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_端到端大模型在自动驾驶中的应用.docx
资料介绍
端到端大模型在自动驾驶中的应用
一、引言
端到端大模型是2024至2026年间自动驾驶领域最具颠覆性的技术变革。它彻底颠覆了传统"感知→决策→控制"的分段式模块化架构，将整个驾驶流程统一为一个深度神经网络模型：传感器原始数据从一端输入，车辆控制指令从另一端直接输出。这一技术范式转变，使得自动驾驶系统从"识别物体"进化到"理解场景"，成为推动高阶智驾量产落地的核心引擎。
二、从模块化到端到端：技术范式的根本转变
传统模块化架构的局限。 在传统的自动驾驶系统中，感知、预测、规划、控制等环节各自独立，由不同的算法模块分别处理。每个模块的输出结果需要经过人工设计的接口传递给下一模块，这一过程中信息损耗不可避免。例如，感知模块输出的目标列表可能丢失了原始点云中的细粒度信息，导致后续的决策规划模块无法准确判断道路边缘或微小障碍物。此外，各模块独立优化也难以实现系统级的全局最优。
端到端模型的核心优势。 端到端大模型通过一个统一的神经网络同时完成感知、预测和决策任务，直接从原始传感器数据学习到驾驶策略。其核心优势有三：一是消除了模块间的信息瓶颈，保留更丰富的场景特征；二是通过全局优化实现系统级性能最佳；三是数据驱动的方式使模型能够从海量驾驶数据中自动学习丰富的驾驶行为，无需人工编写大量规则代码。
三、主流端到端方案解析
华为乾崑ADS端到端方案。 华为乾崑ADS采用多传感器融合的端到端架构，深度融合激光雷达、毫米波雷达、高清摄像头等多模态数据。其ADS 5.0版本实现了全国核心城市全域无图自动驾驶，累计辅助驾驶里程已超122亿公里，搭载车辆累计行驶总里程超350亿公里。华为的技术优势在于依托昇腾芯片与全栈AI能力，形成了从芯片到算法的完整闭环。
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| 电动汽车智能驾驶技术专题_02_端到端大模型在自动驾驶中的应用.docx | 39K |
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