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算力、数据与可解释性，是端到端模型上车的主要挑战。

在探索更高级别自动驾驶的征途中，以GPT为代表的AI大模型技术以其快速创新和先进的概念架构，启发了广大自动驾驶领域的从业者，并正在重塑自动驾驶系统的研发范式。全球自动驾驶行业的版图正在迅速响应这一变化，随着特斯拉、Wayve、元戎启行、商汤科技等公司在端到端自动驾驶领域的突破性进展，行业正目睹着一场技术的革命。这些公司不仅在技术研发上取得了显著成就，更在商业化应用上迈出了坚实的第一步，引领着行业向更高级别的智能化发展。

特别是智能驾驶的行业标杆特斯拉，FSD V12系统的全面推出，标志着端到端自动驾驶技术在量产车型上的应用已成为现实。这一系统通过深度学习模型，直接从原始传感器数据中提取信息，实现从感知到控制的无缝连接，极大地提升了自动驾驶的效率和安全性。而像Wayve这样的AI初创公司，凭借其端到端机器学习技术与生成式世界模型的理念，正在快速扩张在英国和欧洲的业务版图，展现了端到端技术在复杂城市环境中的适应性和可靠性。

在国内，华为、小鹏、商汤科技、元戎启行等企业也积极跟进，纷纷推出了面向量产的端到端自动驾驶解决方案和车型。这些方案不仅在技术层面上展现了强大的竞争力，更在卓越的实际道路表现中证明了其有效性。随着这些技术的不断成熟和完善，我们有理由相信，端到端这一技术路线将为自动驾驶领域带来更加广阔的应用前景。

基于此，甲子光年智库分析师撰写了《2024自动驾驶行业研究报告：“端到端”渐行渐近》，在这股智能化的浪潮中，对端到端自动驾驶技术进行剖析，期望为自动驾驶领域的研究者、决策者、观察者及广大爱好者提供一份全面深入的参考资料。

期待与您一同见证端到端自动驾驶技术的无限可能，探索智能出行的未来篇章。

报告主要内容：

• 智能化已成为汽车消费者购车时的关键考量因素之一，随着电动化和智能化的快速发展，消费者对自动驾驶技术、智能座舱等高端智能化功能的兴趣日益浓厚。

• 从CNN、RNN、GAN、再到Transformer大模型，自动驾驶技术发展与普及的背后，是底层AI技术的突破式进展。

• 端到端自动驾驶技术因其无损传递、数据驱动、全局优化的特性，展现出相对于模块化自动驾驶的应用潜力与相对优势。

• 不同类型的厂商在端到端自动驾驶技术路线上的选择和实践上展现了多样性。

• 尽管有巨大潜力，但端到端自动驾驶在实现量产落地与普及方面仍面临诸多挑战，包括技术路线的不确定性、算力和数据的需求、以及系统的安全性和可解释性问题。

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