今天小编分享的汽车经验：同济大学朱西产：谁宣布实现了端到端，他这车你就别买，欢迎阅读。
经济观察网 周信 / 文 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 "520AI 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。
