自2023年8月，特斯拉在美国推出端到端智驾系统「FSD V12测试版」后，端到端就成为了汽车行业最火爆的话题。随着华为、小鹏、蔚来、理想等企业的跟进，国内几乎每个厂商都会在发布会上花费很大的篇幅来宣传自家的端到端有多么强大。撇开营销手段不谈，“端到端”到底是什么意思？它对于智驾又有什么意义呢？今天我们就来给大家解读这个问题！

在端到端智能驾驶系统还未量产之前，各家的智驾都采用了模块式方案。简单来说，模块式智驾就是一个流水线，主要有感知、预测、规划、控制四个流程。首先，感知部分的任务就是把车辆的雷达、摄像头等传感器的数据进行处理，然后分析车辆周围物体的具体的位置、道路轨迹，以及辨别它们到底是行人、自行车、轿车、还是卡车等。

紧接着，感知模块就会把以上的信息传给预测模块，预测模块会根据以上的信息分析周边交通参与者下一步的运动状态，比如周围的车辆接下来是要转弯、直行、还是停车等。通过进一步分析后，预测模块会提供一条或者多条本车接下来可参考的行驶路径以及车速。

随后预测模块又把本车的道路行驶方案发给规划模块，规划模块会根据车辆自身状态、导航等信息来决定车辆接下来该具体怎么做。等到规划模块确认好行驶路径和速度后，就将命令传递给控制模块，最后再由控制模块去计算和操作车辆的方向盘、刹车以及油门。一个看似简单的智驾功能，就是通过以上步骤实现的。

通过以上介绍不难看出，模块式智驾把简单的驾驶行为分解为多个步骤，而且每一步的逻辑都严丝合缝。在车企和供应商看来，模块式智驾本身是个非常好的方案，因为不同的团队可以负责相应的模块，发挥分工合作的优势，从而把智驾从概念迅速变为装车量产状态。

其次，模块式智驾有一套职能和责任都非常清晰的系统框架，因此当智驾系统在使用中发现BUG的时候，车企和供应商都能立即找到BUG的具体原因，并通过OTA迅速修复。比如车辆在高速行驶时出现了误刹车，那么通过数据分析，车企就可以知道故障是因为感知模块的数据有误，还是预测、规划模块给出了错误的判断。

按照小鹏汽车的说法，一个比较稳定的量产智驾系统，大约有10万条规则。而如果智驾系统要接近人一样的水平，大约需要人工编写10亿条规则。对于软件工程开发来说，这几乎是一件不可能完成的事情。正因如此，我们可以看到传统智驾系统在日常使用中或多或少会出现各种错误，以至于驾驶者不得不进行干预。

因此在工作流程上，端到端与传统的模块式有着较大的不同。传统模块式的工作顺序是感知-预测-规划-控制依次进行的，而端到端的顺序是传感器数据（雷达、摄像头）-神经网络-驾驶参数（方向盘、油门、刹车），也就是说，传统的感知、预测、规划、以及控制模块的工作全部由神经网络完成。

因此在功能层面，端到端最大的变化就是系统具有自主学习的能力，这是传统模块式智驾不具备的功能。如此一来，在处理各种意想不到的真实驾驶场景时，端到端可以通过神经网络计算得出合适的规则，而不需要人工事先编写好规则，这也就为智驾应对现实中无穷无尽的驾驶场景提供了解决方案。比如之前不具备端到端功能的特斯拉FSD V11版本，一共编写了30多万行代码，而采用端到端的FSD V12版本，直接把30多万行代码删减到了2000行，但FSD V12的表现却比V11更接近人类驾驶员。

比如当智驾系统出现明显的逻辑错误时，在模块式系统上车企可以非常迅速找到问题出在哪个模块，然后人工编写一个新的规则。但在端到端系统上，车企并不知道复杂的神经网络中哪一个参数或者结构存在问题。

正因如此，基于神经网络打造的端到端智驾系统，有时候它能在很复杂的场景中给出合理的规则，但有时又会犯十分低级的错误，比如分不清红绿灯，于是有人就把端到端形容为：“上限很高，下限很低”。考虑到端到端在实际应用中存在一些风险，所以华为、小鹏推出的端到端智驾系统并非完全靠自主学习，二者的端到端系统依然有很多人工编写的规则来为智驾系统兜底。