前天的小鵬AI DAY上，何小鵬在介紹XNGP的最新進展時，提到了這樣一句話，“小鵬是國內(nèi)首個將端到端大模型量產(chǎn)上車的公司”。

 

無獨有偶，在北京車展前夕，華為在發(fā)布最新一代智駕ADS 3.0時，也表示用GOD網(wǎng)絡(luò)和PDP網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了感知和規(guī)控的“端到端”。

 

當兩家國內(nèi)TOP.1級別的智駕大佬，都不約而同提到“端到端”時，我們就知道，智駕技術(shù)又要開啟新一輪的軍備競賽了。

但對我們消費者來說，這“端到端”究竟是什么？有了“端到端”的智駕，又能給我們帶來什么不一樣的智駕體驗？

智駕是怎么工作的？

想搞清楚“端到端”是什么，我們得先搞清楚智駕是怎么運行的。

 

在我看來，智駕可以分成兩個部分，按前后順序，分別是“感知”和“規(guī)控”。

“感知”很好理解，就是讓智駕能“看到”車輛周圍的交通道路環(huán)境和各種障礙物。

而“規(guī)控”就是基于感知的結(jié)果去制定行駛策略，再控制轉(zhuǎn)向、油門、剎車去執(zhí)行。

 

“感知”和“規(guī)控”一樣，都需要輸入數(shù)據(jù)，然后通過算法計算，輸出計算結(jié)果。

但這里又提到了“數(shù)據(jù)”和“算法”，它們又是干什么的？

我們再來深究一下智駕的工作流程：

第一步是感知，攝像頭＆雷達會把它們看到的各種場景和障礙物，以數(shù)據(jù)的形式輸入給感知算法。

 

而感知算法則會計算這些數(shù)據(jù)，從而搞清楚攝像頭＆雷達看到的各種物體究竟是什么、有多大、離我們有多遠。

感知算法計算出的這些數(shù)據(jù)，接下來又會輸入給規(guī)控算法，后者則會結(jié)合導航地圖，規(guī)劃接下來可行駛的行駛路徑。

比如當規(guī)控算法確認，前方有一輛慢車需要超車后，就會規(guī)劃出一條變道超車的路徑，然后控制轉(zhuǎn)向和油門去執(zhí)行。

 

而在這一過程中，感知和規(guī)控算法還會持續(xù)關(guān)注慢車和附近的其它交通參與者的狀態(tài)，來實時調(diào)整自己的行駛路徑。

怎么讓智駕更智能？

在智駕的這一套工作流程中，感知和規(guī)控算法都在不斷地計算數(shù)據(jù)，這些計算工作，主要是靠眾多“小的算法模型”來分工實現(xiàn)的。

這些“小模型”雖然工作兢兢業(yè)業(yè)，但也有自己的先天不足，這就導致智駕的舒適性和安全性，沒有辦法做到更好。