自動駕駛技術(shù)的迅速發(fā)展,越來越多的企業(yè)開始探索更加智能、高效的解決方案,隨著AI大模型入場,自動駕駛涌現(xiàn)出許多新的技術(shù),智駕行業(yè)技術(shù)路徑從CNN、RNN、GAN、再到Transformer大模型,去年行業(yè)主流方案還是輕高精地圖城區(qū)智駕,今年大家的目標(biāo)都瞄到了端到端(End-to-End, E2E)。
端到端作為一種新興的技術(shù)路徑,逐漸受到業(yè)內(nèi)的廣泛關(guān)注。端到端解決方案在自動駕駛中的應(yīng)用,意味著整個駕駛過程由一個統(tǒng)一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)完成,從感知、決策到控制,所有步驟都融合在一起。這種方法不同于傳統(tǒng)的模塊化方法,在架構(gòu)設(shè)計和實現(xiàn)方式上具有顯著的差異。
2024年3月,特斯拉開始在北美地區(qū)大范圍推送FSD V12。這套端到端智駕系統(tǒng)表現(xiàn)優(yōu)秀,讓從業(yè)者和用戶前所未有地感受到技術(shù)帶來的體驗提升,也使之成為端到端自動駕駛這一技術(shù)路線快速形成大范圍共識的最重要的推動力。
何為端到端自動駕駛?
端到端自動駕駛解決方案是一種整體化、數(shù)據(jù)驅(qū)動的技術(shù)路徑,旨在簡化自動駕駛系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計。與傳統(tǒng)自動駕駛系統(tǒng)中的模塊化架構(gòu)不同,端到端方法試圖通過一個統(tǒng)一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),直接從傳感器輸入(如攝像頭、激光雷達(dá)等)到控制輸出(如方向盤轉(zhuǎn)動角度、油門和剎車力度)來完成整個駕駛過程。這種方法的核心思想是用深度學(xué)習(xí)模型取代傳統(tǒng)系統(tǒng)中的多個獨(dú)立模塊,通過大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,使得系統(tǒng)能夠自行學(xué)習(xí)、感知并做出決策。在端到端學(xué)習(xí)中,一般不需要明確地給出不同模塊或階段的功能,中間過程不需要人為干預(yù)。端到端學(xué)習(xí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)為“輸入-輸出”的形式,無須提供其他額外信息。因此,端到端學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)一樣,都是要解決貢獻(xiàn)度分配問題。
1.傳統(tǒng)模塊化自動駕駛系統(tǒng)
傳統(tǒng)自動駕駛系統(tǒng)通常被分為以下幾個主要模塊:感知模塊:負(fù)責(zé)采集環(huán)境數(shù)據(jù)并識別道路、障礙物、行人等關(guān)鍵信息。感知模塊依賴于各種傳感器如攝像頭、激光雷達(dá)、雷達(dá)等,以及圖像處理和目標(biāo)檢測算法。定位模塊:通過GPS、IMU(慣性測量單元)、地圖數(shù)據(jù)等手段,準(zhǔn)確確定車輛在環(huán)境中的位置。路徑規(guī)劃模塊:基于感知和定位數(shù)據(jù),規(guī)劃車輛行駛的最優(yōu)路徑,并考慮交通規(guī)則、道路狀況等因素。決策模塊:決定車輛在行駛過程中應(yīng)采取的具體動作,例如超車、避讓、減速等。控制模塊:執(zhí)行決策模塊的指令,直接控制車輛的轉(zhuǎn)向、加速和制動。每個模塊各自獨(dú)立工作,負(fù)責(zé)不同的功能。模塊間的接口需要精心設(shè)計,以確保整個系統(tǒng)的協(xié)同工作。
2.端到端自動駕駛的實現(xiàn)
端到端自動駕駛系統(tǒng)試圖打破這種模塊化的限制,通過一個統(tǒng)一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),直接從傳感器輸入生成控制輸出。在這種系統(tǒng)中:傳感器輸入:包括攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等數(shù)據(jù)直接作為輸入。深度學(xué)習(xí)模型:通常是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)或其變種,負(fù)責(zé)從輸入數(shù)據(jù)中提取特征,進(jìn)行環(huán)境感知、路徑規(guī)劃和決策,并最終生成車輛的控制指令??刂戚敵觯耗P椭苯虞敵鲕囕v的控制命令,如方向盤角度、油門和剎車力度。在這個過程中,沒有明確的模塊劃分,也不包含任何人為設(shè)計的規(guī)則模塊。所有任務(wù)由一個統(tǒng)一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)完成。這種方法依賴于大規(guī)模的端到端訓(xùn)練數(shù)據(jù),通過訓(xùn)練使模型學(xué)會駕駛。
3.端到端簡單理解
從理論上看,端到端較難理解,這里智駕最前沿以一個小故事,來給大家理解下端到端。在一個小島上有兩個村莊,分別叫感知村和執(zhí)行村,感知村的村民一直都有給執(zhí)行村的村民寫信的需求,但是這兩個村莊比較遠(yuǎn),需要送信員來傳遞村莊之間的信件。在起初的時候,信件的傳遞比較簡單,感知村的村民只是告知送信員這封信要給誰,但并沒有告知收件人住在執(zhí)行村哪里,送信員在拿到信件來到執(zhí)行村后,要挨家挨戶地去敲門,問他們是否就是收件人,在未將信交給收信人前,每個人都會拿信看一下,不僅讓信變褶皺了,有些信息也看不清了(人為地給了名稱規(guī)則,讓決策層去一個個校對,找到對應(yīng)的規(guī)則并執(zhí)行)。
由于這種信息傳遞的效率很低,且在執(zhí)行村每多一戶人家,送信員就需要多敲一次門,且萬一出現(xiàn)收件人姓名未找到的情況(新的場景),送信員就無法處理了。為了解決這個問題,送信員決定開拓新的且統(tǒng)一的送信方式,那就是在給執(zhí)行村送信時,順便將每一戶根據(jù)姓名標(biāo)上戶號(大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)),當(dāng)感知村的村民給執(zhí)行村送信件時,送信員就會在信件上寫上對應(yīng)戶號(指深度學(xué)習(xí)的過程,僅舉例,便于理解),當(dāng)拿到信件后,只需要看信件上的戶號,找到對應(yīng)的房子,就可以很快將信件送到了,這樣信件也不會破損,萬一遇到新的收件人,只需要再添加上戶號就可以了,這樣送信效率也更高了!雖然這個小故事不能很全面地概括端到端,但也可以簡單給大家理解下,端到端到底是什么意思,若有不正確的,還請大家在留言區(qū)交流。
端到端解決方案的優(yōu)勢
1.簡化架構(gòu)設(shè)計
降低復(fù)雜性:端到端系統(tǒng)將傳統(tǒng)的多模塊架構(gòu)簡化為一個統(tǒng)一的深度學(xué)習(xí)模型,這顯著降低了系統(tǒng)的復(fù)雜性。傳統(tǒng)系統(tǒng)中,每個模塊都需要單獨(dú)開發(fā)、測試和調(diào)試,而端到端方法只需開發(fā)和訓(xùn)練一個模型,簡化了開發(fā)過程。減少接口設(shè)計:在傳統(tǒng)系統(tǒng)中,各模塊之間需要精心設(shè)計接口,以確保數(shù)據(jù)的無縫傳遞和處理。而在端到端系統(tǒng)中,所有處理都是通過一個模型完成的,不再需要設(shè)計復(fù)雜的接口,減少了系統(tǒng)集成的難度。
2.減少人工干預(yù)
數(shù)據(jù)驅(qū)動:傳統(tǒng)系統(tǒng)中,許多功能需要依賴人工設(shè)定的規(guī)則和參數(shù),例如目標(biāo)檢測的閾值、路徑規(guī)劃的權(quán)重等。而端到端方法通過數(shù)據(jù)驅(qū)動,不再依賴人為的規(guī)則設(shè)定,而是通過大量真實數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,使模型自動學(xué)習(xí)處理不同的駕駛場景。自動優(yōu)化:端到端系統(tǒng)在訓(xùn)練過程中,能夠自動進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,減少了對人工調(diào)試的依賴。這使得系統(tǒng)能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的駕駛環(huán)境,例如天氣變化、路況復(fù)雜的場景等。
3.潛在的性能提升
深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大能力:深度學(xué)習(xí)模型在圖像處理、模式識別等任務(wù)上表現(xiàn)出色,端到端系統(tǒng)能夠利用這種能力,直接從傳感器輸入中學(xué)習(xí)出高層次的特征,進(jìn)而提升系統(tǒng)的整體性能。場景理解的提升:端到端系統(tǒng)能夠通過學(xué)習(xí)捕捉環(huán)境中的細(xì)微差別,例如行人行為、復(fù)雜交通狀況等,從而在某些復(fù)雜場景下表現(xiàn)出優(yōu)于傳統(tǒng)方法的性能。
4.更強(qiáng)的適應(yīng)性
持續(xù)學(xué)習(xí):端到端系統(tǒng)可以通過持續(xù)學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)更新,適應(yīng)新的道路條件和駕駛場景。這意味著系統(tǒng)在面臨新的駕駛環(huán)境時,可以通過引入新的數(shù)據(jù)進(jìn)行再訓(xùn)練,迅速調(diào)整以適應(yīng)新情況。多樣性適應(yīng):由于端到端系統(tǒng)直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),它在面對不同地域、不同天氣、不同交通法規(guī)等情況下,能夠更靈活地調(diào)整自身的行為策略。
端到端解決方案的劣勢
1.高數(shù)據(jù)需求
大量數(shù)據(jù)需求:端到端系統(tǒng)的訓(xùn)練需要大量的駕駛數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)不僅涵蓋多種駕駛場景,還需要包括各種異常情況和極端條件。這對企業(yè)的數(shù)據(jù)收集、處理和存儲能力提出了極高的要求。數(shù)據(jù)標(biāo)注的復(fù)雜性:訓(xùn)練端到端模型需要大量精確標(biāo)注的數(shù)據(jù),這一過程往往耗時且成本高昂。特別是在異常情況的數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注上,可能面臨更多挑戰(zhàn)。
2.黑箱問題
決策過程不透明:由于端到端系統(tǒng)依賴于深度學(xué)習(xí)模型,其決策過程難以解釋。這種“黑箱”特性導(dǎo)致系統(tǒng)的行為缺乏透明度,難以明確其在某些場景下為何做出特定決策。安全性與合規(guī)性挑戰(zhàn):在實際應(yīng)用中,端到端系統(tǒng)的不可解釋性可能帶來安全性和合規(guī)性方面的擔(dān)憂。例如,當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生錯誤時,難以明確責(zé)任歸屬,給事故分析和責(zé)任追究帶來了困難。
3.泛化能力不足
訓(xùn)練數(shù)據(jù)的局限性:端到端系統(tǒng)的性能依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性和覆蓋度。當(dāng)系統(tǒng)遇到未曾見過的場景或條件時,可能無法做出正確的決策,表現(xiàn)出泛化能力不足的問題。應(yīng)對新場景的挑戰(zhàn):雖然端到端系統(tǒng)可以通過持續(xù)學(xué)習(xí)來適應(yīng)新的場景,但在面對全新、極端或復(fù)雜場景時,其表現(xiàn)可能不如經(jīng)過特別設(shè)計的模塊化系統(tǒng)。
4.難以處理復(fù)雜任務(wù)
單一模型的限制:端到端系統(tǒng)依賴于單一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,這使得在處理高度復(fù)雜的任務(wù)時可能面臨性能瓶頸。例如,在處理多車道高速公路的交通場景或復(fù)雜的城市交叉路口時,單一模型可能無法勝任所有任務(wù)。場景復(fù)雜性增加:隨著駕駛場景的復(fù)雜性增加,端到端系統(tǒng)需要處理的變量也隨之增加,導(dǎo)致其在某些極端情況下的性能可能下降,甚至出現(xiàn)無法應(yīng)對的情況。
端到端解決方案對自動駕駛行業(yè)的影響
1.推動技術(shù)創(chuàng)新人工智能與自動駕駛的融合:端到端解決方案代表了人工智能技術(shù)在自動駕駛領(lǐng)域的深度應(yīng)用。通過深度學(xué)習(xí)模型,系統(tǒng)能夠從數(shù)據(jù)中自主學(xué)習(xí),擺脫了傳統(tǒng)算法的限制。這種方法的推廣,推動了更多創(chuàng)新算法和技術(shù)的出現(xiàn),提升了自動駕駛系統(tǒng)的智能化水平。催生新技術(shù)路徑:隨著端到端方法的發(fā)展,可能會催生更多針對復(fù)雜駕駛?cè)蝿?wù)的混合架構(gòu)或增強(qiáng)型模型,例如結(jié)合傳統(tǒng)模塊化系統(tǒng)與端到端模型的混合架構(gòu),以克服單一模型的局限性。
2.改變研發(fā)范式
人才需求的轉(zhuǎn)變:端到端系統(tǒng)的開發(fā)更依賴于數(shù)據(jù)科學(xué)家和深度學(xué)習(xí)專家,而非傳統(tǒng)的工程師和領(lǐng)域?qū)<?。這種變化可能影響到整個自動駕駛行業(yè)的人才結(jié)構(gòu)和培養(yǎng)方向,數(shù)據(jù)驅(qū)動的研發(fā)范式將變得更加重要。研發(fā)流程的變化:端到端方法的應(yīng)用使得傳統(tǒng)的模塊化開發(fā)流程需要調(diào)整。企業(yè)可能需要重新設(shè)計其研發(fā)流程,以適應(yīng)數(shù)據(jù)驅(qū)動的開發(fā)模式。這可能包括數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注、模型訓(xùn)練和部署等環(huán)節(jié)的全面優(yōu)化。
3.加速商用進(jìn)程
特定場景下的快速落地:端到端系統(tǒng)在特定場景(如高速公路、封閉園區(qū)等)下可能比傳統(tǒng)方法更具優(yōu)勢,因而有可能更快實現(xiàn)商用化。這種優(yōu)勢可以幫助自動駕駛技術(shù)在早期階段取得市場份額,并進(jìn)一步推廣至更廣泛的應(yīng)用場景。商業(yè)模式的變革:隨著端到端方法的推廣,自動駕駛技術(shù)的商業(yè)模式可能也會發(fā)生變化。例如,基于數(shù)據(jù)的服務(wù)模式(如持續(xù)更新和優(yōu)化的駕駛模型)可能成為新的商業(yè)方向。
4.挑戰(zhàn)法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)
法規(guī)適應(yīng)性問題:由于端到端系統(tǒng)的黑箱特性,現(xiàn)有的自動駕駛法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)可能需要進(jìn)行調(diào)整,以適應(yīng)這種新的技術(shù)路徑。如何在保障安全性、透明性和可追責(zé)性的前提下,制定適合端到端系統(tǒng)的法規(guī),是行業(yè)面臨的重大挑戰(zhàn)。標(biāo)準(zhǔn)化的困難:端到端方法的多樣性和高度依賴數(shù)據(jù)的特性,使得制定統(tǒng)一的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)變得更加復(fù)雜。標(biāo)準(zhǔn)化的難度可能會延緩技術(shù)的廣泛應(yīng)用,并對行業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展造成一定影響。
5.影響供應(yīng)鏈和產(chǎn)業(yè)鏈
產(chǎn)業(yè)鏈的重新布局:端到端方法的推廣,可能減少對傳統(tǒng)模塊的依賴,進(jìn)而影響現(xiàn)有自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈的結(jié)構(gòu)。特別是那些專注于特定模塊的供應(yīng)商,可能面臨重新定位的挑戰(zhàn)。新興企業(yè)的機(jī)會:端到端方法的普及可能為新興企業(yè)提供進(jìn)入市場的機(jī)會,特別是那些在數(shù)據(jù)采集、處理、標(biāo)注以及深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)方面具備優(yōu)勢的公司。
結(jié)論
端到端自動駕駛解決方案作為一種革新性技術(shù)路徑,展示了其在簡化系統(tǒng)架構(gòu)、減少人工干預(yù)、提升性能和適應(yīng)性等方面的巨大潛力。然而,端到端方法在實際應(yīng)用中面臨高數(shù)據(jù)需求、黑箱問題、泛化能力不足以及處理復(fù)雜任務(wù)時的局限性等挑戰(zhàn)。這些問題表明,端到端解決方案尚未完全成熟,但其潛在的優(yōu)勢依然吸引了大量的行業(yè)關(guān)注。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,端到端方法有望在更多的駕駛場景中得到應(yīng)用,并對自動駕駛技術(shù)的商用化進(jìn)程產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。
在未來的行業(yè)發(fā)展中,端到端解決方案可能成為推動自動駕駛技術(shù)進(jìn)步的重要力量。然而,如何解決其固有的挑戰(zhàn),并制定相應(yīng)的法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn),仍是行業(yè)亟待解決的關(guān)鍵問題。面對這一新興技術(shù)路徑,自動駕駛行業(yè)必須在技術(shù)創(chuàng)新和法規(guī)制定之間找到平衡,以確保端到端方法能夠為未來的交通系統(tǒng)帶來真正的價值。
這篇文章不僅探討了端到端自動駕駛解決方案的技術(shù)細(xì)節(jié),還分析了其對行業(yè)的廣泛影響。隨著更多企業(yè)投入到端到端方法的研究和開發(fā)中,我們有理由期待這項技術(shù)在未來幾年內(nèi)帶來更多的突破和應(yīng)用。