端到端自動(dòng)駕駛與傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)有著顯著的本質(zhì)區(qū)別。

傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)通常被分為感知、定位、路徑規(guī)劃、決策和控制等多個(gè)模塊，每個(gè)模塊獨(dú)立工作，模塊間需精心設(shè)計(jì)接口以確保協(xié)同。感知模塊采集環(huán)境數(shù)據(jù)并識別關(guān)鍵信息，依賴多種傳感器和算法；定位模塊確定車輛位置；路徑規(guī)劃模塊規(guī)劃最優(yōu)路徑；決策模塊決定具體動(dòng)作；控制模塊執(zhí)行指令。

端到端自動(dòng)駕駛則是一種整體化、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的技術(shù)路徑。它通過一個(gè)統(tǒng)一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，直接從傳感器輸入到控制輸出完成整個(gè)駕駛過程，將感知、決策到控制等步驟融合在一起。其傳感器輸入包括攝像頭、激光雷達(dá)等數(shù)據(jù)，由深度學(xué)習(xí)模型負(fù)責(zé)提取特征、感知規(guī)劃決策并生成控制指令。

端到端自動(dòng)駕駛的優(yōu)勢在于簡化架構(gòu)設(shè)計(jì)，降低系統(tǒng)復(fù)雜性，減少接口設(shè)計(jì)和開發(fā)調(diào)試難度。它還能減少人工干預(yù)，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，自動(dòng)優(yōu)化參數(shù)，適應(yīng)復(fù)雜多變的駕駛環(huán)境。同時(shí)具有潛在的性能提升，利用深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大能力更好地理解場景。并且有更強(qiáng)的適應(yīng)性，能持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)多樣環(huán)境。

然而，端到端自動(dòng)駕駛也存在劣勢。它對數(shù)據(jù)需求極高，包括數(shù)量和標(biāo)注的復(fù)雜性。決策過程不透明，存在黑箱問題，帶來安全性與合規(guī)性挑戰(zhàn)。其泛化能力不足，受訓(xùn)練數(shù)據(jù)局限，處理新場景可能表現(xiàn)不佳。在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)，單一模型可能有限制。

端到端自動(dòng)駕駛推動(dòng)了技術(shù)創(chuàng)新，加速了商用進(jìn)程，改變了研發(fā)范式，影響了法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)以及供應(yīng)鏈和產(chǎn)業(yè)鏈。但要實(shí)現(xiàn)其廣泛應(yīng)用，還需解決諸多挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)問題、黑箱問題等。