端到端这个名词被玩坏了。我最近看了不少车企的发布会，发现几乎所有的新能源车企在发布会上都会反复提及端到端的概念。比如系统一加系统二，分层端到端，更有甚者提出了端到端世界模型的口号，似乎就差喊出端到端宇宙模型了。这是在忽悠消费者，还是在自我洗脑呢？

端到端自动驾驶这样一个偏学术的专有名词，已经悄然被车企们包装成了一个近乎玄学的营销词汇，而它内在的技术价值、技术特点、技术内核被我们所忽略。那么到底什么是端到端自动驾驶呢？作为消费者，选车、用车、购车时，观察一家车企自动驾驶到底强不强，应该如何去判断呢？特斯拉端到端自动驾驶做得好，具体体现在哪里呢？

今天我们就来聊聊这个严肃且有趣的话题。首先，什么是端到端自动驾驶？

传统的自动驾驶系统通常采用模块化开发策略，将感知、决策和控制等三个主要功能作为独立模块来开发，然后通过规则或者Algorithm+小模型的路径将其整合至自驾系统框架中。这种传统的路线优点明显，简单易行，相对开发难度低，能够在短时间内实现L2甚至L3级别的自驾需求。但模块化的缺点也很明确，各模块需要针对不同目标进行优化，导致系统难以统一，同时部署多个模块也会使系统存在明显的信息损耗，形成资源浪费。

端到端自动驾驶更像是机器自我学习的过程。在学习过程中不再是多层解耦架构，而是基于大模型，通过多头注意力机制，将感知、决策和控制三个模块融合成一个整体，做到实时学习、实时更新。总结一句话就是，端到端追求的是掌握学习方法，在考场中随机应变，而不只是把题目做对。

前者是基于规则的系统，后者则是基于模型的学习系统。在学术上对端到端的定义还有些争议，但可以明确的是，真正的端到端自动驾驶是实时学习和更新的。

我印象最深的是某家车企，因为抖音上一个消费者抱怨家里的自建房无法倒车入库。这家车企派了一个工程师团队进行OTA升级，第二天就能倒进去了。这种现象表明它不是端到端的基于规则的自动驾驶系统。司机常说：“前面有一寸，也不要往后退一寸”。要做到丝滑的倒车入库非常考验车企自驾的真正实力。

自动驾驶从业人员曾表示，从能力上限看，全面转向端到端，企业基本达成统一共识。但具体实现端到端的技术节点、参数量合适度、神经网络层数最优化等问题依然是难题。据我了解，一些公司直接派出团队到北美试驾和分析。特斯拉最新的版本很多地方的体验上有所退步，但是它整体的驾驶感受确实越来越丝滑，像是一个在驾校里真正在学习如何开车的学员。

国内要实现端到端技术依然有挑战。看看车企发布会，不管是什么系统一、系统二，还是分阶段实现端到端，思路本身就有问题，夹杂太多模块化的东西。如果各大车企要往端到端转型，基本上要从顶层框架做调整，算法重建，甚至自驾团队重新构建，不仅需要强大的组织动员能力，还需要极大的决心和资源。像特斯拉有强大的算力和数据中心团队支撑，国内车企要如何调动如此大的算力资源，高层是否有决心投入巨量资源推倒重建？

还有团队和企业文化上的问题。纯视觉路线是否适合？车企习惯跟风，但不能只看别人做过的，而停止创新。比如，激光雷达和新的架构要继续研究，不能陷入思维定式。在思路上我们不能陷入思维的定式，不能一味地只看别人做过的事情，而停止了创新的脚步。

最后和大家来聊聊，目前我们国内车企的自驾水平到底和特斯拉差距有多大呢？说实话在端到端方向上，我们国内车厂们和特斯拉的差距还是相对比较大的。我们要承认这个事实，仅就目前来看，说实话华为做的还是相对比较领先的。我看了一下华为最新的方向，华为乾崑智驾，等于是在架构层面给系统做了一个全向的安全兜底。简单来说，现在华为自驾有点在走端到端加安全强的思路。华为这个思路很有意思，等于是在端到端上面做了一个逻辑伦理上的兜底。不管自驾中出现的任何幻觉问题，起码保证了最基础的一个行驶的安全性。但是理论上端到端模型的约束越少，它的学习自由度越大，整个模型训练的效果也会更好。所以怎么把控这个可控效率以及稳定性的一个具体的平衡点，也是未来自驾系统的一个大的挑战。当下看来，端到端自动驾驶大致是正确的方向。