端到端催熟了智能驾驶体验，处于智驾领域完全头部进步身位的小鹏汽车告捷翻身，足以诠释端到端的众多优点。

然而，被国内车企吹上天的端到端也有一些谢却冷落的舛误。

01

万事万物大王人既有优点也有舛误，许多东西王人是一把双刃剑！

端到端重构了自动驾驶的本领栈，算法的全面AI化，使得数据成为运转自动驾驶模子迭代的基础养料。

从此，自动驾驶系统在一定进度上解脱了传统范式下有几许东说念主工就有几许智能的窘态，也阻绝了算法工程师疏淡不测埋一些bug的作念法。

天说念昭昭，东说念主心可鉴，在裁人四起、东说念主心惶遽的大布景下，浮现一下步调员们养bug自恃的无奈吧。

在给定参数目和模子架构的前提下，自动驾驶模子的才调完全取决于训诲的数据界限有多大、数据的质地有多高、永诀性有何等丰富。

在法例+算法的范式下，自动驾驶系统尚有部分学问来自于东说念主工设定的法例，到了完全转向数据运转的端到端范式之后，自动驾驶系统全面模子化，系统压缩的所有驾驶学问完全来自训诲数据。

这就意味着，到了端到端期间，自动驾驶系统训诲的数据界限比海量愈加海量了。

iPhone大屏化之后，声称“Bigger than bigger”，比逼格更逼格，华为引入全向防撞系统之后，声称“比安全更安全”，宇宙借此体会一下啥叫比海量更海量吧。

跟着智驾里程的增长以及自动驾驶系统才调的提高，训诲的数据量天然也会束缚增长。

淌若非要陈陈相因的话，蔚来限制本年4月份的视频训诲量为1,000万个clips，小鹏限制本年9月份的视频训诲量为2,000万个clips，特斯拉那么恐怖的训诲算力，至少5,000万个clips。

以上说的只是训诲素材的数目单元，还得斟酌训诲频次和模子的迭代速率。

就跟学霸们通过反复刷题提高收获相通，模子亦然通过反复地训诲这些数据，才把驾驶学问训诲到模子的参数内部的。

特斯拉每天迭代一个小版块，假定需要训诲20个频次，每天就得训诲10亿个clips！

02

科学分析有两种面目：定量分析和定性分析。

比海量更海量属于定性分析，它不错给你一种模微辞糊的嗅觉，你尽不错把柄我方的态度宣泄对端到端或褒或贬的热情，不外，最终还是得进行定量分析，用真是的数据作念严谨的对比。

看数据，特斯拉每天用5,000万个clips训诲模子20个轮次，异常于训诲10亿个clips，训诲算力有限，FSD模子迭代的速率就会降速，特斯拉将“训诲算力”推高到100E的中枢原因就在这里。

这个100E其实不单包括训诲算力，还包括推理算力，更为准确的说法是训推一体的AI算力。

跟着数据标注用具推理才调的增多，昔日主要依靠东说念主工终了的数据标注职责逐渐得以自动化终了，数据标注恶果大大提高了。

不外，和模子需要一遍又一随地训诲相通，训诲素材的精标完毕也需要一遍一随地刷出来，其完毕就是，自动驾驶数据闭环中的自动标注经由需要消费的推理算力也大大增多了。

也就是说，当今的自动驾驶数据闭环消费的毫不单是是训诲算力，还包括推理算力，模子训诲阶段消费训诲算力，训诲之前的数据标注消费推理算力，用的是不同的做事器。

之是以还在延续沿用训诲算力这样一个术语，主要原因是是历史守旧的沿袭成习，而况大部分东说念主还莫得实时更新分解。

和分模块期间主要在感知层面打标签不同的是，到了决策层也要模子化天然也要作念数据标注的端到端期间，视频训诲片断的数据标注职责大大增多了。

这就意味着，端到打量频训诲片断的数据标注职责量相配众多。

特斯拉买英伟达H100作念训诲，自家的Dojo作念推理，玩的那叫一个溜！

而原土车企不单是训诲算力不足，衣不蔽体的推理算力更是被端到端需要的海量数据标注职责打了个措手不足！

03

最近大火的《黑别传 悟空》告诉咱们一个深切的有趣有趣;东说念主生谢世，最可怕的就是抓念。

自动驾驶领域就有一拨东说念主，永恒心胸散失激光雷达的抓念。

他们永恒认为，跟着视觉神经收罗训诲数据的增多、参数的加大、模子的优化，最终不错散失激光雷达。

端到端有辩论出现之后，由于抹杀了大王人的冗余模块，终明显谋划资源的集约化使用，端到端自动驾驶系统的参数目得以翻番。

视觉神经收罗才调迎来大幅度提高，他们更是以为拿到了尚方宝剑，认为录像头不错将激光雷达斩于马下了。

其实，端到端和纯视觉与多传感器交融之争莫得什么辩论关联，即等于传统的分模块有辩论，拿掉激光雷达后，也不错拿省俭下来的谋划资源提高视觉神经收罗的参数目和性能上限。

之是以说端到端不摈斥激光雷达，落脚点还是在安全上头。

激光雷达不错提供感知冗余，提高自动驾驶系统的安全，传统端到端有辩论中的遐想戒指收罗也需要法例兜底，来弥补安全下限低的舛误。

一个是感知冗余，一个是规控冗余，念念一念念，这内部是不是有个老迈不说二哥的有趣有趣。

本领的发展存在跷跷板效应，上限高诚然是端到端有辩论的优点，下限低亦然它的舛误。

正如Mobileye揭示的那样，端到端有辩论在惯例场景下具备愈加优雅不怂、淡定安谧的驾驶格调，不错终了愈加闲散的驾驶体验，但在相配规场景下，这种优雅不怂很可能转成焦急冒动，带来安全风险。

华为在它的分段式端到端收罗中，加入了与其PDP展望决策遐想收罗并行的本能安全收罗，很好地证实注解了“安全就是最大的豪华”的理念。

比亚迪也在它的分段式端到端有辩论BAS3.0中加入了类东说念主类安全收罗，端到端认真诗与辽阔，类东说念主类安全网提供安全兜底保险。

淌若说数据训诲和标注职责量众多是甘好意思的苦恼的话，安全下限低等于端到端信得过的舛误了。

在更好的训诲范式出现之前，以法例代码或安全收罗兜底是不能幸免的中间阶段，某些车企的OneModel端到端听听就得了，切莫当真！

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