端到端智駕相比傳統智駕有哪些顯著優勢？

端到端智駕相比傳統智駕，優勢顯著在信息處理、迭代效率和成本等多方面。傳統智駕“模塊化”劃分，存在信息丟失、誤差積累等問題，且邊際效應驟減，功能受限。而端到端智駕直接由輸入求解輸出，不存在這些問題。它能實現信息無損傳遞，將多任務整合為單一模型，共享骨干網絡提升計算效率，迭代快且維護成本低，讓智駕發展更具潛力 。

在信息處理方面，傳統智駕系統的分層架構，使得各層之間信息傳遞就像接力賽，每交接一次，都可能丟失部分關鍵信息，導致最終決策出現偏差。而端到端智駕如同信息的“高速公路”，傳感器信息直接進入神經網絡，一氣呵成輸出駕駛命令，減少了中間環節的損耗，讓車輛對周圍環境的理解更加精準。

從迭代效率來看，傳統智駕依賴工程師制定規則，面對不斷變化的交通場景，更新速度較慢。每一次功能升級都如同重新搭建一座復雜的積木城堡，需要耗費大量的人力和時間。端到端智駕則像是擁有自我成長能力的“智慧大腦”，基于數據驅動，能自主學習模仿人類駕駛經驗。它可以快速從海量數據中汲取新知識，實現快速迭代。例如小鵬的“端到端智駕大模型”能2天迭代一次，這種高效的進化速度，是傳統智駕難以企及的。

成本上，傳統智駕系統的復雜性，使得開發、維護成本高昂。系統龐大，牽一發而動全身，每一次小的改進都可能帶來連鎖反應，增加維護難度和成本。端到端智駕由于結構相對簡潔，共享骨干網絡，降低了硬件和軟件的開發成本，同時快速迭代也減少了長期的投入。

總之，端到端智駕憑借在信息處理、迭代效率和成本控制上的優勢，為智能駕駛的發展開辟了新的道路，有望引領汽車行業進入一個更加智能、便捷的未來 。