不懂就問「端到端」是自動駕駛的曙光嗎？為什麽呢？

「端到端」是不是撕開完全自動駕駛的那道裂縫？
流量/聲量這麽大，大家都創造條件上，

辣應該是的光吧，至少是在聚光燈下的。

說是曙光/微光，是因為這道光真的能照進來的話。
可能意味著： 最終世界模型的路，真有可能走通 。

一個可解釋的一端式端到端，效能表現類人類、穩定、可靠的話。
確實是一道微光。

和現在搭積木（場景），以量取勝的自動駕駛相比。
端到端最大的區別在於。
有一點點摸到， 直接理解物理世界的那道坎 。

就像，看劇，不需要字幕組：

是生吞， 全量的、瞬息萬變的、包含小概率事件 的現實世界。

怎麽生吞的：
「端到端」是透過一個 單一 的神經網絡模型直接從傳感器輸入到控制輸出。
這樣能簡化多個模組之間的復雜互動和資訊傳遞過程。誤差積累也就少了，計算效率也提升了。

對比現在傳統的架構：用分模組的方法，將感知、預測、規劃和控制等任務分別由不同的演算法模組處理，每個模組之間透過介面傳遞數據。
雖然降低了開發難度，但容易導致資訊傳遞損耗、誤差累積以及計算延時。
可以快速的搭起下限不低的自動駕駛，但是天花板隱隱也就在上頭了 。

而端到端架構則透過深度學習模型直接處理原始傳感器數據。
關鍵，衍生出了 全域最佳化和泛化 的能力
所以，端到端，是隱隱摸到

但為什麽是 隱隱摸到 ，能不能生吞現實世界？
八戒吃人生果那樣可不行。
得 可解釋 ，這是目前最大的難題。

目前也有一些方案來攻克 可解釋性

多模態大模型 ：
牛津大學提出的RAG-Driver透過使用多模態大模型的上下文學習，提供人類可理解的解釋，增強自主決策的可信度和透明度。 類似於給程式碼寫一個閱讀性很強的文件？

從演算法建模前、中、後三個階段插手 ：
在演算法模型建模前、建模中與建模後三個階段賦予模型從始至終的可解釋性。 類似於，每一個模組都「打印」出來，做過程檢驗？ 但，這與一段式端到端是不是背離的。

但是底層的，需要超量的高質素數據及仿真/實車驗證。

希望，這道光快點照進來吧。