《端到端自动驾驶》我们都知道，大模型当面对自己不了解的现实知识时，有很大概率会出现模型幻觉。那么将其应用到自动驾驶方面是否同样会出现类似的情况，答案是肯定的。
不过现在对端到端自动驾驶下定论也为时过早！因为，ChatGPT出现才不到一年半的时间，现在的大模型已经可以实现视频生成（例如Sora）、音乐生成（例如：Stable Audio 2.0、Prompt-Singer等），且效果惊人，未来的端到端自动驾驶大模型也将会乘风破浪，成为自动驾驶的主流核心技术。紧跟技术迭代更新，只要坚持，国内新能源造车新势力还是很有机会的。
英伟达汽车事业部副总裁吴新宙认为：端到端正是智驾三部曲的最终曲。从国内的小鹏率先上车端到端大模式，回溯到「古典主义」端到端大模式的特斯拉，要攻下端到端堡垒，国内车企应该怎么走？
端到端自动驾驶也就是end-to-end autonomous driving（下面用端到端代替）的早期定义是“从传感器输入到控制输出的单一神经网络模型”，现阶段端到端的定义是“感知信息无损传递，自动驾驶系统的全局优化”。
虽然在特斯拉FSD 12宣布切换至端到端技术架构后，国内智能驾驶公司也纷纷推出各种端到端智驾系统，但是技术主义者往往会认为这并不是真正的端到端，其实这些争议也来源于对于端到端的定义不清晰。
下面的内容将会深入浅出地介绍，端到端自动驾驶的内容，它跟大模型之间是什么关系？视觉模型跟大模型之间又有什么关联关系？事不宜迟，马上开始了解端到端自动驾驶！
| 大纲 | 小节 | 链接 |
|---|---|---|
| 自动驾驶 | 01 萝卜快跑引起端到端自动驾驶 | PPT, 视频 |
| 自动驾驶 | 02 E2E 自动驾驶算法解读 | PPT, 视频 |
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