不懂就问「端到端」是自动驾驶的曙光吗？为什么呢？

「端到端」是不是撕开完全自动驾驶的那道裂缝？
流量/声量这么大，大家都创造条件上，

辣应该是的光吧，至少是在聚光灯下的。

说是曙光/微光，是因为这道光真的能照进来的话。
可能意味着： 最终世界模型的路，真有可能走通 。

一个可解释的一端式端到端，性能表现类人类、稳定、可靠的话。
确实是一道微光。

和现在搭积木（场景），以量取胜的自动驾驶相比。
端到端最大的区别在于。
有一点点摸到， 直接理解物理世界的那道坎 。

就像，看剧，不需要字幕组：

是生吞， 全量的、瞬息万变的、包含小概率事件 的现实世界。

怎么生吞的：
「端到端」是通过一个 单一 的神经网络模型直接从传感器输入到控制输出。
这样能简化多个模块之间的复杂交互和信息传递过程。误差积累也就少了，计算效率也提升了。

对比现在传统的架构：用分模块的方法，将感知、预测、规划和控制等任务分别由不同的算法模块处理，每个模块之间通过接口传递数据。
虽然降低了开发难度，但容易导致信息传递损耗、误差累积以及计算延时。
可以快速的搭起下限不低的自动驾驶，但是天花板隐隐也就在上头了 。

而端到端架构则通过深度学习模型直接处理原始传感器数据。
关键，衍生出了 全局优化和泛化 的能力
所以，端到端，是隐隐摸到

但为什么是 隐隐摸到 ，能不能生吞现实世界？
八戒吃人生果那样可不行。
得 可解释 ，这是目前最大的难题。

目前也有一些方案来攻克 可解释性

多模态大模型 ：
牛津大学提出的RAG-Driver通过使用多模态大模型的上下文学习，提供人类可理解的解释，增强自主决策的可信度和透明度。 类似于给代码写一个阅读性很强的文档？

从算法建模前、中、后三个阶段插手 ：
在算法模型建模前、建模中与建模后三个阶段赋予模型从始至终的可解释性。 类似于，每一个模块都「打印」出来，做过程检验？ 但，这与一段式端到端是不是背离的。

但是底层的，需要超量的高质量数据及仿真/实车验证。

希望，这道光快点照进来吧。