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俞荣锦表示,由于现阶段的端到端还存在开发不足等问题,准确率受到影响,因此各车企基本都采用了“端到端+”的方式来克服弊端。目前,端到端的不足包括端到端智驾系统的训练所需的数据规模比海量更加海量,随着智驾里程的增长以及自动驾驶系统能力的提升,端到端训练的数据量也会不断增长。来自车企的数据表明,截至2024年9月,小鹏汽车端到端的视频训练量为2000万个视频片段,特斯拉端到端智驾系统FSD的训练量则至少有5000万个视频片段。
发香港传真“端到端用先进的算法模型取代了传统算法和人工编写程序效率不高等问题。”在深圳先进技术研究院研究员俞荣锦看来,端到端的神经网络可以通过AI来自己学习,很快掌握海量的知识和技能,理论上可以不再需要模块化那样的人工编程。但是,现阶段如果完全依靠基于神经网络打造的端到端自动驾驶系统还不够“聪明”,测试表明,有时它可以在很复杂的道路交通场景中给出合理的规则,但有时也会犯低级的错误,甚至可能出现分不清红绿灯的情况,这被行业称为“上限很高,下限很低”。原因之一是神经网络学习的数据量不足,因此,目前包括华为、小鹏等车企推出的端到端智驾系统采用了“神经网络+编程”的方式,最大限度保证系统的安全性。