同济大学朱西产：谁宣布实现了端到端，他这车你就别买

朱西产表示，大模型的表现非常惊艳，但估计近两年上车的可能性不大，因为大模型需要的高算力还很难在车端布置，并且大模型也同样解决不了安全的长尾难题。

记者 |周信

图源 |图虫创意

特斯拉今年3月份推出了V12版本的FSD（全称Full-Self Driving，完全自动驾驶），该版本删除了几十万行的人工规则代码，采用了“端到端”自动驾驶解决方案。

端到端技术随即成为当下最热的话题，国内车企也纷纷开始卷“端到端”。小鹏汽车在“520 AI DAY”发布会上宣布，小鹏国内首个端到端大模型量产上车。理想汽车在去年底为端到端模型单独成立了一个团队，理想汽车CEO李想也在6月初表示，理想今年第三季度将向测试用户推送端到端+VLM（视觉语言模型）的智驾方案。

上汽集团近日也表示，纯视觉和端到端技术已进入面向量产的开发阶段。截止目前，国内几乎所有的自动驾驶头部企业，都发布了自己的“端到端”方案和上车计划。

8月16日，在第四届沈阳智能网联汽车挑战赛上，同济大学汽车学院教授朱西产向经济观察网表示：“特斯拉的端到端、人工智能让自动驾驶更加成为可能，端到端被特斯拉带火了，国内的车企都在说端到端，但现在，谁宣布端到端（量产上车）了，他的这个车你就别买。”

一周前，在享界S9发布会上，华为终端董事长、智能汽车解决方案BU董事长余承东评价特斯拉FSD称，商用版本进步非常大，上限挺高但下限也很低，“我们去测试，路上停着静止不动的白色货车，都不减速直接撞过去了，还有绿色的货车，也不减速，也去撞。”

所谓端到端自动驾驶，一般指控制系统读取原始传感器的数据后，仅通过神经网络直接计算出控制指令，其中不包含任何人为设计的规则模块。

主流的自动驾驶系统会采取分模块方案，将AD系统按照感知、规划和控制进行划分，先对周围的动静态交通参与者和路网结构进行准确感知，再规划自车的行车轨迹，最后通过执行机构对车辆进行闭环控制。

据了解，特斯拉FSD的端到端大模型，消除了自动驾驶系统的感知和定位、决策和规划、控制和执行之间的断面，将三大模块合在一起，形成了一个大的神经网络。

“端到端的模型是把准则模型全部拿掉，准则模型拿掉后，AI的泛化能力更强”，朱西产表示，然后各个AI模块之间用transformer链接起来，信息通过隐性传递，这样就会减少信息传输过程中的丢失，也可以让整个网络实现优化，余承东说特斯拉FSD上限能提高就是如此。

“但余承东说的‘下限也很低’，是指准则模型扔掉后，用AI来训练安全的下限，很难知道它学会没有”，朱西产进一步表示，特斯拉FSD V12版本，尤其是12.4版本，上限的确很高，泛化能力很强，能够处理的事情多了，让驾驶更像老司机，但还有很多问题。

4月份，美国一位特斯拉车主撞死了一名摩托车手，这名56岁的司机承认，自己当时开启了Autopilot，但开车时分神了。

朱西产表示，特斯拉FSD V12版本是3月份推送全美的，但NTSB（National Transportation Safety Board，美国国家运输安全委员会）还在调查中，到底是V11还是V12还未明确。如果肇事用户更新了，那使用的就是V12版本，安全方面就是一个大难题。

他认为，感知的端到端或者说分段的端到端，国内做到了，但现在与特斯拉相比，国内企业在数据量和AI训练的算力与特斯拉还有不小差距。“小鹏汽车的AI算力在国内比较大，但跟特斯拉比也差了几十倍。”

在数据采集方面，目前，车企纷纷依靠用户车辆采集数据，车辆销量越大，数据就越丰富。特斯拉在美国销售了170多万辆车，完成了从数据闭环到用户闭环。“智能驾驶、人工智能采集数据的车谁先破100万辆，谁就有可能率先突破，”朱西产说，华为鸿蒙智行和理想汽车到明年可能达到100万辆。

值得一提的是，在近日的第四届焉知汽车年会上，朱西产表示，大模型的表现非常惊艳，但估计近两年上车的可能性不大，因为大模型需要的高算力还很难在车端布置，并且大模型也同样解决不了安全的长尾难题。

朱西产认为，根据国内车企目前在智能驾驶开发的数据能力和AI训练算力，做感知端到端，融合激光雷达的感知方案，在规控算法上保留安全准则模型，这种分段式端到端方案模型是比较合理的技术路线。

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