望获取发展机遇。

- 零部件端：E/E架构升级、算力等地方供应商将受益。

6. 干系企业

先容了小鹏、理思、蔚来、地平线、德赛西威等企业在端到端本领方面的证据。

7. 往日挑战

濒临算力、数据与可讲授性等挑战，包括大算力需求、高质料数据获取贫苦、模子讲授性不及等，同期国内厂商算力储备需加大插足，亏本者软件付费壮健也待造成。

以下为讲明节选本体

讲明系数： 27页

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