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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。
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“端到端目前没有公认的准确定义,简而言之,就是智能驾驶系统的感知端到控制端。”北方大数据与人工智能研究院研究员曾文翔向《中国汽车报》记者表示,端到端主要依靠神经网络、信息无损传递来实现一系列功能,与以往的模块化架构主要依靠人工编程方式相比,提升了感知、预测到规划、控制整个过程的效率,也提升了自动驾驶系统的安全性能。
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