【ITBEAR】在自動駕駛技術快速發展的當下，關于“端到端大模型”的討論愈發激烈。然而，這一概念并非簡單地將端到端與大模型相結合，而是涉及兩個截然不同的技術領域。本文將深入探討端到端與大模型的區別，以及它們在自動駕駛系統中的應用。
端到端方案與傳統分模塊方案形成鮮明對比。傳統方案依賴規則與算法，分為感知、決策、執行三模塊；而端到端方案則全面AI化、模型化，消除了模塊間的界限。
與端到端相對，大模型則代表了AI從判別式向生成式的轉變。判別式AI基于訓練數據集學習決策邊界，而生成式AI則估計數據分布，側重生成新數據。
在自動駕駛領域，車企和供應商正積極探索生成式AI大模型的應用，以解決傳統端到端方案無法克服的挑戰，如復雜道路拓撲、無視規則的交通參與者等。
蔚來、小鵬、理想等車企已紛紛將生成式AI大模型融入自動駕駛系統。蔚來汽車的世界模型、小鵬的XBrain模塊以及理想的視覺語言模型，均展示了各自的技術特色。
其中，蔚來汽車的世界模型尤為引人注目，其基于車端傳感器數據推演駕駛場景，選擇最佳行駛軌跡，體現了三維空間智能的應用。
小鵬和理想則更注重一維文本智能，通過大語言模型提升對交通參與者意圖和交通標識的理解能力。
隨著技術的不斷進步，端到端大模型在自動駕駛領域的應用將更加廣泛，為自動駕駛技術的未來發展注入新的活力。
