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发表于2024-05-14 22:30:00回复0浏览 0
什么是端到端大模型呢
简单来说，就是构建了一个统一的神经网络架构，直接从原始传感器数据输入开始，经过深度学习算法处理后，一步到位输出对车辆的操控指令，包括转向角度、制动力以及加速力度等，它打破了传统自动驾驶模块方案（感知-划-控制）界限。
优点：让出行变得更智能、安全
更高的技术潜力：端到端结构允许模型从原始输入直接推导出最终控制输出，能够通过联合优化各个部分来提升整体性能，从而可能达到比模块化系统更高的技术上限。
数据驱动解决复杂问题：该方法依赖于大数据集进行训练，使得系统在处理各种复杂的边缘情况（corner case）时表现更佳。大量数据有助于模型学习并适应不同环境下的驾驶场景，增强系统的鲁棒性和适应性。
减少累积误差：由于全栈神经网络结构将感知、决策和控制等环节紧密地结合在一起，信息无需经过多个独立模块间的转换，因此减少了因模块间信息传递导致的累积误差，提高了决策与执行的一致性和准确性
挑战：成长的烦恼也不少
可解释性较差：端到端模型的内部机制往往过于复杂，难以直观理解和解释其决策过程，这给调试、改进和法规合规带来了一定挑战。
对海量高质量数据的高度依赖：端到端自动驾驶需要极其庞大的高质量数据支持，包括多样化的道路场景、天气条件以及交通行为样本。获取、标注和清洗这些数据需要巨大的资源投入，同时训练这样的大型神经网络也需要高性能计算设备和大量算力支持。
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