比如压实线的规则在大多数时候必须严格遵守,但在路边有很多违停车辆,或者道路施工的情况下,车辆不得不压点实线,借个道才能通过。遇到这样需要灵活处理的情况,使用分治法的系统只能依赖提前写好的程序来应对,这意味着工程师需要为每一种细分场景设定不同的规则,代码越写越长,但场景却无穷无尽。
在这种分裂的模块化架构下,信息的传递会出现减损,系统程序复杂,集成困难,维护难度大。
“在模块化的架构下,一位工程师一天只能处理10多个case,效率不高。”周光补充。
而端到端模型则将感知、预测、规划三个模型融为一体,无需冗长的代码来制定规则,而是通过用海量数据去训练系统,让机器拥有自主学习、思考和分析的能力,能更好地处理复杂的驾驶任务。
“FSD Beta v12将城市街道驾驶堆栈升级为端到端神经网络,经过数百万个视频训练,取代了30多万行C++代码。”特斯拉的更新日志中如此介绍V12。
由于任务更少、避免了大量重复处理,端到端自动驾驶可以提高计算效率,并且可以通过不断扩展数据来提升系统的能力上限。
在学术界,端到端并不是一个新鲜的概念,已经有诸多相关论文和研究。但是直到去年,在带高阶辅助驾驶功能的量产车大规模落地后,有了海量数据和海量算力加持,这才取得了突破性进展。
Chat GPT的出现也让端到端自动驾驶看到了新的希望。
“如果选择端到端,就需要持续且巨大的投入,并且短期内也不一定看得到结果,这不是一个轻易的决定。但OpenAI验证了Scaling Law(标度律)在大语言模型上的奏效,让大家看到了端对端自动驾驶也有出现‘涌现’的可能性。”有业内人士告诉界面新闻记者。
只有头部玩家才能进入的赛道“从特斯拉的开发经验来看,端到端自动驾驶真不是一般的企业能玩的,其所需的数据规模、算力规模远远超出国内企业的承受能力。除了成本高昂,端到端自动驾驶的技术难度也非常高,想要实现从学术到产品落地,相当于跨越从二踢脚到登月的难度。”毫末智行数据智能科学家贺翔告诉界面新闻。
如此庞大的投入具体值得吗?不同企业有不同看法。
“我们对端到端自动驾驶系统能否完整应对自动驾驶挑战表示担忧,认为其还不够完备,并且没有必要性,端到端用在自动驾驶系统上大材小用了。”自动驾驶技术公司Mobileye的创始人、 总裁兼首席执行官Amnon Shashua认为,“Mobileye不需要一个端到端的系统来覆盖所有的角落情况。”
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