9月20日電 2024年，自動駕駛領域正迎來一場前所未有的技術革命，而引發這場技術革命的正是端到端技術。作為目前行業的焦點，端到端技術也標志著自動駕駛技術邁入了新的發展階段。從感知、決策到控制，端到端技術以其高效、智能的特性，對傳統分模塊化的技術棧端發起挑戰，一場新的行業變局一觸即發，行業普遍認為端到端技術正引領汽車產業走向更加安全、便捷的未來。

自動駕駛端到端技術的早期探索可以追溯到2016年左右。當時，英偉達發布了一篇名為《End to End Learning for Self-Driving Cars》的論文，首次提出了基于卷積神經網絡(CNN)的端到端自動駕駛方案。然而，由于當時技術條件的限制，這一方案并未得到廣泛應用。

隨著深度學習技術的不斷進步和傳感器技術的快速發展，自動駕駛端到端技術逐漸具備了實現的可能性。目前，小鵬、理想、蔚來等企業在這一領域的技術創新和實踐不僅展示了智能汽車行業的廣闊前景，也為整個行業的技術進步和產業升級提供了寶貴的經驗。

9月14日，理想汽車全新一代智駕“端到端+VLM”為千人用戶推送版了本號為6.2.0(E2E-VLM Beta 4)版智駕系統，打造了行業首個“車位到車位”產品落地體驗，開啟了一鍵智駕新時代。理想汽車的端到端技術，也因此引發了行業大量關注。

世界首創“端到端+VLM”雙系統智能駕駛方案

端到端自動駕駛技術將感知、決策、控制等多個模塊集成到一個神經網絡模型中，實現了數據的無損傳遞和全局優化。這一優勢使得系統能夠更加準確地理解環境信息，并做出更加合理的決策。同時，由于減少了模塊間的信息傳遞和計算冗余，系統的整體性能得到了顯著提升。

由于端到端自動駕駛技術是從大量人類駕駛數據中學習而來，因此其駕駛行為更加擬人化。這使得系統在處理復雜駕駛場景時更加從容淡定，能夠像人類駕駛員一樣做出合理的決策和應對。這種擬人化的駕駛行為不僅提高了系統的安全性，還增強了用戶的信任感和舒適感。

自動駕駛端到端技術架構可以從多個角度進行分類，但主要可以歸納為單一神經網絡模型、模塊化集成、分階段實現。受到諾貝爾獎獲得者丹尼爾·卡尼曼提出的雙系統理論啟發，理想汽車研發出世界首創的“端到端+VLM”雙系統智能駕駛方案。

理想汽車的端到端技術屬于自動駕駛領域中的一種創新技術類別，它打破了傳統自動駕駛系統中感知、決策、控制等模塊的界限，將自動駕駛功能整合到一個統一的神經網絡模型中，被稱為One Model一體化端到端。這種架構能夠保證大部分場景下的“高效率”，使智能駕駛具備“老司機”的駕駛能力，支撐其無圖NOA功能的快速上線。而VLM視覺語言模型是世界上第一個成功部署在車端芯片的大模型，具備應對復雜場景的邏輯思考及決策能力。基于此技術方案，理想汽車為用戶帶來了全新的智能駕駛產品和體驗形態，即車位到車位的“一鍵智駕”功能。