摘要：本文以“端到端”为主线，梳理特斯拉 FSD、小鹏、华为、Waymo 等玩家的关键节点。结合学术界的进展，给出端到端技术在智能驾驶与具身智能领域的落地路径、现实进展与趋势展望。

本文以“端到端”为主线，梳理特斯拉 FSD、小鹏、华为、Waymo 等玩家的关键节点。结合学术界的进展，给出端到端技术在智能驾驶与具身智能领域的落地路径、现实进展与趋势展望。

在自动驾驶和具身智能领域，端到端算法（End-to-End Learning） 正从早期探索逐步走向实际应用。这种方法强调以单一模型直接将传感器原始输入映射为决策规划或者动作指令输出，中间不人为划分手工设计的模块流程，与传统模块化系统形成鲜明对比。

本文将详细梳理端到端算法在自动驾驶与具身智能中的技术发展脉络，比较端到端方法与模块化系统的架构差异与优劣，剖析关键技术路径（如CNN、RNN、Transformer、注意力机制、多模态融合）的角色与演进，并综述特斯拉、Waymo、Cruise、NVIDIA、OpenAI、华为、百度、小鹏等企业在该领域的研究案例及代表性论文成果。

最后我们展望在大模型驱动下具身智能与自动驾驶进一步端到端化的未来趋势，分析可能的挑战、瓶颈与潜力。

端到端思想可追溯至20世纪80年代末。1989年，卡内基梅隆大学Dean Pomerleau等研发了ALVINN（Autonomous Land Vehicle In a Neural Network），用一个小型前馈神经网络直接从摄像头图像输出转向命令，实现自动车辆跟随车道。

受限于当时计算性能，ALVINN最初仅能以约3.5英里/小时行驶，但在不断改进后90年代初曾达到70英里/小时。尽管性能有限，ALVINN作为端到端神经网络驾驶的先驱验证了这一思路：通过神经网络可以直接学习从感知到控制的映射。

同期，1990年代的DARPA自动驾驶挑战（如2004、2005年的沙漠挑战和2007年城市挑战）中的主流方案仍以模块化为主（高精地图、检测、规划等），端到端方法未成主流。

2012年AlexNet等深度CNN在视觉任务上的突破引发了端到端学习新热潮。2015年前后，英伟达等开始尝试用深度卷积网络直接学习驾驶策略。

英伟达在2016年的著名实验中开发了DAVE-2系统，用一个卷积神经网络从单目摄像头图像直接回归转向角。该网络在大规模公路数据上训练，能够在未知道路上稳健地控制车辆转向。

值得注意的是，DAVE-2借鉴了ALVINN的理念，并利用25年后的更强算力和更多数据将端到端驾驶推向实用。与1980-90年代的全连接小网络不同，DAVE-2采用卷积神经网络提取图像特征并结合数据增强（通过偏移、旋转图像模拟车辆偏离中心的场景）训练，从而学会自动纠正偏差驶回车道。

然而DAVE-2早期性能也有局限，其平均无事故行驶距离仅约20米（在复杂环境下）。为提高可靠性，研究者引入更多传感器和训练技巧。

2017年，加州伯克利等提出从大型驾驶视频数据学习端到端驾驶模型。他们建立了BDD100K等众包行车视频数据集，并训练FCN-LSTM网络预测车辆的未来运动轨迹分布。

该模型利用语义分割作为辅助任务提升特征学习（即“特权学习”范式），在多样真实视频上学到更通用的驾驶策略。这一工作表明，大规模多样数据对于训练鲁棒的端到端驾驶策略至关重要，端到端模型开始能处理更复杂多变的场景。

随着算力增强和传感器成本降低，端到端研究扩展到多模态输入和强化学习范式。一些研究结合相机与激光雷达点云，以端到端Transformer或融合网络同时处理多传感器信息，在模拟环境中训练再部署到真实车辆。例如Unified Multi-Modal Transformer (UniTR)等模型并行处理激光点云与图像，实现更优的鸟瞰图环境表示；TransFuser模型在深层特征级融合多模态信息，考虑整体场景上下文，提高了感知和决策效果。

另一方面，强化学习和仿真在具身智能中大显身手。OpenAI等使用模拟环境，通过深度强化学习让机器人直接从视觉学会复杂操作策略，如操纵机械臂解魔方。2019年OpenAI成功让五指机械手仅凭摄像头输入学会单手还原魔方，完全通过模拟训练并使用自适应域随机化应对现实差异。这标志着端到端RL在高维连续控制任务上的突破，也属于具身智能的端到端学习典型案例。

随着模拟和现实的结合，更复杂的具身任务（如双足机器人行走、仓储机器人搬运等）也开始应用端到端深度强化学习/模仿学习策略，体现了端到端算法在具身智能领域的潜力。

2020年开始，大型模型和多任务学习驱动端到端方法进一步发展。一方面，自动驾驶公司开始尝试将端到端神经网络部署到量产车上（详见后文企业案例）。特斯拉于2023年宣布其FSD Beta V12将采用纯端到端神经网络架构，利用神经网络取代原有规划模块，实现从感知到控制的全链路学习。

中国的主机厂如小鹏汽车也在2023年推出国内首个车端量产的端到端大模型架构，包含视觉感知XNet、规划决策XPlanner和大语言模型XBrain，通过大规模数据训练直接从传感器输入生成驾驶决策和轨迹。

另一方面，DeepMind在2022年发布了通用智能体Gato，一个单一Transformer模型在600多项任务上取得突破，包括对话、图像描述以及控制机械臂等。Gato展示了多模态大模型的强大泛化能力：相同网络权重可以在不同具身环境中感知并输出相应动作（文本、手柄按键、机械臂关节力等）。

这预示着未来或可出现统一的“大一统”智能体模型，将自动驾驶与机器人等具身智能任务融为一体进行训练和协同。

总体来看，端到端算法技术经过数十年演进，正从研究走向实际，背后驱动力在于深度学习算法革新、海量数据积累和算力飞跃。

下文将深入比较端到端方法与传统模块化系统的差异，以及支撑端到端模型的关键技术路径。

自动驾驶传统上采用模块化架构：感知、定位、规划、控制等功能由独立模块串联完成。相较之下，端到端架构试图以单一神经网络模型直接完成传感器到控制的映射。两种架构各有特点：

将复杂任务拆解为子任务，每个模块专注完成一部分功能。例如典型自动驾驶流程包括：多传感器感知（相机、雷达、激光雷达等）→物体检测和识别→基于高清地图的定位→路径规划→控制执行。

模块化方法的优势在于可解释性和可控性：由于各模块有明确的输入输出和规则，整个系统行为较为可预测，出现错误时可以根据中间结果定位问题来源，便于调试改进。例如感知误检或漏检会反馈到感知模块优化；规划策略问题则针对规划模块调整。这种分而治之的工程方法使团队可以并行优化各子模块，利用各领域最佳算法（如先进的目标检测网络、优化的轨迹规划算法等）集成。

模块化系统目前仍是许多商用自动驾驶的主流方案，尤其在需要安全冗余和逐步验证的场景，更容易通过分段测试来保证可靠性。

因为端到端模型在训练时以最终驾驶表现为优化目标，各层特征提取和决策子过程可以协同调整，理论上能找到整体最优策略。这避免了模块化方法中各阶段各自为政、可能次优的问题。

例如某些环境下，为了最终决策最优，感知阶段并不需要识别所有物体，只需关注与决策相关的关键要素；端到端模型可以自动学会这一点，从而减少不必要的信息损失和冗余处理。另外，端到端架构直接以数据驱动，无需人工设计规则，随着训练数据增加性能有望持续提升。

尤其在复杂动态环境下，端到端方法擅长处理不同因素的交互影响，因为模型能从全局视角学习环境和行为的复杂对应关系。

模块化系统的劣势在于局部最优与信息损失。各模块独立优化各自目标，无法保证整体最优。固定的接口也可能丢弃有用信息，例如感知阶段输出的目标列表和轨迹不完美地概括了环境，后续规划无法利用原始传感数据中的全部细节。

同时，模块越多，覆盖长尾场景就越需要大量规则和逻辑组合，应对罕见情况变得困难。多模块衔接还可能导致延迟累积和资源浪费，例如感知模块试图检测所有物体但实际上有些与决策无关，这种过度感知浪费了算力和时间。

端到端方法的挑战在于训练和验证难度。首先，需要大量多样的数据涵盖各种场景，否则模型可能在罕见情形下表现不可靠。其次，模型内部决策过程缺乏透明度，被视为“黑箱”，当发生错误时难以追溯原因。这给安全验证和监管带来难题，也是业界对端到端顾虑的重要因素。此外，端到端模型融合多传感器也具挑战，需要网络自行学会对不同特性的传感信息（图像、点云、雷达等）进行有效融合。

如何架构模型使其充分利用时空信息也是难点（如需要引入循环网络或Transformer捕捉时序依赖）。最后，尽管端到端模型本质上是单一网络，但在多任务学习时需要精心设计损失权重和平衡各子任务，否则可能出现任务间干扰。

综合来看，模块化强调可靠、可解释和可控，短期内在商业部署中仍占优势；端到端展现了更高的上限和简化系统的潜力，但面临数据和安全验证瓶颈。当前业界一条折中趋势是融合两者优点，采用“模块化+端到端”混合方案：整体架构保持模块划分保证可控性，但在关键模块内部应用端到端学习优化性能，或者用端到端大模型产生中间结果供模块化系统参考。

例如感知模块内部用深度网络端到端融合多传感器感知；规划模块则可能用强化学习策略网络替代部分人工规则。同时，也有做法是以端到端模型生成的决策数据来增强或校准模块化系统。这种融合思路在业界已有实践（如特斯拉规划仍保留部分基于树搜索的安全规则）。

可以预见，在确保安全和性能的前提下，端到端方法将在自动驾驶系统中承担越来越多的核心功能。

端到端算法的发展与深度学习模型的演进密不可分。主要的网络架构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN/LSTM）、注意力机制与Transformer、多模态融合模型等。它们在自动驾驶和具身智能端到端模型中各司其职、不断演进：

CNN擅长从图像中自动提取分层次的空间特征。在端到端驾驶中，CNN是基础组件，用于处理摄像头视觉输入。早期如ALVINN使用简单的多层感知机，无法充分利用图像空间结构。而现代CNN（如ResNet、VGG等）可高效提取车道线、道路边缘、行人车辆等视觉要素，极大提升了感知精度。

例如英伟达DAVE-2模型就采用卷积层将前视相机图像编码为特征，再回归转向角。CNN的出现使端到端驾驶成为可能，因为它避免了手工设计视觉特征，直接从数据中学习。除了用于摄像头图像，CNN也可用于激光雷达点云的视角投影图或BEV（俯视图）栅格，从而在端到端模型中处理激光雷达数据。总之，CNN是端到端感知的“眼睛”，提供对环境的空间理解，为后续决策提供依据。

RNN用于处理时间序列信息，在端到端驾驶中扮演车辆的“记忆”。驾驶决策常需要考虑时序动态，例如前车减速需要识别其速度变化趋势。这类任务用仅依赖瞬时帧的模型难以完成。RNN（尤其LSTM/GRU）可以将过去状态编码进隐藏单元，从而让模型拥有短期记忆，捕获速度变化、运动轨迹等时间相关特征。很多端到端驾驶模型在CNN之后接一层LSTM来处理视频帧序列，实现时序平滑和预测。例如上文提到的伯克利团队2017年模型采用了FCN+LSTM架构，融合前几帧车辆状态来预测未来动作。

Waymo的ChauffeurNet模仿学习模型也用到了深度循环网络来输出驾驶控制。在具身智能中，RNN亦用于机器人持续感知-控制闭环，例如机器人的定位导航需要累积传感器信息推断当前状态。需要注意的是，RNN存在梯度消失和训练不稳定问题，对于特别长的时序依赖仍有困难。但结合门控单元（LSTM）和足够的训练数据，RNN为端到端模型提供了处理动态场景和延迟效应的能力，使决策更稳健、人为。此外，RNN还可以用作记忆模块扩展——例如End-to-End Memory Networks就是在RNNsearch基础上加入可读写记忆，从而实现多步推理。

虽然End-to-End Memory Networks最初用于问答等认知任务, 其理念对具身智能也有借鉴意义：智能体或可通过显式记忆模块，记住过去关键事件来改善当前决策。这在复杂交互场景（如家用机器人需要记住之前房间状态）可能发挥作用。

Transformer是近年崛起的序列建模架构，核心是自注意力机制，可以让模型灵活关注输入序列中彼此相关的元素。与RNN按顺序处理不同，Transformer自注意力能全局并行处理序列并捕获长程依赖。在端到端驾驶中，Transformer正成为新一代架构，被用于感知、预测等环节。例如Vision Transformer (ViT) 将图像分割成块，以自注意力获取全局视野的特征，比CNN更善于建模场景中远距离物体间关系。在多帧视频处理上，时空Transformer可以一并处理数帧图像，替代CNN+RNN组合。

Transformer的优势在于高效利用大数据训练出强大表征，并能统一处理不同模态的序列。业内已有综述称Transformer或将成为自动驾驶感知的游戏改变者。例如BEVFormer等模型应用Transformer将时序多视角感知转换为鸟瞰图表示，在3D检测和分割任务上刷新精度纪录。

Transformer还用于规划和决策，如Decision Transformer将规划问题转化为序列建模，通过自注意力从轨迹数据中学习决策策略。同样在具身智能中，Transformer可以整合视觉、语言、动作等序列，实现复杂策略学习。

总之，Transformer为端到端模型提供了更强的建模长程关联和多模态关系的能力，弥补了CNN/RNN各自的不足。它的缺点是计算和数据需求更高（注意力随序列长度二次增长成本）。但随着硬件进步和高效Transformer变体出现，这一限制正在被克服。

自动驾驶是一个多传感器融合问题（摄像头、激光雷达、雷达、地图等），具身智能任务也常涉及视觉、听觉、语言等多模态输入。因此，端到端模型需要有效融合多种模态信息。传统模块化系统通常在感知阶段先分别处理不同传感器，再在后端融合结果；而端到端方式可在模型内部实现早期融合或中期融合。比如上文提到的TransFuser模型，在神经网络深层通过注意力融合相机图像与激光雷达特征，实现比后融合更高的性能。

另一个例子是UniTR，一种统一Transformer模型，同时接收点云和多视角图像，将它们并行编码后通过自注意力交互，直接输出鸟瞰图环境表示。这种方法证明单模型即可高效处理3D点云稀疏数据与2D图像密集数据，实现端到端的多传感器理解。除传感器外，多模态还包括地图和语言等信息的融合。

例如有研究将高精地图的语义信息与实时感知融合进端到端网络，充当模型的环境先验。亦有工作（如VLM-AD）利用预训练的视觉-语言模型提供高层语义指导，提升端到端驾驶模型对复杂行为的学习。在具身智能中，机器人可能需要理解人类语言指令与视觉、触觉等感知，这时多模态Transformer或带有跨模态注意力的融合网络是常用方案。

多模态融合的挑战在于不同模态数据的时空对齐、尺度差异。端到端模型通过学习可自动找到对齐方式，如利用Temporal Alignment模块将激光和图像特征校准到统一时间帧。总之，多模态融合模块使端到端模型具备“综合感官”，能够比单一模态模型看得更全面、反应更敏锐。这为自动驾驶车辆在雨雾等恶劣条件下仍可靠运行，以及机器人通过视觉+语言+听觉完成复杂任务打下基础。

近年来，大模型（如GPT系列）通过在海量数据上预训练展现出惊人泛化能力。在自动驾驶与机器人领域，也开始探索预训练范式：如用模拟或网络视频预训练一个“世界模型”然后微调特定任务，又或引入大语言模型指导机器人高层决策。

例如，2022年DeepMind的Gato模型可以看作大一统的多模态预训练模型——它在海量跨领域数据上训练，因此掌握了多种任务技能。OpenAI等也尝试将语言模型与机器人控制结合，让机器人通过理解语言指令（如对话形式）来规划动作。

这种方向虽然尚属前沿探索，但被认为具有巨大潜力：语言可以提供强大的语义先验和推理能力，结合低层感知控制，可让具身智能达到更高认知水平。因而，我们预计未来端到端模型的技术路径将朝着更大规模预训练、融合领域知识的方向演进，端到端不再仅仅是一个黑箱网络，而是可以嵌入符号知识、物理先验，从而变得更加可控和智能。这一点在后续“未来趋势”部分详述。

综上，各类深度学习技术共同推动了端到端算法的进步：CNN带来视觉理解，RNN赋予短期记忆，Transformer提供全局建模，多模态融合扩展感知维度，大模型引入跨领域知识。端到端模型往往是上述多种技术的组合：例如特斯拉的HydraNet使用多摄像头CNN共享主干提取特征，再分多个head输出不同感知结果；小鹏汽车的模仿学习模型结合CNN感知和LSTM时序处理；最新的XNet等视觉大模型用Transformer提取图像鸟瞰特征，随后XPlanner决策。同理，在机器人控制中也会结合CNN（视觉）+LSTM（记忆）+强化学习等。因此掌握并集成好这些技术，是构建高性能端到端系统的关键。下一节，我们将聚焦产业界和研究中的具体案例，看看领先企业如何实践这些技术路径。

本节盘点特斯拉、Waymo、Cruise、NVIDIA、OpenAI、华为、百度、小鹏等企业在端到端自动驾驶或具身智能方面的重要进展和案例。这些案例涵盖论文、开源项目、演示和商业部署成果，体现了端到端算法从实验室走向落地的不同路径。

特斯拉是端到端自动驾驶实践的先锋之一。其Autopilot和Full Self-Driving（FSD）系统近年来逐步从模块化向端到端演进。早期特斯拉采用Mobileye提供的感知模块，后来改用自研的多任务卷积网络“HydraNet”来同时完成目标检测、车道线识别、交通灯识别等感知任务。

HydraNet的结构是多个相机输入一个共享CNN主干，然后分出若干分支(head)输出不同类别的感知结果（如下图所示），优点是在一个网络中实现多任务学习，避免了以往每个感知任务单独训练模型的重复计算。

尽管HydraNet整合了感知，规划与控制在早期特斯拉系统中仍采用模块化方案。特斯拉FSD系统曾将规划问题拆成三个层次：①传统A*算法在已知地图上全局搜索路径；②改进启发式结合导航信息减少搜索空间；③引入蒙特卡洛树搜索（MCTS）+神经网络进行局部路径规划。其中第③步类似AlphaGo下棋，用训练的神经网络评估轨迹得分（考虑碰撞概率、舒适度、人为风格等），MCTS探索决策树选择最优轨迹。

这一框架在2021年前后应用于特斯拉自动泊车和城市街道驾驶，实现了较高效率的规划。

进入2022年，特斯拉引入了Occupancy Network（占据网络），进一步增强端到端能力。Occupancy Network将8路摄像头的图像输入转换为三维空间的“占据格”表示，即预测周围环境每个体素是否有障碍物以及其运动（Occupancy Flow）。通过Occupancy Network，特斯拉实现了感知对周遭静态/动态物体的空间理解，并结合HydraNet检测的物体和车道，使整个感知模块具备了由2D图像重建3D场景的能力。

2022年的特斯拉规划也相应更新，将占据网输出纳入MCTS规划的评估，使规划对环境的了解更加全面。总的来说，到2022年，特斯拉的系统架构包含：感知（HydraNet + Occupancy Network）和规划（MCTS+神经网络）两大块。这时整体仍是“感知-规划”两模块串联，但感知内部已经深度学习端到端化，而规划也部分由学习组件担纲。

特斯拉在2023年的重大动作是宣布FSD Beta V12将迈向完全端到端。马斯克透露V12将取消硬编码的规划/控制逻辑，改用一个由感知和规划联结的端到端神经网络来直接输出控制指令。

实现上，这意味着：以前感知网络和规划网络分别独立训练，现在要联合训练一个整体模型，使感知特征的学习直接受到最终驾驶表现的反馈驱动。如前所述，这可让感知和规划协同优化，有望提高全局最优性。

不过特斯拉也强调会在这样的端到端架构中加入必要的约束和监控，以确保安全。例如，虽然最终用一个网络产生控制，但中间仍可以输出Occupancy、物体检测等用于可视化和验证，从而避免完全黑箱。

此外，特斯拉并非唯一探索端到端的公司，Elon Musk也提及了Comma.ai（开源OpenPilot系统）和英国初创公司Wayve等都采取端到端路径。

总的来说，特斯拉从2016-2023完成了一条从模块化向端到端渐进的路线：先用HydraNet统一感知→再用Occupancy增强场景理解→最终计划把规划纳入端到端学习。特斯拉丰富的数据（超过数亿英里行驶记录）和强大的定制AI芯片（如Dojo超算）是其推进端到端的重要支撑。

端到端给特斯拉带来的潜在收益是减少人工规则、提升效率和持续改进能力。但挑战在于验证安全性和长尾表现。特斯拉选择通过逐步替换模块、在影子模式下测试、以及内部可视化工具等手段来降低风险。

目前FSD端到端版本正在内部及有限用户测试，未来表现如何还有待观察。但不可否认，特斯拉引领了业界端到端自动驾驶的风潮，对其他玩家产生示范效应。

Waymo作为老牌自动驾驶领军者，长期采用以高精地图+激光雷达为核心的模块化方案，但也在研究端到端学习的前沿方法。Waymo实际产品（Robotaxi）上仍坚持模块化Pipeline，以确保安全和可解释：感知、预测、规划各司其职，配合详尽的HD地图和规则库。

Waymo高管曾公开表示“不采用纯端到端，因为模块化更易验证”。然而，在研究和测试中Waymo也尝试了端到端的机器学习策略，尤其是模仿学习和强化学习，用于训练驾驶策略，然后融入其系统。

一个著名案例是Waymo在2019年公开的ChauffeurNet模型。ChauffeurNet的目标是通过行为克隆（模仿学习）训练一个能够在复杂城市场景驾驶的策略网络。其输入包括经过感知处理的环境表示（如前方道路栅格图、目标车道线、动态物体位置等），输出车辆的未来路径和控制。值得注意的是，这并非从原始像素直接控制的端到端，而是从中间表示到控制的端到端——即感知由传统方法提供，学习部分专注于决策规划。

ChauffeurNet使用了深度卷积+LSTM网络产生驾驶动作，并采用了许多增强技术提高鲁棒性：例如模拟各种“最差情况”来训练。Waymo研究者发现，仅靠30万个驾驶示例训练的行为克隆在复杂场景下仍不稳定（这印证端到端需要海量数据）。

他们提出对专家演示进行扰动（如注入偏离、碰撞等不良情景），并增加额外损失惩罚这些不良行为，从而逼迫模型学会纠偏和避险。这种“模仿最好、合成最差”的训练策略极大提高了模型鲁棒性，使其在模拟中表现优秀，并最终在有限真实道路测试中成功避让行人、礼让非法车辆等。Waymo后来进一步结合强化学习微调策略，提出了论文《Imitation Is Not Enough: Robustifying Imitation with Reinforcement Learning》，通过在模拟中用RL训练模型补足模仿的不足，提升复杂场景下的性能。

尽管ChauffeurNet等展示了端到端策略的可行性，但Waymo并未将其完全取代模块化系统。据业界讨论，Waymo曾将这类学习策略与其rule-based系统做对比，发现纯模仿方式要达到Robotaxi安全要求仍有距离。

因此Waymo的做法是将机器学习融入各模块：比如感知模块大量用深度学习（目标检测、跟踪均是DL模型）；行为预测模块也用神经网络预测其他交通参与者意图；规划模块则主要规则+优化，但也借鉴学习生成策略候选。

Waymo还通过发布大规模真实数据集（如Waymo Open Dataset），推动学术界研发先进感知/预测算法，这些算法部分可看作端到端感知模块的提升。

总之，Waymo在研究层面积极探索端到端，在产品层面谨慎渐进。这种策略与其追求最高安全标准和技术稳健性的定位一致。

Waymo的贡献还在于提出许多评价端到端方法的基准，例如开放数据挑战赛和仿真器，用以测评端到端算法在复杂交通下的表现。这为学术界深入了解端到端优劣提供了平台。随着端到端技术成熟，未来不排除Waymo会将更多学习策略引入其系统，但短期内其商用车仍以模块化为主，近期Waymo结合大语言模型的EMMA端到端技术方案也在研发当中。

Waymo与特斯拉在路线上的差异也体现了行业对端到端的不同态度：一家稳健求证，一家激进创新。然而两者的最终目标一致——实现安全、高效、泛化能力强的自动驾驶。

Cruise（通用汽车子公司）在Robotaxi商业化中进展迅速，同时也强调AI驱动。Cruise的架构与Waymo类似，由多种传感器（包括激光雷达）和高清地图支撑的模块化系统。Cruise对外公开的信息较少，但从采访中可知其非常重视机器学习扩展系统能力。Cruise前AI负责人曾表示：“复杂城市环境对AI是巨大财富，数据越多，机器学得越好”。他们认为仅靠硬编码规则的机器人在开放环境下难以扩展，而机器学习的泛化能力是关键。

Cruise在旧金山收集了海量驾驶数据，用于训练其感知、预测模型。据报道，Cruise的目标是成为首个“AI原生（AI-Native）”公司。这意味着相比传统汽车公司把AI当辅助工具，Cruise希望AI/ML成为核心推动力。

具体技术上，Cruise也在探索端到端策略。2020年前后，Cruise收购了创业公司Voyage，其联合创始人Oliver Cameron（Alvin文章作者）加盟Cruise，负责高级AI项目。

Voyage曾关注强化学习在低速自主车上的应用，这可能为Cruise带来新思路。此外，Cruise的博客和论文相对少见，但可以推测：他们采用深度学习进行感知融合（摄像头、激光数据融合检测）、模仿学习+RL进行决策优化。Cruise高层称，他们已将大量控制逻辑由人工规则转换为机器学习模型，并相信这将提升系统可扩展性。

一个例子是，Cruise或使用了经验回放强化学习调优跟车或变道策略，让车辆在模拟器中自我改进；也可能使用神经网络评估器代替部分人工cost函数以得到更人性化驾驶风格。

值得关注的是，2023年Cruise发生过几起引人关注的事故，暴露了其决策在极端条件下的问题。这可能促使Cruise进一步引入学习方法处理长尾场景，并通过持续学习提升性能。

Cruise已积累数百万英里无人驾驶里程，每晚车辆都会把数据上传用于模型训练迭代，可以说是一种在线持续学习的雏形。

正如Cruise AI负责人所说：“数据越复杂越好，因为机器能学到更多”。旧金山复杂的交通环境为Cruise端到端算法提供了绝佳训练素材。

总的来说，Cruise的端到端进路虽不如特斯拉高调，但应当是在稳步推进中。其优势是有LIDAR和地图冗余，可在引入学习模型同时保留“安全网”。

Cruise目标是扩展到更多城市运营，必须让AI模型具有更强泛化和适应能力，这几乎只能靠大规模端到端训练来实现。

因此可以预见，Cruise将不断增加端到端ML在系统中的比重，或许不会一下抛弃模块化，但最终形态可能是以深度学习决策为主、规则为辅。Cruise没有公开像特斯拉那样的里程碑版本更新，但行业分析认为他们路线和特斯拉正在趋同，只是步调更谨慎。Cruise对端到端的探索也将为主机厂（如通用）提供经验，带动更广泛的汽车行业AI能力升级。

NVIDIA作为芯片与AI算法领导者，对端到端自动驾驶的贡献主要在研究原型和开发平台。2016年NVIDIA团队Bojarski等发表了著名的《End to End Learning for Self-Driving Cars》论文，验证了用CNN从相机像素直接输出转向角的可行性。该工作不仅激励了行业对端到端的关注，也奠定了后续学术研究基础。NVIDIA的PilotNet架构成为端到端驾驶模型的经典范式。之后，NVIDIA持续在自主驾驶研究中推进端到端理念。例如：

模拟与测试：NVIDIA认识到真实道路数据有限，于是开发了驾驶模拟器（Drive Constellation等），用于在虚拟环境生成海量训练数据和测试端到端算法。他们强调通过模拟，可以实现车辆10亿公里级别的驾驶验证，而实际道路测试很难达到。模拟还允许注入各种极端情况供端到端模型学习对策。NVIDIA的模拟平台对第三方也开放，帮助许多研究人员训练端到端策略。

多传感器端到端：NVIDIA研究人员探索了相机+雷达或激光融合的端到端模型。例如他们在2017年Toronto大学TechTalk中提及一种结合前向相机和激光的策略网络，用LSTM融合视觉和距离信息实现端到端车道随动。同时他们也研究纯视觉通过迁移学习实现3D感知，以减轻对激光的依赖。

MapLite：NVIDIA曾提及“地图轻量”方案，用端到端视觉取代精细高清地图的部分功能。Larry Jackel在演讲中解释了为什么NVIDIA起初选用摄像头不用激光：相机每秒30帧图像信息量远高于激光每秒百万点。而且摄像头便宜易装，端到端网络可以充分挖掘图像数据中隐含的定位、地标信息。他也指出将来不排除融合其他有帮助的信息，但早期选择摄像头有利于验证端到端潜力。

开放平台：NVIDIA推出了Drive SDK和Drive PX硬件，为开发者提供训练和部署端到端模型的全套工具。DriveWorks中包含端到端深度学习组件，支持从数据管理、模型训练到车载推理的闭环。这极大降低了业界试验端到端的门槛。比如初创企业TuSimple就用NVIDIA平台训练了其端到端卡车驾驶模型。NVIDIA还发布了Safety Force Field等框架，帮助评估端到端系统安全。

可以说，NVIDIA在端到端上的角色更像“幕后推手”。他们提供算力（GPU/SoC）、算法基础（示范模型、示例代码）和仿真测试环境，加速了端到端技术的成熟和扩散。很多车厂和初创使用NVIDIA的解决方案，因此NVIDIA的端到端理念通过生态链影响广泛。同时NVIDIA自身也组建自动驾驶车队（如在德国部署测试），但商业上更聚焦供应技术而非运营服务。

作为AI领域领导者，NVIDIA对于端到端前沿概念也非常敏感。他们拥抱Transformer等新技术，将之引入自动驾驶研究。例如近期有NVIDIA研究摘得CVPR自动驾驶挑战桂冠，方案使用Transformer感知+闭环控制，显示出卓越性能。NVIDIA还投资了如DeepMap（高清地图）等公司，为日后端到端模型融入地图数据铺路。

总之，NVIDIA把端到端视为AI驾驶的未来愿景之一，并在持续提供必要工具。其CEO黄仁勋曾预言“数据和AI算法将定义汽车”，反映了对端到端范式的信心。NVIDIA推动下，端到端理念已成为业内普遍接受的研发方向，无论最终产品采用与否，几乎所有团队都会进行端到端尝试以获取经验和数据。NVIDIA以自身技术生态，默默在这场范式转变中扮演了关键催化剂的角色。

OpenAI虽然不从事自动驾驶，但在具身智能（如机器人操控）方面取得的一系列成果体现了端到端算法的威力。OpenAI的理念是通过通用的深度强化学习和大模型，解决不同领域的复杂任务，包括机器人。这与端到端思想一脉相承：抛弃特定任务的规则，通过统一模型从经验中学习行为。

一个代表性案例是OpenAI的机械手解魔方项目（Dactyl）。OpenAI训练了一个五指机械手，仅凭摄像头视觉输入和指尖位置反馈，就能单手把打乱的魔方复原。这是一个高维连续控制难题，人类小孩也要练习多年才能掌握。

OpenAI使用端到端强化学习训练该控制策略：以魔方状态变化为奖励，通过近端策略优化PPO算法让神经网络学会控制机械手指的运动。

整个系统没有人为规划手指路径，全靠神经网络自行摸索。更惊艳的是，训练完全在仿真中进行，OpenAI通过自动域随机化（ADR） 不断随机化模拟环境的物理参数，使得训练出的策略对现实各种不确定性具有鲁棒性。

最终模型成功转移到真实机械手，实现60%成功率（对于如此困难任务已很高）。OpenAI这项工作充分展示了端到端RL解决复杂具身任务的潜力：模型不仅学会了灵巧的手部操作，还能适应被干扰（如用毛绒玩具戳手），表现出超出训练数据范围的稳健性。

正如OpenAI总结：“这证明了强化学习不仅能解决虚拟任务，也能应对需要前所未有灵巧度的物理任务”。

OpenAI在游戏中的成果（如Dota2的OpenAI Five、Hide-and-Seek多智能体等）也体现了端到端深度RL+自我博弈能产生复杂策略。虽然游戏不完全是物理环境，但这些AI确实是“嵌入”在游戏世界中的智能体，也属于具身智能的范畴。

OpenAI Five通过自我对抗学习达到世界顶级人类水平，其背后是端到端策略网络在海量对局中不断优化决策，这与端到端驾驶在模拟中学会驾驶异曲同工。

近期，OpenAI将注意力转向大模型与机器人结合。例如提出概念让GPT-4观察机器人摄像头画面并输出行动方案，或通过语言与机器人交互。

虽然OpenAI具体方案未公开，但业界有类似工作：Google的SayCan项目利用大语言模型结合强化学习，让机器人从人类语言指令出发规划高层步骤，再用低层策略执行。

这类尝试显示，语言模型可以为端到端控制注入常识知识和逻辑推理，在具身智能走向通用智能方面具有重要意义。

OpenAI还开发了Gym和Roboschool等模拟环境，为端到端强化学习研究提供统一平台。其提出的OpenAI Gym成为强化学习领域标准接口，大量端到端算法在Gym环境（如模拟车、摆锤等）中验证。这种基础设施建设也推动了端到端方法的发展。

总而言之，OpenAI通过一系列轰动性成果证明：端到端算法并不仅适用于虚拟环境，也能解决现实世界高度复杂的物理交互任务，关键在于充足的计算和巧妙的训练策略（例如ADR）。OpenAI的成功给自动驾驶和机器人领域极大信心——如果AI能学会解魔方，那或许也能学会驾驶汽车甚至协助人类完成多样任务。当然，自动驾驶涉及安全和伦理，不能像游戏那样允许试错，OpenAI的方法还需调整才能应用。但OpenAI树立了一个范例：给予智能体足够的训练资源和范围，端到端学习能涌现出惊人的能力。这正是端到端在自动驾驶等领域被期待的原因，也是未来趋势之一。

华为近年来在智能汽车领域发力，其智能驾驶ADS（Autonomous Driving Solution）采用逐步端到端化的技术路线。华为定位自己为智能汽车增量部件供应商，通过软硬件全栈自研赋能车企。在自动驾驶算法上，华为提出了从ADAS逐步演进到高阶自动驾驶的路径，其中端到端大模型被视为关键。

华为ADS系统版本迭代体现了端到端渗透的过程：

ADS 1.0（约2021年）：以规则和传统方法为主。感知主要基于经典目标检测、分割算法和高精地图，决策控制以有限状态机和规则库实现。当时华为采用激光、相机融合感知，但障碍物识别等仍依赖人工标注数据训练的模型，决策规划属于典型两阶段（先感知/预测，再规划/控制）的模块化架构。

ADS 2.0（2022年）：引入部分智能体策略。例如无高清地图方案在一定场景下应用，通过端到端视觉感知道路，不再100%依赖高清地图。障碍物识别开始向自学习转变，用了更先进的CV算法。总体架构仍是分层的，但已经在感知+预测模块间引入深度学习融合。

ADS 3.0（2023年）：这是华为首次公开宣称采用端到端架构。ADS 3.0的核心是一套端到端大模型，该网络号称具备“仿生大脑思考”能力，能够从传感器直接输出决策和路径规划结果。ADS 3.0实现了“车位到车位”的自动驾驶，即车辆可在停车位启动，一路自主行驶并最终停到目的地车位，实现真正端到端物理闭环。在公开演示中，ADS 3.0展示了自主泊车出库、识别狭窄地下车库出入口通行、自动通过闸机等一系列功能。这些过去需要多模块配合的功能，如今依靠端到端模型的强大环境理解和决策能力一次性完成。

根据试驾体验报道，端到端模型加持下ADS 3.0的行驶风格更像人类司机，跟车平顺、变道果断且舒适。官方数据称3.0相比2.0紧急刹车率降低30%，路面颠簸减少50%，换道成功率提高30%。

华为实现端到端的关键在于其强大算力和数据积累。算法方面，华为构建了一个包含海量中国路况数据的训练集，并利用自身在ICT领域的长期AI经验，将Transformer等前沿模型用于驾驶决策。

值得一提的是，华为ADS 3.0在2023年搭载于阿维塔等合作车型上投入试用，并计划2024年起规模装车。这使其成为行业内首批量产上车的端到端智驾大模型之一。

当然，ADS 3.0也不是完全抛弃安全冗余。据报道，华为在端到端输出到实际控制之间加入了大量约束和冗余措施。华为最近宣传的ADS4.0采用一段式端到端，但不使用VLM/VLA等加语料的模型，这与理想和元戎的方案存在较大不同，我已在之前的微信文章进行详细对比，这里就不再展开。

总的来说，华为将端到端视为智能驾驶最终战役之一。华为高管曾表示，“端到端是唯一的路线，也是最痛苦但必须的变革”。展望未来，华为计划让端到端大模型算法贯通感知-预测-规划的全链路，通过神经网络特征传递实现信息无损。

华为预测在未来几年内端到端网络会快速推进并规模商用，最终实现复杂路况下接近人类的驾驶体验。可以预见，随着华为等公司的推进，国内智能汽车行业将在2025年迎来端到端大模型量产元年。

百度在自动驾驶领域深耕多年，其Apollo开放平台在全球有较大影响。Apollo最初强调模块化、开源和开放合作，从3.0到8.0一路发展了完整的自动驾驶软件栈。在端到端方面，百度也有探索，主要分为两个层面：学术研究和平台集成。

学术上，百度早在2017年Apollo 1.5版本路线中就包含“End-to-End Learning”模块。当时Apollo计划在封闭场地和固定车道场景试验端到端控制，如利用卷积LSTM直接预测转向曲率和车速。这个尝试结果如何官方未详述，但能看出百度工程团队有意识地跟进端到端技术。百度美国研究院也在强化学习驾驶方面有论文发表，如利用DDPG在仿真中训练换道/跟车策略。

平台层面，Apollo开放架构允许开发者将端到端深度学习模块插入PIPEline。例如Apollo曾支持基于摄像头的端到端横向控制模型，用卷积网络输出转向角，对比传统路径规划表现。此外，Apollo 8.0强化了云端训练和车端部署闭环，将数据驱动融入开发流程。Apollo集成了模型训练服务、模型部署工具，以及端到端视觉回归验证模块。也就是说，Apollo平台上开发者可以训练端到端模型并通过视觉仿真评估，再放入实际系统测试。这降低了尝试端到端的门槛。

百度在自动驾驶出租车（Apollo Go）的实际部署中尚未采用完全端到端，仍依赖高精地图和规则决策。此外，百度有一支强化学习团队研究自动驾驶的DRL解法，如2021年提出“瞭望者”算法在模拟中实现了不错的换道策略。

百度Apollo的优势在于海量数据（中国多城市路测）和云服务。百度完全可以训练一个大模型用千万公里数据，然后OTA下发提升车辆能力。事实上百度已提出“数据+大模型”驱动自动驾驶算法演进的理念。据传Apollo正在开发融合Transformer的多任务模型，用于BEV感知和轨迹预测。

总而言之，百度在端到端方面还算谨慎稳健，但并未缺席。其开源姿态使得行业知识分享，Apollo很多文档讨论端到端优劣，认为目前传统算法在感知精度上仍胜过端到端，但端到端在决策规划有更大潜力。百度的官方战略提到：“未来，随着算法向端到端大模型演进，智能驾驶算法将打通从感知到控制的无损信息链路，实现全链路神经网络化”。这表明百度已将端到端大模型列为技术演进重点之一。相信凭借百度AI研究实力，一旦条件成熟，会推出自研的大模型驾驶算法，加强Apollo竞争力。

小鹏是国内主机厂中对端到端大模型押注最早也最积极的公司之一。2023年5月，小鹏在其“520智能驾舱日”发布了业内首个量产车端到端智驾大模型，包含XNet、XPlanner、XBrain三大模块。

XNet：小鹏自研的视觉感知大模型，基于Transformer的深度神经网络，用于从多摄像头输入中输出高精度的鸟瞰图环境感知结果。XNet可以被视作人类的“眼睛”，识别车道线、道路边界等静态元素，也检测车辆行人等动态物体。据介绍，XNet通过将多目摄像头图像转化为统一鸟瞰图（BEV），然后预测道路拓扑和障碍物，号称XNet能像人眼一样理解场景。

XPlanner：规划大模型，对应人类的“小脑”。XPlanner以XNet的环境表示为输入，输出驾驶轨迹和车辆行为。它可能采用Transformer或多模态融合架构，将地图导航信息、车辆动力学约束等综合考虑，生成平滑的规划路径。XPlanner的特点是大规模数据驱动，能够学习复杂场景下的人类规划决策。

XBrain：一个内置大语言模型（LLM） 的决策模块，相当于“大脑”。XBrain的加入使小鹏方案别具一格：它利用LLM的推理能力和语义理解，来辅助驾驶决策和人机交互。例如，XBrain可理解驾驶员意图指令或通过语义线索判断特殊交通规则。小鹏认为，LLM可以提供一种对端到端模型的逻辑约束，让驾驶决策更符合常理，也更易解释。例如若遇前方施工或交警手势，传统端到端模型可能困惑，而LLM有知识识别并提醒规划模块。

小鹏端到端大模型在2023年下半年通过OTA逐步下发，提升了其城市NGP（导航辅助驾驶）能力。小鹏副总裁黄希鸣形容：“端到端大模型好比热兵器革命，头部玩家的优势将扩大”。其CTO提到小鹏的端到端不是分段式的，而是三部分高度耦合联动，有点类似人类眼-脑-小脑互相配合。这表明小鹏重视联合优化，而非简单拼凑三个独立模块。

从效果看，有用户反馈小鹏城市NGP在复杂路况下更平顺智能。这与端到端模型大量学习人类驾驶风格有关。有统计称，小鹏目标是2025年让城区自动驾驶体验追平高速场景。

可以认为，小鹏在端到端上的积极尝试带动了国内新势力，理想、蔚来也紧随其后宣布端到端计划。理想汽车甚至提出了独特的“双系统”（快系统和慢系统，随后提出了mindVLA）结合端到端的思路，用两个网络分工处理紧急反应和长远规划。无论方案细节，头部车企已达成共识：多模态大模型端到端架构将是通往高阶智能驾驶的必由之路。小鹏的实践证明这种模型可以落地在量产车上并有效提升体验，这对整个行业是巨大鼓舞。

综上，各公司在端到端道路上或快或慢都在前进。特斯拉激进求变，力推全栈端到端；Waymo/Cruise谨慎平衡，在局部引入学习；NVIDIA/OpenAI提供技术催化；华为/小鹏以大模型策略抢跑。

本质上大家都瞄准同一愿景：让AI通过端到端学习掌握驾驶等具身智能技能，并不断自我提升。

正如业界所言，真正的自动驾驶AI不是靠程序员写规则“造”出来的，而是靠喂以海量数据“养”出来的。

端到端算法正是实现这一点的钥匙。

端到端算法从学术思想走向工业应用，过程中涌现出许多具有里程碑意义的论文成果。经典的如SparseDrive/UniAD等论文有太多讲解，这里不再展开。

这篇来自UC Berkeley (徐华喆等) 的论文开创性地提出利用海量众包驾驶视频来训练通用驾驶模型。

作者认为，以往端到端驾驶研究局限于单一车辆或模拟数据，泛化性不足。为此，他们收集了一个大规模、多样化的行车视频数据集（包含各种天气、路况，由不同车辆仪表盘摄像头拍摄），并提出一种FCN-LSTM架构直接从视频学习驾驶策略。

模型以未来几秒车辆自车运动(Egomotion)轨迹作为学习目标，而输入是当前摄像头图像和之前的车辆速度等状态。为了提高预测准确和稳健，模型还采用了多任务学习：一方面通过LSTM获取时序信息，预测多模态的未来运动分布（考虑不确定性）；另一方面引入语义分割辅助任务（privileged learning），利用场景分割作为中间训练信号改善特征学习。

这种做法在当时相当新颖，相当于在端到端网络中融入了一些可解释的视觉语义，使模型更好地理解环境。作者贡献了新的数据集和指标，并在多种条件下测试了模型，对比有无分割辅助的性能。

结果显示，有辅助任务的模型在预测驾驶行为上更平稳准确，尤其在灯光变化等复杂情况下。

该论文的意义在于：1）验证了大数据驱动能提升端到端驾驶泛化能力；2）提出侧任务蒸馏思想，在纯端到端和全模块化间找平衡点，既保持端到端优化又结合分割等明确子目标，是端到端可解释性探索的早期范例。

此工作直接催生了BDD100K大型驾驶数据集的建立，对日后学界许多端到端研究（如多任务学习、辅助损失设计）产生影响。

此论文由Facebook AI Research的Sukhbaatar等提出，虽然针对的是QA和语言建模任务，但其提出的可微分记忆网络成为深度学习结构的新范式，对之后具身智能中的记忆和多步推理也有启发。

作者在Weston等2014年记忆网络基础上，设计了一种包含可学习外部存储和循环注意力检索模型，并使用端到端方式训练。

该模型可以理解为一种RNNsearch（序列到序列注意力模型）的扩展，每个输出生成时允许对输入记忆进行多次（多跳）读取。与之前需要强监督指引每步检索的记忆网络不同，End-to-End Memory Network通过端到端训练大大减少了训练时对推理步骤的依赖，让模型自行学会如何在记忆中多次查询以回答问题或预测下一个词。

作者将其应用于合成问答任务（bAbi dataset）和语言模型任务（PTB），结果达到有监督记忆网络相当水平，但训练所需监督更少；在语言建模上性能比肩LSTM，也证明了多跳机制带来额外收益。

这篇论文奠定了多步推理神经网络的基础，其思想后来广泛用于阅读理解、多模态推理等场景。对具身智能而言，Memory Networks提示我们可以给端到端智能体配备一个可学习的“工作记忆”，来存储过去观测或子任务结果，然后经多次推理决定行动。这类似人类在执行复杂任务时会思考几步、分阶段完成。

如今一些机器人导航任务也引入了记忆网络来记忆探查过的区域、已完成的子目标等，提高任务完成率。

总之，End-to-End Memory Network展示了端到端训练复杂推理模块的可行性，突破了黑箱网络一步到位输出的限制，让模型学会“思考”，这对于实现更高级的具身智能行为至关重要。

DeepMind的这项工作引起广泛关注，因为它首次展示了一个单一模型在众多任务上的通用能力。论文描述了代号为“Gato”的通用智能体，一个基于Transformer的多模态、多任务、多环境策略模型。

与只输出文字的语言模型不同，Gato能够根据输入上下文选择输出类型：文本对话时输出词语，玩Atari游戏时输出手柄按键，控制机械臂堆积积木时输出关节力矩等。这一模型通过统一表示（把各种输入输出都表示为token序列）实现了一网多能。

Gato的训练数据非常多元，包括了文本对话数据、视觉图像标注数据、Atari游戏轨迹、机器臂操作演示等，总计超过600种任务。

训练后，Gato在多项任务上达到了不错的性能：如Atari游戏达到了专业水准、图像字幕接近SOTA、机器人操控任务完成度也较高。

虽然在每个单任务上不是最优，但作为“全才”已经很令人惊讶。这篇论文证明了大规模模型+多任务训练的威力：即使任务彼此差异巨大，一个Transformer也能通过学习通用模式取得跨领域能力。

这对具身智能和自动驾驶的启示是深远的。想象未来一种“大一统AI司机”模型，同时掌握汽车驾驶、送货机器人导航、无人机飞行等技能，根据需要切换角色。这将极大提高AI的复用性和学习效率。

Gato也说明了模态统一表示的思路可行——类似地，自动驾驶可以尝试将相机、激光、地图甚至语言提示都编码为统一序列，让模型自己去关联利用。

Gato的出现使“通用人工智能”的雏形初现，也提示我们：与其为每个具体任务定制网络，不如训练一个“大模型”去涵盖尽可能广的职能，然后通过小样本学习适应特定应用。这符合自动驾驶行业对“通用驾驶模型”的追求（希望一个模型能跑不同城市、不同车辆）。

当然，实现Gato在自动驾驶上的类比仍有挑战，但方向已现。DeepMind的工作让业界看到了Transformer+大数据在具身智能上的潜力，预计未来会有更大的多模态模型出现并应用于机器人和车辆。

上述三篇论文各自代表了端到端研究的重要方向：大数据监督学习、多跳记忆推理、以及大模型多任务泛化。它们共同推动了端到端算法从单一场景到复杂推理再到通用模型的发展，也为工业界部署端到端方案提供了理论和方法储备。

展望未来，大模型+端到端将成为自动驾驶和具身智能发展的主旋律之一。在这一趋势下，我们预计以下方面值得关注：

（1）端到端大模型（Foundation Model）的崛起：如同NLP领域由GPT-3带动了大模型风潮，自动驾驶/机器人领域也将出现“基础驾驶模型”或“基础机器人模型”。这些模型可能有百亿级参数，在海量多样数据（包括仿真和现实的图像、激光、轨迹、语言描述等）上预训练，具备广谱的环境感知和行为决策能力。一旦有了这样的基础模型，针对具体车辆或场景只需少量微调数据即可适应。这将极大加速自动驾驶推广，因为不必每家公司都从零训练。

大型科技公司（如华为、百度等）都已在积累海量驾驶数据并拥有强大算力，有望训练出数百亿参数级的端到端驾驶模型。这些模型的训练可能借鉴Gato的多任务方式，将驾驶视作一种token序列决策问题，与其它任务一起学，从而共享不同领域的知识。例如模型既学习人类驾驶轨迹，也阅读交通规则文本，还观察导航地图信息，从多个角度构建驾驶智能。当端到端大模型成熟后，小公司或车厂可以通过API调用或迁移学习获取高性能驾驶AI，而无需自己积累天量数据。

（2）多模态与世界模型：未来端到端智能体将更善于融合同一场景的多种信息，以及通过内部世界模型来推演环境演化。对自动驾驶而言，多模态不仅指相机+激光+雷达融合，还包括V2X（车路协同信息）、高清地图先验，甚至语言提示（比如目的地特殊要求）。

端到端大模型将能将这些不同来源的信息统一考虑，做出更安全合理决策。特别是语言模态的引入很有前景——驾驶AI可通过与人对话确认目的地偏好、解释其行为，提升用户接受度和系统可解释性。

此外，“世界模型”概念（Ha等人2018年提出，用RNN学环境动力学）会与端到端决策更紧密结合。智能体在执行任务前，可用内部模拟器“脑补”不同动作可能导致的后果，从而选择最优行为。

这有点像人类在变道前会预想周围车辆反应。通过显式的世界模型模块，端到端算法可以在不实际行动的情况下进行试错和规划，减少现实风险。世界模型可通过自监督学习从视频中学环境物理规律，进而指导决策网络——这也是一种端到端在架构上分而治之的尝试。

（3）强化学习和人类反馈：端到端驾驶要真正媲美甚至超越人类，离不开强化学习（RL）和人类反馈（HF）的作用。模仿学习只能学到训练数据覆盖范围内的行为，无法主动探索新的更优策略。

未来，将更多使用深度强化学习在高保真模拟中对端到端模型进行安全优化：比如学会非常态下（爆胎、碰撞临近）如何控制以最小化损失。这些场景无法靠真人示范，只能靠AI自己试。

Google等已经用RL微调模仿策略提升稀有场景表现。此外，引入人类反馈强化（RLHF）也是趋势之一。就像OpenAI用人类偏好微调GPT输出，自动驾驶也可以通过人工批注偏好来优化AI驾驶风格。例如在人机共驾中，让安全员给AI驾驶一个评分，AI据此调整策略。

这样的反馈可以塑造出更符合社会期望的驾驶AI，如既遵守规则又不过分保守、不让乘客不适。通过RLHF，端到端模型将不再仅追求客观损失最小，而是学习人类价值。这对提高公众接受度、解决伦理难题（如两难决策）都有帮助。

（4）安全与可解释性突破：端到端在安全认证上的困难依然存在，这是未来必须攻克的瓶颈之一。我们预计将出现一系列技术来增强端到端模型的可解释性和验证性。例如可解释注意力：通过可视化Transformer的注意力热图，了解模型关注焦点，使决策理由更透明。

又如形式化验证：结合控制理论，在端到端网络外围加上一层盾（Shield），确保其输出满足物理安全约束（类似之前百度Apollo中的责任敏感安全RSS原则）。还有混合智能：在AI决策旁加设规则监控，一旦AI输出不合理值立即纠正并报警。

法律监管层面，也可能要求端到端模型提供行为日志或原因解释，比如重要决策点回放以接受事故调查。为此，或许可以让模型同时输出一种中间语言描述（如“我要变道因为前车慢”），供人类审查验证。这些措施将帮助端到端算法跨越信任鸿沟。

（5）算力与效率优化：大模型虽然效果好，但计算量巨大，嵌入车载需要权衡。未来一方面芯片公司会提供更强车载AI算力，另一方面模型架构也会针对实时性优化。出现一些稀疏化大模型或小而精专模型可能是方向。如Mixture-of-Experts（MoE）技术可按需激活部分网络专家，平时简单场景用小部分算力，复杂场景才全力运行，这样在不损性能下节省资源。

又如知识蒸馏，把大模型知识压缩到小模型在车端跑，大模型则云端辅助训练。这种云端教练+车端学生模式也可能流行，因为车辆可以不断通过5G和云交互升级模型。总之，为了规模部署，端到端模型必须走向高效能耗比，软件硬件协同设计至关重要。

（6）应用扩展和多智能体协同：端到端算法将不仅用于单车驾驶，还可能扩展到车队协同、车路协同，甚至空地协同。多个AI车辆间通过V2V通信共享端到端模型的隐层信息，实现多智能体联合驾驶策略，例如自动编队行驶节省能耗、协同避障减少拥堵。

这需要端到端模型能处理多agent输入，Transformer天生适合做这种延展。此外，在智慧城市中，路侧感知单元和云控平台也可运行端到端网络来全局优化交通，比如控制一组AI出租车调度或智能信号灯配时等。

这将把端到端的概念从单体扩展到系统级，实现整体效率提升。

最后，从更宏观角度看，端到端算法在自动驾驶和具身智能的演进，正推动AI从感知智能向行动智能跨越。从前AI善于识图识话，现在开始真正走入物理世界驾车、运动。这带来技术与伦理新挑战，但也标志着通用人工智能迈出重要一步。

可以预见，在未来5-10年内，我们将看到端到端大模型驱动的具身智能系统日益普及：无人驾驶车、安全巡检机器人、家庭服务机器人等等，将越来越“聪明”和“类人”。挑战虽大，但前景广阔——端到端算法有望成为解锁更高级别自动驾驶（L4/L5）以及通用机器人的钥匙，让AI更深入地融入人类生产生活，提升效率和安全。

端到端算法技术经过多年积累，正处于从研究走向应用的关键转折点。

在自动驾驶领域，端到端方法打破了传统模块壁垒，以数据和学习为核心驱动力，为解决长尾难题和提升全局最优性提供了新思路。

在具身智能领域，端到端深度强化学习和大模型则展示了机器自主学习复杂技能的可能性。当然，我们也清醒地看到，端到端并非灵丹妙药，其在安全、解释、数据需求方面的挑战仍需全行业共同努力克服。

幸运的是，随着算力不断提高、算法持续创新以及海量数据积累，许多过去限制端到端的方法障碍正在被移除。

特斯拉、华为等企业的最新成果证明了端到端大模型的可行性和优越性。

可以预见，一个大模型驱动、端到端赋能的智能驾驶和机器人时代正在加速到来。

在这个时代，AI将不再被分隔在各个模块中，而是以一个整体神经网络感知和行动，像人类一样从经验中学习改进。

在保证安全和可靠的前提下，这将带来更高效的技术方案和更自然的智能行为。

未来，当我们乘坐的无人车可以自主应对任何环境、家中的机器人可听懂指令完成家务，我们将真正感受到端到端智能带来的便利和变革。

综上，端到端算法在自动驾驶与具身智能中的演化体现了人工智能技术朝着更加自主、泛化和融合的方向迈进。

从历史脉络到技术细节、从企业实践到未来趋势，我们见证了这一领域的蓬勃发展和巨大潜能。

可以相信，在不久的将来，端到端智能系统将走出实验室，广泛服务于交通出行、生产生活的方方面面，为人类创造更安全、高效、美好的未来。

来源：常州焦点