端到端自动驾驶技术争议持续，理想与小鹏观点分歧，2025年或实现L4超越

Trust Wallet是一款安全且易于使用的去中心化钱包，支持多种加密货币的存储和管理。它不仅为用户提供了一个直观的界面，还集成了丰富的功能，使得加密货币的管理变得方便。

端到端智驾兴起

自去年8月份，特斯拉在美国发布了FSD V12的测试版本。从那时起，智能汽车领域的端到端技术引起了广泛关注。尽管大家对这项技术看法不一，但业界普遍认为，它将是智能驾驶领域的重要发展方向。众多汽车制造商纷纷开始研究和应用这项技术，这充分显示了其影响力。

端到端的概念尚未有明确的定义，但大体上是指从智能驾驶系统的感知阶段到执行控制的整个流程。这项技术的出现，宛如为智能驾驶领域开启了一扇新的大门。众多汽车制造商都希望能利用这项技术，增强自身的竞争力，争取在激烈的市场竞争中取得有利位置。

车企应用方式

华为和小鹏等汽车品牌在研发自动驾驶系统时，由于数据量不够，决定采用结合神经网络和编程技术的方案。这样做主要是为了保障系统的安全性能，防止因数据不足引发重大问题，从而确保驾驶者的安全。

何小鹏说，到2025年，端到端模型的能力有望大幅提升。届时，或许能实现L4及以上级别的自动驾驶。这一预测让人对端到端技术的发展充满期待，或许不久的将来，我们将迎来一个全新的、更高层次的自动驾驶时代。

算力要求难题

汽车制造商最初对端到端技术抱有厚望，但实际测试和运用中，他们发现这项技术对计算能力等方面的要求显著提升。梁筱磊指出，特斯拉的HW5系统相较于HW4，代码行数从三十多万减少至三千，但计算需求却翻了十倍。为满足使用需求，整个平台需具备3000至5000T0PS的计算能力。

国内部分汽车制造商，比如小鹏，倾向于采用云计算技术。例如，他们的云计算大型模型在系统中扮演着关键角色。然而，一般来说，自动化水平越高，道路状况越复杂，端到端自动驾驶系统对计算资源的依赖性也随之增强。

实际应用情况

现在，大批量生产的智能驾驶汽车在行驶过程中收集的数据，对于智能驾驶技术的持续改进至关重要。比如，配备了全面控制系统的汽车，在日常生活中搜集到的信息会传输回系统，这样的反馈能促进系统的学习和提升。

业界对端到端技术的看法并不统一。观察部分车企已发布或即将推出的系统，可以看出，目前端到端智能驾驶技术尚未完全具备端到端功能，仍存在不少需要优化的方面。

现存问题表现

俞荣锦提到，目前端到端技术还不够完善，开发方面存在不足，这导致准确性受到影响。为了应对这些挑战，许多汽车公司普遍采用了“端到端+”的策略。尽管这种做法能解决一些问题，但也反映出端到端技术尚未完全成熟。

若算力不够，端到端智能驾驶模型的更新速度会减慢，而且准确性也会受到影响。此外，除了训练过程，端到端智能驾驶系统还需进行推理以辅助决策，这对算力提出了很高的要求，目前多数企业尚未实现理想的运行状态。

未来发展趋势

小鹏汽车集成了神经网络XNet、规划控制大模型XPlanner以及大语言模型XBrain，形成了“三网合一”的架构。该架构依托云端的大模型进行辅助。基于此，小鹏的智能驾驶系统得以运用轻量地图、轻量雷达和强大的计算能力，执行智能驾驶策略。

端到端技术尚不完全成熟，我们需借助“端到端+”策略以促进技术发展，这在实践中极为关键，这一点已被众多汽车厂商广泛认同。那么，关于未来端到端智能驾驶技术能否取得重大进展，引领我们步入真正的自动驾驶时代，您有何见解？欢迎在评论区留言讨论，别忘了点赞和转发这篇文章。

Trust Wallet以其强大的功能、安全性以及用户友好的界面，成为众多加密货币用户的首选钱包。无论是新手还是老手，都能在Trust Wallet中找到适合自己的管理方式，为数字资产的管理提供了极大的便利。通过这款钱包，您可以轻松、安全地掌握自己的加密资产。