汽車端到端自動駕駛現狀與發展趨勢

摘 要：端到端自動駕駛研究的目的是通過簡化系統架構、提高系統性能、降低開發成本、提高泛化能力和推動技術發展，實現更加先進、可靠的自動駕駛技術。端到端自動駕駛是指直接從原始傳感器數據輸入到車輛控制輸出的端到端學習方法，旨在簡化自動駕駛系統的復雜性并提高系統性能。端到端自動駕駛技術的意義不僅在于技術層面的突破和創新，更在于其對交通、經濟和社會的深遠影響。目前端到端自動駕駛是行業的共識，隨著技術的不斷進步和應用的推廣，端到端自動駕駛技術將為出行方式帶來革命性的變化，推動智能交通和智慧出行的發展。

關鍵詞：端到端 自動駕駛 智能交通 智慧出行

在人工智能技術迅猛發展的今天，自動駕駛已經成為汽車行業一個重要的發展方向，自動駕駛技術有助于提高通行效率，減少道路擁堵[1]。在傳統的自動駕駛系統中，通常采用模塊化的開發策略，將感知、預測、規劃等關鍵功能作為獨立的模塊進行開發，并最終集成至車載系統中。當前研究和開發的趨勢正逐漸轉向利用大規模數據集，并探索基于機器學習的方法來實現規劃功能，作為傳統基于規則設計的可行替代方案。這種方法的優勢在于其能夠通過學習大量的駕駛數據來提取模式，并泛化至新的、未見過的情境中，從而提供更加靈活和適應性強的規劃策略。端到端自動駕駛技術采用數據驅動的學習方法，通過大規模數據的訓練來學習特征和決策規則，使得系統能夠更好地理解環境和任務，提高了系統的泛化能力和適應性，推動了汽車新四化（電動化、智聯化、網聯化、共享化）進程，為更多汽車新功能的實現提供了技術支持和解決方案[2-3]。本調研旨在全面分析端到端自動駕駛的技術背景、發展現狀、面臨的挑戰以及未來的發展趨勢。

1 端到端自動駕駛技術概述

1.1 定義與原理

端到端自動駕駛（End-to-End Autonomous Driving）是一種全新的自動駕駛技術，在經典模塊化自動駕駛框架中，方案有很多不足，比如每個模塊的優化目標不一致，導致最終的性能有累積誤差，泛化性也不好，應對不了源源不斷的corner case等等。然而，由于各個模塊可能針對不同的優化目標進行工作，如感知模塊追求平均精度（mean Average Precision， mAP），而規劃模塊則側重于駕駛的安全性和舒適性，這可能導致整個系統難以與一個統一的優化目標（最終的規劃或控制任務）保持一致性。隨著系統處理流程的逐步推進，每個模塊的誤差有可能被累積和放大，從而導致信息的損失，影響自動駕駛系統的性能。此外，部署多個任務和多個模型可能會顯著增加計算資源的需求，并可能導致計算資源的非最優分配和使用。因此，盡管模塊化設計在某些方面具有優勢，但在整合不同模塊以實現系統級優化方面仍存在挑戰，需要進一步的研究和創新以實現更高效和可靠的自動駕駛系統。

1.2 技術優勢

端到端自動駕駛技術的主要優點是簡化了自動駕駛系統的結構。端到端學習可以從原始數據中學習特征和決策規則，使系統能夠更好地理解環境和任務，從而提高了系統的性能、效率和泛化能力[4-5]。在自動駕駛技術的研究與開發中，采取數據驅動的方法對模型進行迭代優化是至關重要的。面對不良案例（Badcase），傳統的自動駕駛系統需要首先進行問題定位，以確定缺陷是源自規劃控制（planning and control）還是感知（perception）模塊。在某些情況下，問題的解決依賴于基于規則的推理方法。相比之下，端到端自動駕駛系統的優勢在于其整個處理流程是可微分的。這種設計允許通過反向傳播算法在整個網絡中傳播誤差信號，從而實現對模型的端到端優化。當系統遇到Badcase時，可以通過收集與問題場景相似的數據樣本，并將這些樣本納入訓練集中，以此來提升模型的泛化能力，有效解決特定問題場景下的性能下降問題。端到端方法的另一個顯著優勢在于其簡化了問題診斷和解決流程。由于整個系統是通過單一的神經網絡模型實現的，因此可以利用自動化技術來識別和定位模型中的薄弱環節，而無需人工逐一檢查各個模塊。這種方法不僅提高了問題解決的效率，還有助于減少人為規則引入的偏見和誤差。端到端自動駕駛系統通過統一的模型框架處理從感知到決策的全過程，能夠更有效地捕捉輸入數據與輸出決策之間的復雜關系。通過這種方式，系統能夠自動學習并適應新的或未見過的情境，從而提高其在各種復雜環境中的表現。

2 端到端自動駕駛技術的發展現狀

2.1 技術進步

近年來，隨著深度學習技術的持續進步，端到端自動駕駛技術取得了顯著的發展。端到端自動駕駛技術的起源可以追溯至1988年的ALVINN項目，該項目首次嘗試使用神經網絡來處理來自攝像頭和激光測距儀的輸入數據，并成功地生成了轉向指令。這一開創性工作為后續的自動駕駛研究奠定了基礎。Bojarski等研究者設計并實現了一個基于卷積神經網絡（CNN）的端到端自動駕駛系統原型，該系統在模擬環境和實際道路測試中均展現出了優異的性能。這一工作標志著端到端方法在GPU計算新時代的復興，并重新確立了其在自動駕駛領域的研究地位。隨著深度神經網絡技術的快速發展，端到端自動駕駛技術在模仿學習（imitation learning）和強化學習（reinforcement learning）兩大領域均取得了突破性進展。特別是在策略蒸餾（strategy distillation）范式中，通過模仿表現良好的專家策略，顯著提升了閉環系統的決策性能。這一被稱為“Learning by Cheating”（LBC）的方法，通過將專家的知識轉化為模型的先驗，有效地提高了學習效率和系統性能。大規模數據集的可用性以及計算資源的顯著增強，為端到端自動駕駛技術的發展提供了強有力的支持。

模仿學習和強化學習等技術已被引入端到端自動駕駛中，用于解決數據稀缺和領域適應性等問題，以提高系統在不同場景下的性能和魯棒性。自監督學習作為一種重要的訓練方法，已被廣泛應用于端到端自動駕駛技術中。通過利用無標注的數據進行訓練，它提高了模型的泛化能力和效果。

2.2 行業應用

端到端自動駕駛技術已經在一些自動駕駛測試車輛中得到應用。例如，特斯拉的FSD Beta v12就采用了端到端架構，盡管特斯拉尚未公布任何關于其運動規劃技術的官方研究文檔，但其最新的研究成果已在2023年IEEE計算機視覺與模式識別會議（CVPR 2023）的端到端自動駕駛研討會上公布。現有的信息表明，特斯拉在鳥瞰圖（BEV）空間中使用端到端占用網絡來實現規劃，不需要高精度地圖的依賴。2024年4月，特斯拉在北美開放了FSD V12版本，受到了用戶的一致好評。此外，一些自動駕駛初創公司和研究機構也在積極探索端到端自動駕駛技術的應用，如輕舟智航、地平線等。一些自動駕駛公司和研究機構正在將端到端自動駕駛技術應用于實際場景，并逐步推進技術的商業化進程，如無人送餐、城市自動駕駛等領域。

3 端到端自動駕駛技術面臨的挑戰

3.1 安全性與可靠性

端到端自動駕駛技術面臨的最大挑戰之一是確保系統的安全性和可靠性。由于端到端系統通常被視為一個黑盒，其決策過程缺乏透明度，這給系統的安全驗證和故障診斷帶來了困難。此外，端到端系統在面對未知或極端情況時的應對能力也是一個重要的研究課題。端到端自動駕駛技術對于高質量和多樣性的訓練數據具有較高的要求，不足或偏斜的數據可能導致模型泛化能力不足，增加安全風險。惡意攻擊者可能通過修改輸入數據，欺騙端到端自動駕駛系統，導致系統出現誤判或失控，因此對抗性攻擊是一個重要的安全挑戰。環境變化、傳感器故障或外部干擾等因素可能影響端到端自動駕駛系統的性能和安全性，系統需要具備較強的魯棒性來應對這些挑戰。

3.2 數據依賴性

端到端自動駕駛系統的性能在很大程度上依賴于大量的高質量數據。這些數據不僅需要覆蓋各種交通場景，還需要包含豐富的標注信息。數據的收集、處理和標注是一個資源密集型的過程，對研發團隊提出了較高的要求。不同傳感器產生的數據需要進行同步和校準，確保數據的時空一致性，避免信息不一致導致的錯誤判斷。傳感器數據，其質量和穩定性對系統的性能和可靠性至關重要，因此需要確保傳感器的正常工作和數據的準確性。

因此數據的獲取不僅僅要依賴實際路測取得，真實道路采集的成本和時間都是很重的負擔，需要有高一致性的閉環仿真環境，使端到端自動駕駛算法在其中不斷自由探索、學習、訓練和提升，這些需要強大的仿真引擎和數據處理引擎它還應支持挖掘困難/角落案例、場景生成和編輯，以簡化前面討論的數據驅動評估，并促進數據的多樣性和模型的泛化能力。

3.3 法規與倫理

隨著端到端自動駕駛技術的發展，相關的法規和倫理問題也日益凸顯。如何制定合理的法規來規范端到端自動駕駛系統的開發和應用，以及如何處理自動駕駛過程中可能出現的倫理問題，是行業需要面對的挑戰。無人駕駛汽車需要收集大量數據來實現自動駕駛，如何保護乘客的個人隱私的問題，如何確保駕駛數據不被濫用或泄露的問題，無人駕駛汽車的發展需要綜合考慮倫理問題，通過合作、監管和技術創新，共同解決這些挑戰，推動無人駕駛技術的健康發展，實現人與技術的和諧共處。

4 端到端自動駕駛技術未來走向

4.1 技術融合

未來，端到端自動駕駛技術有望與其他先進技術進行融合，如5G通信、車聯網（V2X）等。這些技術的融合將使端到端自動駕駛系統能夠更好地理解和適應復雜的交通環境，提高系統的智能化水平。

4.2 模型優化

為了提高端到端自動駕駛系統的可解釋性和魯棒性，未來的研究將集中在模型結構的優化上。通過設計更加合理的網絡結構和訓練策略，可以使端到端系統在保持高性能的同時，具備更好的可解釋性和自適應能力。端到端自動駕駛系統模型優化是指通過改進模型結構、優化算法和數據處理等方法，提高端到端自動駕駛系統的性能、魯棒性和效率。引入對抗性訓練，增強模型的魯棒性，提高系統對抗攻擊的能力。利用預訓練模型進行遷移學習，加速模型收斂速度和提高泛化能力。采用增量學習策略，實現模型的在線學習和適應性更新。采用模型壓縮技術，減少模型參數量和計算復雜度，提高系統的實時性和效率。利用專用硬件加速器（如GPU、TPU）進行計算加速，優化系統的推理速度和性能。利用自動化調參技術（如貝葉斯優化、遺傳算法）尋找最優的超參數組合，提高模型性能和泛化能力。引入模型解釋性技術，分析模型的決策過程，提高系統的可解釋性和可信度。通過以上優化方法，可以不斷提升端到端自動駕駛系統的性能和穩定性，實現更加智能、安全和高效的自動駕駛體驗。

4.3 數據生成

在自動駕駛技術的研究與開發過程中，閉環訓練和仿真是實現端到端自動駕駛系統的關鍵環節。由于在真實道路條件下收集海量數據所需的成本和時間投入極為龐大，因此，構建一個具有高一致性的閉環仿真環境對于該領域的發展至關重要。該環境應能夠支持端到端自動駕駛算法進行自由探索、學習、訓練和性能提升，以模擬真實世界中的復雜交通場景。 在自動駕駛領域，數據的質量和數量是影響算法性能的核心因素。為了解決長尾數據問題，即那些在實際駕駛中出現頻率較低但對系統安全性至關重要的事件（如交通事故），業界正在積極探索應用人工智能生成內容（AIGC）技術來構造和擴充數據集。AIGC技術能夠定向生成特定場景的數據，從而快速提升算法在處理這些罕見但關鍵事件時的效果。 此外，仿真引擎的使用也是解決數據采集難題的有效手段。通過仿真引擎，研究者可以構造出難以在現實世界中復現的復雜場景，并生成相應的數據，以供算法學習和優化。這種方法不僅能夠提高數據的多樣性和覆蓋度，還能夠在不增加實際駕駛風險的前提下，對自動駕駛系統進行全面的測試和驗證。

5 結語

端到端自動駕駛技術作為自動駕駛領域的重要發展方向，正展現出巨大的潛力和廣闊的應用前景。盡管目前仍面臨一些技術和法規方面的挑戰，但隨著技術的不斷進步和行業的共同努力，端到端自動駕駛有望在未來實現商業化落地，為人們帶來更加安全、便捷和智能的出行體驗。端到端自動駕駛系統是一種將傳感器數據直接映射到車輛控制指令的技術，省略了傳統自動駕駛系統中的多個階段，簡化了系統架構[11-12]。這種技術融合了深度學習、強化學習和端到端學習等人工智能技術，具有許多優勢和挑戰。減少了傳統系統中的模塊和復雜性，提高了系統的整體效率。可以直接優化整個自動駕駛系統，提高性能和泛化能力。能夠更好地適應復雜的道路環境和交通情況，提高系統的魯棒性。能夠快速響應環境變化，提高系統的實時性和安全性。端到端學習需要大量高質量數據進行訓練，數據獲取成本高。模型復雜，缺乏可解釋性，難以理解模型的決策過程。在面對未知情況時的泛化能力有限，需要更多對抗性訓練和數據增強來提高魯棒性提高貨運效率和成本效益[13-14]。端到端自動駕駛系統在不同領域的應用將為社會帶來更多創新和效率提升，推動智能化和可持續發展。然而，仍需不斷優化技術，解決挑戰，確保系統的安全性和可靠性。

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作者簡介

胡爽祿：（1993—），男，漢族，研究生。研究方向：人工智能、企業戰略。

華賢平：（1980—），男，漢族，本科學歷，高級工程師，無錫市車城智聯科技有限公司董事長。研究方向：政務網絡、物聯網、車聯網。

竇 民：（1986—），男，漢族，研究生，項目經理。研究方向：自動駕駛。

費慧莉：（1994—），女，漢族，碩士，中級經濟師。研究方向：人工智能。

伏子敬：（1992—），男，漢族，碩士，中級經濟師。研究方向：數字經濟。