2024年自动驾驶行业分析：端到端技术将引领90%企业投入研发

自动驾驶技术正在经历一场前所未有的变革，端到端（End-to-End）技术路线正迅速成为行业主流。2023年以来，在特斯拉的标杆作用、大模型代表的AGI技术范式以及自动驾驶拟人化和安全性需求的共同推动下，自动驾驶行业对端到端的关注度一路升温。本报告将深入分析端到端自动驾驶的技术演进、市场格局、落地挑战及未来趋势，为行业参与者提供全面的参考。

一、端到端技术成为行业共识，90%受访企业已投入研发

端到端自动驾驶已经从概念探讨阶段快速进入实际研发和落地阶段。根据对30余位自动驾驶行业一线专家的访谈，90%的受访者表示自己所供职的公司已投入研发端到端技术。这一数据充分表明，端到端已经成为自动驾驶行业明确的战略共识。

​​技术定义与演进路径​​方面，端到端自动驾驶的核心定义标准已从早期的"从传感器输入到控制输出的单一神经网络模型"发展为更广泛的"感知信息无损传递、可以实现自动驾驶系统的全局优化"。基于这一定义，自动驾驶技术架构可分为四个阶段：感知"端到端"、决策规划模型化、模块化端到端以及One Model端到端。其中后两个阶段符合端到端的定义标准，代表了行业的技术发展方向。

在​​技术驱动力​​方面，特斯拉FSD v12的优秀表现是推动行业共识形成的最重要因素。2024年3月，特斯拉开始在北美地区大范围推送FSD v12，第三方数据显示其用户完全无接管的行程次数占比从47%提升到了72%，平均接管里程从116英里提高到了333英里。这种性能的显著提升让行业看到了端到端技术突破传统架构瓶颈的可能性。

​​用户体验提升​​是端到端受到青睐的另一关键原因。端到端系统在两方面显著改善了用户体验：一是提升了系统安全性，能够处理那些"只可意会，不可言传"的长尾场景；二是使驾驶风格更加拟人化，在拥堵跟车、加塞响应、变道超车等需要博弈的场景中表现更接近人类司机。某自动驾驶芯片公司AI负责人提到，诸如"道路上一滩正在起火的油"与"道路上的积水"这类需要常识推理的场景，传统规则系统很难准确描述，而端到端系统可以将其训练为隐式的中间表示，表现出强大的应对能力。

​​组织效率优化​​也是企业拥抱端到端的重要考量。传统技术架构下，高阶驾驶功能的交付需要近千人的研发团队，而端到端可以简化研发流程，将原来十几个子系统和更多软件模块缩减为一个。多位专家表示，端到端意味着原来浩如烟海的"Use Case定义和分析"工作可以转向"场景提取"和"数据挖掘"方向，同时减少部门墙对组织效率的影响。

从​​资本市场​​角度看，端到端也获得了高度关注。2024年5月，英国初创公司Wayve.AI获得了10.5亿美元融资，股东包括微软、软银、英伟达等。这是自2021年上半年Waymo融资25亿美元以来，自动驾驶领域最大规模的融资事件，表明资本市场对端到端技术引领下一波产业发展浪潮的期待。

​​学术研究​​方面，2023年6月上海人工智能实验室提出的UniAD获CVPR 2023最佳论文，大大提升了这一领域的关注度。此后一系列端到端自动驾驶研究成果涌现，热度持续至今。产业落地方面，除了特斯拉外，国内以小鹏汽车、鸿蒙智行、元戎启行、商汤绝影、零一汽车为代表的头部企业纷纷投入研发端到端系统，并在最近半年陆续披露上车量产规划。

综合来看，端到端自动驾驶已经从技术探讨阶段进入实际研发和落地阶段，成为行业明确的战略方向。随着技术不断成熟和应用案例增多，这一趋势将进一步强化，重塑整个自动驾驶行业的技术路线和竞争格局。

二、模块化端到端将于2025年上车，带动三大产业变革

自动驾驶行业头部玩家纷纷提出端到端量产规划，预计模块化端到端系统将于2025年开始上车。这一技术变革将带动上游技术进步、市场渗透率提升和产业格局演变三大变革。

​​技术量产进度​​方面，国内头部乘用车自动驾驶企业已经公开了端到端自动驾驶方案在2024-2025年上车的规划。华为、小鹏、元戎启行、商汤绝影等企业均在这一时间窗口布局。专家认为，这一进度可参考国内企业追赶特斯拉BEV/Occupancy Network的进度——特斯拉在2021和2022年公布相关技术架构，国内企业OTA相应功能普遍在2023-2024年，差距约1.5-2年。虽然特斯拉FSD v12的具体技术方案存在分歧，但大部分专家认为其属于模块化端到端方案，因此国内企业的模块化端到端方案上车量产时间可能会在2025年。

商用车领域，零一汽车成为首家公开投入端到端技术的公司。由于商用车自动驾驶应用场景比乘用车更可控，零一规划在2025年测试One Model端到端系统，2026年在部分场景开始稳定运营并实现常态无人化。这表明端到端技术将同时影响乘用车和商用车两大市场。

​​上游技术进步​​方面，端到端的落地会推动其依赖的上游工具链、芯片等加速进步。特别是闭环仿真工具将成为端到端量产的重要基础。现有的模块化自动驾驶算法测试方法无法满足端到端需求，行业亟需具备真实性和可交互性的闭环仿真工具。光轮智能等企业已经开发出针对端到端算法研发的数据与仿真全链路解决方案，通过3D Gaussian Splatting技术实现开放世界街道场景的三维重建，并研发AI与仿真混合渲染引擎，实时渲染多路摄像头和激光雷达。

车载芯片架构创新也将更好地支持端到端模型部署。地平线新一代智能计算架构BPU Nash原生支持Transformer，具备高浮点算力、特殊算子优化加速、高带宽存储等特点。安谋科技则打造面向智能汽车的高性能异构计算芯片IP平台，2024年发布的Arm汽车增强（AE）处理器首次为汽车应用引入最新的Arm®v9架构技术和服务器级性能，为端到端模型的持续迭代打下基础。

​​市场渗透率提升​​方面，端到端带来的自动驾驶体验提升将加速市场 adoption。以特斯拉为例，其城市NOA软件FSD在以前版本只有2%左右的订阅率，但FSD v12大规模推送后，订阅率可能提升至20%左右。中信证券预测，至2026年高速NOA/城市NOA的自动驾驶渗透率将达到20%/3%，而随着端到端发展提速，这一数字可能超过30%/10%。

​​产业格局演变​​方面，端到端将进一步提升数据和AI人才的重要性，可能催生新的产业分工和商业模式。小鹏汽车董事长何小鹏表示，端到端会加速完全无人驾驶落地，同时提高智驾的数据门槛，头部效应将越来越明显。行业将从"工程师人数"相关的研发成熟度转向"高质量数据"和"顶尖AI人才"为核心的竞争要素。这种变化将促使拥有数据但自研能力较弱的主机厂与AI人才集聚的自动驾驶技术公司加强合作。

端到端还将加速自动驾驶国际化和场景迁移进程。由于端到端的强泛化能力可能突破不同场景、不同车型的壁垒，智能驾驶公司出海时面临的场景适配工作量将大大减少。同时，端到端可能突破乘用车和商用车之间的数据壁垒，让辅助驾驶行业和无人驾驶行业产生新的化学反应，加速能力迁移。

总体而言，模块化端到端将于2025年开启上车浪潮，这一进程不仅关乎技术路线变革，更将带动整个产业链的重塑和市场格局的演变，其影响将远超单一技术迭代的范畴。

三、落地面临五大挑战，训练算力需求达万卡级别

尽管端到端自动驾驶前景广阔，但其落地仍面临技术路线分歧、数据需求提升、算力要求高、测试验证不成熟和组织资源投入等五大挑战，需要行业共同突破。

​​技术路线分歧​​是目前端到端发展的首要挑战。在端到端的概念下，存在不同结构的端到端神经网络，不同公司和研究机构采用不同的技术路线和模型设计。"模块化端到端"采用监督学习的训练范式，而"One Model端到端"更侧重自回归和生成式的训练范式，行业尚未形成统一的最佳实践。特斯拉虽已应用端到端技术，但其网络结构尚未对外披露；开源社区的标志性成果UniAD提供了公开技术架构，但尚未经过量产验证。行业预计未来1-2年内，随着更多产品推出，技术路线将逐渐收敛。

​​训练数据需求​​的空前提升是另一大挑战。端到端是数据驱动的模型，其数据挑战可分为四方面：数据量、数据标注、数据质量和数据分布。特斯拉FSD训练需要几千万个视频片段，相当于几万小时的视频数据，而目前最大公开数据集仅约1200小时。Wayve的生成式世界模型GAIA-1使用了4700小时驾驶数据训练，国内公司端到端第一阶段研发通常需要几千小时数据。小马智行CTO楼天城表示，训练一般性能的端到端模型，数据量已不是问题，但要训练高性能模型，对数据质量的要求可能是几个量级的提升。

数据标注需求也发生变化，长期来看，面向感知的标注需求将转向面向规划的标注需求，3D目标检测、车道线检测等感知模块的真值标注需求将大大减少。数据质量方面，有工程师表示他们积累的路测数据只有2%可用于端到端训练，特斯拉从超过20亿英里FSD里程中挖掘出几万小时训练数据。数据分布则更为复杂，需要考虑各种天气、光线、道路情况，以及如何调整长尾场景在训练数据中的比例，目前行业缺乏有效方法论。

​​训练算力需求​​越来越高，行业头部玩家均储备千卡~万卡级训练算力。特斯拉2023年底已有35000张H100 GPU，计划2024年内增加到85000张；小鹏"扶摇"自动驾驶智算中心算力约等于3万张A100 GPU；商汤大装置拥有4.5万块GPU，总体算力达12000PFLOPS。大部分研发端到端的公司目前训练算力规模在千卡级别，随着端到端走向大模型，这一算力将捉襟见肘。训练算力不仅影响单次训练时间，更关乎能否研发出性能更强的模型，是抢占市场先机的关键因素。

​​测试验证方法​​不成熟也制约端到端发展。针对经典自动驾驶架构，行业已有行之有效的测试方案：感知算法使用回灌数据进行离线开环测试，规控算法基于模拟器进行闭环测试验证。但这些方法无法满足端到端需求——开环测试无法评估系统偏离采集路径后的响应；基于模拟器的闭环测试在传感器一致性和保真度上与真实世界有差距。商汤绝影智驾副总裁石建萍表示，基于开环测试验证的模型部署实车后差异很大，离线验证结果无法等效实车表现。行业亟需开发更真实的闭环仿真工具，支持端到端算法的训练和验证。

​​组织资源投入​​的挑战同样不容忽视。端到端将带来自动驾驶团队的组织重塑，大部分All in端到端的公司都在削减原有团队规模，将重心调整到AI大模型和数据基建方向。参考特斯拉从FSD v11到v12的"性能爬坡"，端到端模型上车早期性能可能不敌极致优化的经典方案，这对管理层技术路线转型的决心提出考验。同时，削减团队规模不意味着总体投入减少，端到端对数据、数据基础设施的投入将增加，这种从"看得见"的人力投入转向"看不见"的数据资源投入，需要管理层认知模式的切换。

值得注意的是，车载芯片算力限制和模型缺乏"可解释性"这两个常被提及的问题，多位受访专家认为并非主要矛盾。当前大算力车载芯片已可支持BEV+Transformer模型部署，端到端带来的计算资源消耗相比BEV模型不一定显著提升；而缺乏"可解释性"的问题从AI应用于计算机视觉以来一直存在，但与其性能提升相比成为次要考量，模块化端到端仍可提取中间特征帮助理解模型工作方式。

面对这些挑战，行业正在探索多种解决方案。合成数据可以低成本增加训练数据规模、泛化场景和生成长尾场景；数据共享平台虽处于起步阶段，但可能成为未来重要方向；闭环仿真工具研发加速，光轮智能等企业已开发出结合3DGS和实时Ray Tracing的混合渲染引擎；芯片架构持续创新，更好支持端到端模型部署。这些努力将共同推动端到端自动驾驶突破落地瓶颈，实现规模化应用。

四、端到端与通用机器人竞逐物理世界AGI落地之路

自动驾驶与机器人技术长期相互借鉴，随着端到端技术的发展，二者关系进入新阶段。端到端自动驾驶已验证的数据驱动AGI技术范式对通用人形机器人有重要借鉴意义，两者将成为物理世界AGI发展最重要的两个应用领域。

​​历史渊源​​方面，自动驾驶早期发展大量借鉴机器人技术积累。传感器方面，激光雷达、摄像头和超声波传感器技术在机器人领域先得到广泛应用；算法方面，SLAM技术、A*和Dijkstra等路径规划算法均来自机器人领域；中间件方面，ROS是机器人领域标准中间件，许多自动驾驶系统开发初期使用ROS进行原型设计和测试。这种技术传承使两个领域始终保持紧密联系。

​​技术反哺​​方面，2015年以来自动驾驶技术快速迭代和规模化应用，使其在智能化、通用性方面超越机器人行业。传统机器人受限于算法能力，不具备智能化理解、交互能力，而端到端自动驾驶提供了一套已验证、可量产的数据驱动技术范式。清华大学赵行教授指出："传统的自动驾驶技术方案很难解决机器人的问题...相比之下，数据驱动和AI是对机器人更重要的思路。"这意味着自动驾驶端到端技术不仅从算法架构上启发机器人，也为如何构建数据获取路径和算力等基建提供参考。

​​AGI竞逐​​方面，随着大模型发展，人们对通用人工智能到来时间预期提前到2027-2031年。在物理世界AGI/具身智能语境下，端对端自动驾驶和通用机器人成为最重要应用领域，二者在实现路径上各有优势，相互启发。

支持"通用人形机器人将率先实现物理世界AGI"的观点认为其安全性要求低于自动驾驶，主要面对静态障碍物，有更多时间处理信息。这对自动驾驶的启发是：提高计算和响应速度能够显著提高安全性，更高效的计算平台、更灵敏的底盘执行器是加速自动驾驶应用的关键。

支持"自动驾驶将率先实现物理世界AGI"的观点则基于两大事实：一是自动驾驶场景相对结构化，公路和城市街道环境虽复杂但遵循明确交通规则，任务目标明确；而通用机器人面临更多样复杂的场景，泛化能力要求更高。鉴智机器人都大龙提到："通用机器人必然将落地自动驾驶，因为自动驾驶有着最统一的场景需求。"这对机器人的启发是：追求"一定范围内的通用"可能是更务实的落地路径，应从特定场景开始应用，逐渐拓展。

二是自动驾驶通过影子模式获取海量数据的路径已经打通。Wayve CEO Alex Kendall指出，数百万辆配备传感器的汽车每天都在产生数据，数据收集可以低成本实现，且驾驶场景数据同质性高。相比之下，机器人应用场景多样，数据异质性显著增加技术复杂度。这对机器人的启发是：需要找到快速形成数据反馈的场景和机制，仿真和合成数据将成为重要数据获取手段。

​​未来展望​​方面，自动驾驶端到端技术与机器人技术的融合将更加深入。阿里云智能集团副总裁李强提出的"具车智能"概念，将具身智能与自动驾驶关联起来。随着AI技术进步，两个领域将共同推动AGI走向物理世界——自动驾驶在结构化环境中验证的技术范式可迁移到机器人领域，而机器人在多样化场景中发展的智能技术也可反哺自动驾驶，形成良性循环。这种跨领域的技术交流和融合，将加速物理世界智能化进程，创造更大社会价值。

以上就是关于2024年自动驾驶行业端到端技术发展的全面分析。从技术共识形成到量产进程，从落地挑战到产业影响，端到端自动驾驶正在重塑整个行业的技术路线和竞争格局。随着技术不断成熟和应用拓展，端到端有望引领自动驾驶进入新一轮发展浪潮，并与机器人技术共同推动物理世界AGI的实现。

编辑：666知识控