特斯拉将在中国推出FSD “端到端”技术仍有诸多挑战

　　原标题：每经热评|特(tè)斯拉将在中国(guó)推出FSD “端到端”技(jì)术仍有诸多挑战

　　每(měi)经评论员 范文清

　　日前，特(tè)斯拉宣布将于明年一季(jì)度在中国市场推出FSD（全自动驾驶）功能。这(zhè)一消(xiāo)息再度引发汽车行业对“端到端”技术的关注。当前特斯拉的FSD V12方案是(shì)基于“端到端”技(jì)术迭(dié)代推进的(de)。为了应对(duì)挑战，今年(nián)以来，包括“蔚小理”等车企(qǐ)和华为(wèi)、地平线等服务商(shāng)在内，多(duō)家企业纷纷(fēn)加码端到端自动驾驶技术。有业内人士甚至
认为，“端到(dào)端”是目(mù)前通往自动驾驶终局(jú)的唯(wéi)一可行方案。

特斯拉将在中国推出FSD “端到端”技术仍有诸多挑战"font-L">　　不过，笔者认为，目前下这个(gè)结论还为时尚(shàng)早。

　　所(suǒ)谓“端到(dào)端”，其实是源自深度(dù)学习中的概念，它指的是一(yī)个AI模型，只需输(shū)入原始数据即可输
出最终(zhōng)结果。应用到自动驾驶领域，这意味着只需要一(yī)个模型(xíng)，就能将摄像头(tóu)、毫(háo)米波雷达、激(jī)光雷达等传感器收集到的感知信息，转换成车辆方向盘的转动(dòng)角度、加速踏板的踩踏深度以及制动的力度等(děng)具体操作指令，从而使(shǐ)汽车(chē)实现(xiàn)自(zì)动行驶。

　　相(xiāng)比传统的“感知-决策-控制”智驾系统，“端到端”技术(shù)由于中间没有规则介入，将原本感知(zhī)、预测、规划(huà)等(děng)多个(gè)模型组合的架构简(jiǎn)化为“感知决策一体化”的单模型架构(gòu)，在信息传递、推理计算(suàn)、模型(xíng)迭代上更具(jù)优势。同时，“端到端”架构由数据驱动的模块构建，使其人为维护的模块(kuài)比例相应减少，因此“端到端”系(xì)统不(bù)仅能显(xiǎn)著提升计算效率，还能降低维护成本。

　　然而，这些优点并不意味着(zhe)“端到端”技术没有短板。事实上，“端到端”自动(dòng)驾驶在实现量(liàng)产落地与普及方面仍面(miàn)临诸多挑战。

　　首先，“端到端”模型的训练成(chéng)本非常高，需要厂(chǎng)商不断提(tí)升GPU的(de)采购规模，这提高了“玩家”的进入门槛。以特斯拉为例，目前(qián)其FSD累计学习的人类驾驶视频片段超过2000万个，仅采集(jí)成本就(jiù)需要50亿(yì)元至80亿元。

　　其(qí)次，“端到端”模型的训练需要大量数据，而对海量数据（维(wéi)权(quán)）的(de)采集、清洗和筛选，对企业来说是一项极具(jù)挑战性的工作。强大的算力可以实时(shí)处理海量数据，降低数据传输延迟，有利于高级别自动驾驶(shǐ)的落(luò)地，但目前包(bāo)括(kuò)“蔚小理”在内的多(duō)家车企在算力 增(zēng)长方(fāng)面均面临较特斯拉将在中国推出FSD “端到端”技术仍有诸多挑战大挑(tiāo)战。

　　此(cǐ)外
，当前“端到端”智驾的安全性还(hái)没有得到完全保障，特别是对于不常见或极端场景的(de)数据，这对感知(zhī)模型的泛化性(xìng)能提出了(le)极高要求。“端到端”技术需要能够处理这些长尾场景，以确保在任何情况下都能作出正确响应。

　　目前(qián)行业对“端到端(duān)”技术的探索才刚刚起步，对许多基础(chǔ)问题(tí)还缺乏深入讨(tǎo)论。因(yīn)此，现在还不能确(què)定“端到端”就(jiù)是自动驾驶的终局解决方案，从而摒弃其他路径。只有不
同技 术路线同台竞技共同发展，才能推动自动驾驶更安全、更快(kuài)速地向更高阶段发展。

未经允许不得转载：天津电机维修_天津进口电机维修_天津特种电机维修_天津发电机维修 特斯拉将在中国推出FSD “端到端”技术仍有诸多挑战