2013 年的时候，自动驾驶如故一个相现时沿和性感的主意，一如当下的 AGI，前几年的元寰宇，在互联网公司每况愈下的期间，腾讯每年王人会举办一场 WE 大会，来聊一聊那一些星辰大海的话题【GHAT-111】チアガール 開脚アグレッシブ，比如基因裁剪、脑机接口、寰宇探索等等。

我第一次战争「自动驾驶」的主意，便是在 2013 年第一届腾讯 WE 大会上，其时有嘉宾抛出了如下不雅点：

本事问题不深邃决，难以解决的是法律问题。在十年之内，花费者是可以买到无东谈主驾驶汽车的。要是机器它作念的判断正确率达到 95%，那可能如故要比东谈主好、比东谈主快。

十年之期已到，这些话算是大致应验，当萝卜快跑一经在多个城市大范围登程，主流新势力品牌的高端车型具备高阶智能驾驶才气，以及特斯拉 FSD V12 版块的推送，还有特斯拉 RoboTaxi 行将发布，自动驾驶本事正从 L2+ 级别往 L4 级别迈进，「车坐不开」变得并不远方。

等一下，当我拿出这张图，大驾该如何粗鲁？

这是广州城区日常交通情景的一个普通场景：纯真车谈不仅跑着海量乱窜的两轮电瓶车，致使龟速的电动轮椅也跑在纯真车谈上。

此时，智能驾驶的上风和挑战就系数体现：上风是智能驾驶莫得脸色，不会不满不会路怒；挑战是龟速电动轮椅和乱窜侵入纯真车谈的两轮电瓶车对于智能驾驶来说，是很不好预测和处理的场景。

实践上，十年前预测自动驾驶发展大多基于一个逻辑：路上的车和东谈主王人恪守交规，红灯停绿灯行，纯真车谈不会出现害东谈主精。

但当厂商们委用带智能驾驶功能的汽车到花费者手上时，汽车靠近的情况便是上头这张图：马路是我家，交规去 TM。

经典智驾逻辑：「感知 — 瞎想 — 限定」

当下主流的智能驾驶决议，岂论是高精舆图决议，如故无图决议，王人依赖于无数工程师证据各式各种的谈路场景去编写端正，以期已毕穷举通盘谈路情景和对应措施，已毕尽可能的智能驾驶行为。

不外现实谈路情况不仅犬牙相错，不可能被穷举，同期现实寰球也在束缚变化，随时有新的谈路场景出现。因而，此前智能驾驶研发是一场「无穷斗殴」。

比如说，环岛收支这个场景，在 7 月份之前，还莫得几家车企能够攻克，因为场景复杂，感知受限，瞎想决策悲惨。

简略来讲，在特斯拉 FSD V12 版块遴荐「端到端」本事决议之前，简直通盘的智驾决议王人可以归结为「感知 Perception — 瞎想 Planning — 限定 Control」三个大模块，这一套经过笼罩各式各种的场景，比如经典的三分法：高速场景，城区场景和停车场景。

这几个大场景又可以细分细分再细分，智驾工程师们针对场景来编写端正代码，汽车的激光雷达、毫米波雷达和录像头还有定位系息争起迷惑，感知和记载谈路、环境和位置信息，然后 BEV（Birds-Eyes-View）本事或者 OCC（Occupancy Network）本事或者其他的本事来把这些传感器获取的信息造成能被智驾系管辖路的「真实寰球的编造投影」，智驾系统再证据这种「寰球投影」瞎想出合理的行进阶梯和提示瞎想，进而得出限定决策，临了汽车反馈决策，就造成了「减慢，左侧变向，提前走左侧掉头车谈，蹙迫刹车回避路中间乱入的两轮电瓶车，不息前进，调头」这种智能驾驶行为。

极越汽车 OCC 占用汇注暗示图

要是智能驾驶使用到了 OCC 占用汇注本事，那么咱们就可以打个比方，在智驾系统里，外部寰球就像《我的寰球》那样，是由一个个方块（体素）构成的，要是谈路前列一派坦途，那表面登程上就莫得方块，车就可以斗胆往前走，要是前列有一个静止的小方块，那可能是雪糕桶跑到路中间了，要是右侧有徐徐出动的长条，可能便是行东谈主，要是是左边车谈快速出动的超大长方形块，那可能是大货车……

在这个「感知 — 瞎想（决策）— 限定」的大逻辑下，不管是此前的基于高精舆图的决议，如故后续更依赖于多种传感器交融和高腹地算力的无图 NOA（自动导航扶植驾驶）决议，王人莫得脱离这个基本逻辑，研发的框架和工程师的职责，也王人是在各个模块里各司其职。

直到，「端到端」的出现。

什么是「端到端」？

印象中有三次东谈主工智能的符号性事件，引起了普通的社会盘问。

第一次是 1997 年 IBM 的国外象棋机器东谈主「深蓝」礼服了国外象棋巨匠卡斯帕罗夫，但站在如今的时辰点看「深蓝」，就会合计它并非那么智能，它只不外是存储了巨量的开局和残局棋谱，然后搭配高效的搜索算法和评估体系，选出最顺应的下法。

也便是说，深蓝鄙人棋的时候，中间的决策对于东谈主类来说是可评释的，逻辑了了的。

接着便是在比国外象棋更复杂的围棋领域，DeepMind 的 AlphaGo 赢了李世石和柯洁，告示东谈主工智能的水平远超通盘东谈主类棋手。

AlphaGo 的逻辑不是搜索匹配棋谱，毕竟围棋的棋盘格子数和棋子数目远超国外象棋，蕴含的可能性太高，当今的筹画机没法算出其中通盘的可能性。但基于神经汇注的深度学习，AlphaGo 一来可以自我学习自我进化，二来可以剖释下一步若何下更接近告捷，对于东谈主类来说，AlphaGo 的下法和东谈主类念念考逻辑十足不同，但中间发生了什么，东谈主工智能巨匠是剖释其逻辑的。

接着便是 ChatGPT 的出现，诳言语模子本事在输入和输出之间，存在着东谈主工智能巨匠王人难以评释的「黑盒子」，东谈主类无法准确评释问问题和 ChatGPT 回复之间，具体发生了什么。

以此作念个譬如，智能驾驶本事此前基于「感知 — 瞎想（决策）— 限定」的研发逻辑，肖似于 AlphaGo ，AlphaGo 的卷积神经汇注（CNNs）能够处理棋盘的二维结构，提真金不怕火空间特征；而价值汇注和策略汇注能够提供瞎想和决策，此外还有强化学习和蒙特卡洛树搜索本事能优化决策。

守望智驾端到端架构图

而智能驾驶本事里的「端到端」，就肖似于 ChatGPT 背后的诳言语模子本事，从原始传感器数据（如录像头、毫米波雷达、激光雷达等）到最终的限定提示（如加快、刹车、转向等）的全经过处理。天然，现阶段这种班师控车的神色如故太激进，是以像是守望的端到端就只输出轨迹，没到限定，到车辆限定之前如故有好多拘谨和冗余措施。这种方法的主义是简化系统架构，通过一个单一的神经汇注或模子完成系数任务，背后不再依赖海量的场景端正代码，是十足不同的本事标的。

正如诳言语模子之前强调的是参数目的大同样，端到端背后的多模态模子也存在这样一个量变产生质变的过程，特斯拉在 FSD V12 上领先使用了端到端本事，马斯克就这样说：

用 100 万个视频切片教练，凑合够用；200 万个，稍好一些；300 万个，就会感到 Wow（咋舌）；1000 万个，那就难以置信了。

但时时使用 ChatGPT 或者其他生成式 AI 器用的东谈主就会发现，这些器用并不可靠，时时信誓旦旦地输出诞妄谜底，谓之「幻觉」。

电脑上的 AI 器用瞎回复问题一般没啥倒霉性后果，但智能驾驶事关人命安全，一个「端到端」惩办驾驶行为，还需要更多的验证和保障措施，这是个本事问题，更是个工程问题。

对话守望智驾团队：「端到端」才是简直用 AI 作念自动驾驶

阅历了前边长篇累牍的配景先容之后，终于可以切入正题：借着采访守望智驾团队的契机，来聊一聊「端到端」如何从表面，到上车？

守望智驾研发副总裁郎咸一又告诉爱范儿和董车会：

咱们本年春季政策会上有一个紧要反念念，便是咱们太过于追求竞争，比方说老是盯着华为什么的，它开若干城，它的瞎想是若干，其实单纯的盯瞎想，比如说我比华为好少量，或比华为差少量，并不可代表用户简直的需求。

追念到用户的开车需求上来看，简直的用户需求不是接受率瞎想低到若干，用户需要的是智驾像老司机那样去开车，而这种拟东谈主化的需求依靠蓝本端正化的模块化的研发架构很难已毕。但守望里面预研的「端到端」会作念得更好。

基于此，在一年之间，守望的智驾本事决议阅历了三代调节：从有图到 NPN（神经先验汇注）到无图，再到端到端。

郎咸一又这样评释端到端骨子上的不同：

端到端它名义上看是一个大模子替代几个小的模子，其实它是一个分水岭，从端到端开动，才是简直地用东谈主工智能的神色来作念自动驾驶，前边其实还不是。

因为它是数据驱动的，由算力配合上数据【GHAT-111】チアガール 開脚アグレッシブ，配合上模子，是高度自动化的自我迭代过程，这个过程迭代的是模子或系统我方的才气。那么之前咱们作念了什么呢？咱们作念的王人是系统各式各种的功能，高下匝谈的功能或过收费站的功能。

功能和才气，是有很大诀别的。

但实践上，守望智能驾驶夏令发布会上发布的下一代自动驾驶系统是「端到端+ VLM（视觉话语模子）」双系统决议。

既然前提是要把智驾作念得像老司机驾驶，尽可能拟东谈主化，那就得琢磨东谈主究竟是若何作念事儿的，这里的表面依据是诺贝尔奖获取者丹尼尔·卡尼曼在《念念考，快与慢》中的快慢系统表面：

东谈主的快系统依靠直观和本能，在 95% 的场景下保捏高收尾；东谈主的慢系统依靠挑升志的分析和念念考，先容 5% 场景的高上限。

守望「端到端+ VLM」双系统里的端到端便是快系统，有日常驾驶场景里快速处理信息的才气，而 VLM 视觉话语模子有靠近复杂场景的逻辑念念考才气。

这个快系统的究竟有多快呢？

守望智驾本事研发负责东谈主贾鹏说：

当今咱们端到端蔓延极度于是传感器进来到限定输出 100 多毫秒，不到 200 毫秒，过去分模块约略得到 300 多快要 400 毫秒。

这个慢系统为什么又是必要的呢？

郎咸一又评释说：

咱们当今正在探索它（VLM）的一些才气，它至少在刚才说的主路、辅路车谈取舍这块有一些价值，要是莫得它，也不会出安全问题。咱们在 L3 级别智能驾驶起主要的撑捏作用如故端到端，代表这个东谈主正常的行为下的驾驶才气。

但到了 L4 级别智能驾驶一定是 VLM 或者大模子在这里面起到更紧要的作用，可能 90% 以上的时辰它不起作用，但它起作用这些内容，是决定这个系统到底是 L3 级别如故 L4 级别的一个要害点，VLM 是能简直的能去粗鲁这种未知的场景。

守望并不是一个端到端模子就完事儿，而是遴荐了更适当的双系统决议来笼罩全场景，端到端负责让驾驶行为更拟东谈主，更像老司机，而 VLM 视觉话语模子托住下限，更能拔高上限，有望达到更高档别的自动驾驶。

再深究一下，和原教旨主义的端到端临了还要负责汽车限定不同，守望的端到端其实也莫得班师能控车，而是到了输出轨迹这一层级。

贾鹏说：

咱们的端到端模子是到了轨迹，轨迹之后加一些安全兜底，因为在模子莫得达到上限之前，如故要有一些处理的东西，比如说猛打标的盘这样的事，给他兜掉。

而在实践的智能驾驶过程中，两个系统亦然同期职责的，贾鹏具体评释了两个系统如何共同迷惑：

这俩系息争直王人在及时运行，一块跑是端到端，因为模子小一些，它的频率相比高，比如跑个十几赫兹。另外阿谁模子范围参数目就大的多，是 22 亿参数，咫尺能跑到约略 3~4 赫兹之间，其实亦然一直在跑。

VLM 发决策收尾给参考点，比如说在 ETC 进高速的时候，其实车很难判断要走哪个谈，我要走东谈主工如故走 ETC？这个时候 VLM 也一直王人在，要是想去选 ETC 可以走 ETC 这条谈，要是想走东谈主工可以走东谈主工这条谈，只不外它是把决策收尾和参考的轨迹扔给端到端模子，端到端模子推理后，再遴荐这个信息。

其实 VLM 视觉话语模子是个扶植信息，最终的轨迹收尾是模子推理的收尾，它是有一定概率被遴荐的。

为什么端到端能够在智能驾驶领域掀翻如斯大的波浪？如故因为它背后雄壮的可能性，以及在找「终极谜底」上的指向性道理。

简言之，在这套决议上，寰球王人还远远莫得摸到才气的天花板，本事探索和工程推行，参加到了郊外区。

贾鹏进一步评释双系统的道理，以及可能性：

其实东谈主便是双系统，诚然物理结构上并不是那么明确的双系统，但是东谈主的念念维神色便是双系统，是以咱们其时有一个想法是在端到端的基础上再加一个简直有泛化才气，有逻辑念念考才气的一套系统，自关联词然就猜测了 VLM。

诚然 VLM 不班师控车，但是会提供决策。

再朝后这套东西若何发展？可能跟着算力的加多，比如特斯拉 FSD 12.3 到 12.5 版块，参数提升了 5 倍，可以撑捏饱胀大的模子。

我合计以后两个趋势，第一是模子范围变大，系息争和系统二当今如故端到端加 VLM 两个模子，这两个模子有可能合一，咫尺是相比松耦合，改日可以作念相比紧耦合的。

第二方面也可以鉴戒当今多模态模子的大模子发展趋势，它们就朝这种原生多模态走，既能作念话语也能作念语音，也能作念视觉，也能作念激光雷达，我合计这是改日要念念考的事情。

咱们这套范式应该能够撑捏咱们作念到（L4 级自动驾驶），因为在机器东谈主具身智能上咱们一经看到它的期骗雏形，参考东谈主的念念维过程，这套东西可能便是咱们心目中想追求的终极谜底。

终极谜底的兴味是咱们用这套表面和这套框架去作念简直的东谈主工智能。

不外在聊终极谜底之前，贾鹏评释了为什么独一端到端能够解决「环岛收支」的智驾难题：

要是是分段式的（智驾决议），前边是个感知，要给规控去作念各式假定，作念个掉头，还得把掉头线拟合出来，不同的路口的掉头还不太同样，曲率王人不太同样，是以你很难作念到一套代码就可以把通盘环岛掉头惩办，种类太多了。

对于环岛这件事，也有一个好玩的故事，在咱们（模子数据包含）约略 80 万 clips（视频片断）的时候，还过不了环岛，其后倏得发现一天咱们（喂了）100 万 clips 它我方能过环岛，我合计是 100 万（视频片断）里头刚好有一些环岛数据放在里面了。

模子照实很横蛮，你喂了什么数据他就能学会，这是模子的魔力所在，就像 ETC，我合计要是你开咱们当今端到端的版块，会发现其实 ETC 它我方能过，但是问题是它当今不知谈我要走哪条谈，到底是走 ETC 谈如故走东谈主工谈，他我方会淘气乱选一个，会让你合计不太安全，咱们后头想作念的便是 VLM 可以给他这个指引，因为 VLM 是可以融会语笔墨，融会 LED 提示灯的。

对于端到端表面部分的 What 和 Why，至此也有了约略的概括，有了数据和模子之后，便是简直地上车了，也便是 How，这才是简直的大考设施。

守望汽车制造车间

「教练端到端模子，跟真金不怕火丹没什么诀别」

郎咸一又给爱范儿和董车会讲了一个教练端到端模子里很离奇的小故事：

本年相比早期的时候，刚开行为念名目，咱们发现模子教练出来，平时开着还王人 ok，但等红灯的时候，车的行为就相比歪邪，它老是想变到附近的车谈，咱们不知谈为什么。

其后光显咱们在教练端到端模子的时候，删除了好多在红灯之前恭候的数据，咱们合计等了几十秒或者一分钟，这样数据莫得效。但其后发现这份数据相当紧要，它陶冶了这个模子，有的时候是需要恭候的，不是一朝你慢下来就要插空，就要变谈。

这个小故事证据了，数据很猛进程上决定了模子的质地，但模子的大小是有一定收尾的，是以喂哪些数据去教练模子，实践上便是最中枢的职责之一。

郎咸一又打了个譬如：

教练端到端模子，跟古代真金不怕火丹没什么诀别。古代真金不怕火炸药厚爱一硝二磺三柴炭，作念出来的炸药威力相比大。其他配比，可能也能点个火起来。

不外对于想要教练端到端模子的车厂来说，「真金不怕火丹」仅仅形象地譬如，而非具体的工程落场所法，数据若何来，若何选，若何教练，王人是科常识题。

好在守望有一些先天上风，比如车卖得可以，销量在新势力车企里时时位居第一，路面上有 80 多万辆守望汽车在跑，每个月还能新增四五万辆，这些车提供了十几亿公里的数据。

另外，守望很早就意志到数据的紧要道理，打造了对于数据的器用链等基础才气，比如守望的后台数据库已毕了一段话查找其时，写一句「雨天红灯住手线隔壁打伞途经的行东谈主」，就能找到相应的数据，这背后是一些云表的小模子，比如数据挖掘模子和场景融会模子。

郎咸一又致使认为，这些数据库的器用链和基础树立才气，某种道理上（紧要性）致使大于模子的才气，因为莫得这些简略的基建和数据，再好的模子也教练不出来。

底层本事决议转向，也意味着职责神色转向，当发现一个 badcase 之后，守望里面的「分诊台」系统里的模子会自动分析这属于哪一类的场景问题，给出「分诊建议」，然后追念到模子教练上来解决问题。

这里也触及到职责神色的退换，蓝本解决具体问题的东谈主，当今变成了瞎想解决问题器用的东谈主。

为了提升「诊疗」收尾，守望里面会同期教练多个模子，这个过程又回到了「真金不怕火丹」的主意，贾鹏评释说：

模子教练主要两个方面，一是数据的配方，肖似的场景到底要加若干，能把 case 解决掉，这是一个 know-how，不同的场景对数据的条目不同样。第二点是模子的超参，加入新的数据后，模子参数如何调节，一般情况下有 5-6 版模子会同期提交教练，然后看哪一版解决了问题，同期得分也高。

同期教练多个模子，对数据库的基础树立建议了条目，也对算力有雄壮致求，这个时候就该「钞才气」上场。这里守望的上风依旧是车卖得多且贵，有这新势力车企里最佳的营收和正向现款流，能够撑捏背后雄壮的算力支拨。

郎咸一又说：

咱们预测，要是作念到 L3 和 L4 自动驾驶，一年的教练算力花销得到 10 亿好意思金，改日咱们拼的便是算力和数据，背后拼的是钱，如故盈利才气。

当端到端模子替代了传统智驾逻辑「感知 — 瞎想 — 限定」里的大部单干作时，守望接洽智驾团队的最花力气的职责也聚合在了「一头一尾」，头是数据，尾是验证。

除了端到端模子和 VLM 视觉话语模子这两个快慢系统以外，守望里面还有一个系统三，称之为查考模子或者寰球模子，骨子上这是个考试系统，来观测系数智驾系统的水情切安全性。

郎咸一又把这个考试系统譬如成三个题库的连结：

真题库：东谈主在路上驾驶的正确行为错题库：正常的测试和开车过程中，用户的接受，用户的退出等行为模拟题：证据通盘的数据，举一反三，针对特定重迭问题，生成编造肖似场景测试

比如前边提到，想要智驾开车拟东谈主化，像老司机，那么这个真题库的驾驶行为，就得是老司机的驾驶行为，守望查考模子里的「真题库」中式了里面评分 90 分以上的司机驾驶行为，这个群体只占守望汽车司机里 3% 的比例，会看他们驾驶的平顺性，驾驶的危急进程等等，比如司机时时开出 AEB 自动蹙迫刹车，那他的驾驶行为就太激进了。

经过了查考模子的无数测试之后，还会有一个「早鸟用户」的测试版块，这便是有上千辆用户车获取新的智驾系统版块，以无感知的「影子阵势」在真实场景息兵路里去作念真实的验证和测试，这比任何车厂的测试车队范围王人大。

这些千东谈主早鸟用户测查考据的数据，又会自动回传，自动分析，自动迭代教练，进行新一轮的测试和委用。

也便是说，数据获取，模子教练，查考考试和用户委用是一个充满了自动化轮回逻辑的过程，东谈主的参与度其实相当少。

日本学生妹

按照郎咸一又和贾鹏说法，上到「端到端+VLM」之后，行业到了一个接近无东谈主区的场所，这里既有暂时看不到这套系统才气上限的焕发感，天然也有必须条目实的部分，比如咫尺只让端到端模子输出轨迹，轨迹之后的限定还需要安全兜底，再比如对于算力的念念考：之前需要堆工程师数目，往后得堆显卡的数目。

莫得算力，王人是空想。

莫得利润，算力亦然空想。

再聊一下「终极谜底」：守望，特斯拉和 OpenAI 的同归殊涂

正如马斯克一再强调「特斯拉是一家 AI 和机器东谈主公司，而不仅是一家汽车公司」同样，在采访中，郎咸一又和贾鹏也把守望汽车譬如成装在轮子上的机器东谈主，也聊到了东谈主形机器东谈主等具身智能载体在用「端到端+VLM」的框架的期骗雏形。

特斯拉的 Optimus 机器东谈主承载了马斯克更大的愿景，天然亦然 FSD 的另一种载体，因为 Optimus 机器东谈主开释出的信息还相对较少，但它照实领有「端到端」模子，依靠本机的录像头和传感器输入环境信息，然后班师输出要津限定序列。

另外，OpenAI 和英伟达投资的 Figure 机器东谈主刚刚发布了旗下的第二款东谈主形机器东谈主 Figure 02，并宣称这是「寰球上伊始进的 AI 硬件」，其中 VLM 视觉话语模子是其紧要才气。Figure 02 的头部、前躯干和后躯干各配备六个 RGB 录像头，能够通过其 AI 驱动的视觉系统来感知和融会物理寰球。在官方的描摹中，Figure 02「具有超东谈主的视觉」。

天然，它天然也有 OpenAI 提供的诳言语模子来和东谈主类疏导。

颇为肖似的是，Optimus 机器东谈主在特斯拉的车厂里开动打工（亦然教练），而 Figure 02 也在良马的车厂里进行测试和教练，王人能够完成一些简略的职责，况且王人在束缚进化。

诚然守望汽车，特斯拉 Optimus 机器东谈主以及 Figure 机器东谈主看起来接洽性不大，但一朝深究起来，底层的本事逻辑，以及对于 AI 的念念考，照实同归殊涂，这亦然「终极谜底」的由来。

咱们谈了几十年的东谈主工智能，重心终于从东谈主工，滚动到了智能。

刘学文

在幸运的塑料大棚里，每棵被喷了过多农药的白菜心中，王人也曾有一个成为无公害有机蔬菜的联想。

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