Jane 出行的回答
先解释下什么叫端到端，是自动驾驶AI算法系统，End to End.
端到端自动驾驶指的是使用单一的AI模型，能够做到直接从输入数据到输出决策(以前一直说的是串联：感知-决策-控制，下图作为对比参考）的自动驾驶系统。该系统的目标是通过学习大量的数据来模仿人类驾驶员的决策过程，最终实现对车辆的控制。
具体来说，就是向自动驾驶系统输入传感器感知到的周围环境信息，它能迅速规划出最优路径，并输出对方向盘的控制角度、油门、刹车的力度的信号，从而实现对车辆的控制。
简单概述就是，端到端自动驾驶AI大模型将进化为无限接近人类大脑的思考速度及准确度，而不是靠后台规划完成计算和算法。
好处是什么？
1）习得人类理解能力的捷径是AI。大家看chat-GPT，或者Mid-journey，或者sora，应该能大概体会到AI的能力。通过代码规划无法穷尽人类世界遇到的所以驾驶场景，而基于神经网络及部分规划的端到端（指的是告知-决策-控制这几端）则通过神经网络自学习，越来越像人类思考。
2）快速解决长尾场景的捷径也是AI。通过不断输入视频训练数据，让AI端到端大模型举一反三，学习成千上万个类似的场景，对现实中类似场景即可做出准确且安全的瞬时反应。
如果辨别什么是好的端到端？
端到端自动驾驶AI大模型，你可以理解为技术路线。
但是培养AI算法进化是需要很费钱的，小鹏汽车说自己花了7000张卡，相当于8E，中国主机厂最多，单训练费用一年就7亿。而马斯克也说他蔚来一年在人工智能上总投入100亿美金。好的端到端必定需要有明确的商业变现模式。
端到端自动驾驶AI大模型需要专业团队把控，即使上了端到端，如果没有体系化的数据管理能力，没有及时的问题诊断和解决能力。
以上两点都需要企业极大的战略定力和觉醒，已经商业化能力，总得活到春天到来时把。
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