端到端非终点，大模型时代是否真的已来临？

【ITBEAR】在自动驾驶技术快速发展的当下，关于“端到端大模型”的讨论愈发激烈。然而，这一概念并非简单地将端到端与大模型相结合，而是涉及两个截然不同的技术领域。本文将深入探讨端到端与大模型的区别，以及它们在自动驾驶系统中的应用。

端到端方案与传统分模块方案形成鲜明对比。传统方案依赖规则与算法，分为感知、决策、执行三模块；而端到端方案则全面AI化、模型化，消除了模块间的界限。

与端到端相对，大模型则代表了AI从判别式向生成式的转变。判别式AI基于训练数据集学习决策边界，而生成式AI则估计数据分布，侧重生成新数据。

在自动驾驶领域，车企和供应商正积极探索生成式AI大模型的应用，以解决传统端到端方案无法克服的挑战，如复杂道路拓扑、无视规则的交通参与者等。

蔚来、小鹏、理想等车企已纷纷将生成式AI大模型融入自动驾驶系统。蔚来汽车的世界模型、小鹏的XBrain模块以及理想的视觉语言模型，均展示了各自的技术特色。

其中，蔚来汽车的世界模型尤为引人注目，其基于车端传感器数据推演驾驶场景，选择最佳行驶轨迹，体现了三维空间智能的应用。

小鹏和理想则更注重一维文本智能，通过大语言模型提升对交通参与者意图和交通标识的理解能力。

随着技术的不断进步，端到端大模型在自动驾驶领域的应用将更加广泛，为自动驾驶技术的未来发展注入新的活力。