【原】小鵬智駕產品高級總監：“華為ADS3.0的“端味”很弱，規則很重，能判斷出還是規則主導的版本”。

小鵬智駕產品高級總監：“華為ADS3.0的“端味”很弱，規則很重，能判斷出還是規則主導的版本”。

看到這里或許還有很多人不知道，智駕“端到端（End-to-End, E2E）”是什么意思？

智駕端到端其實就是將“感知”和“決策”融合到一個模型中，實現感知決策一體化，“端到端”智駕明顯區別于之前視覺算法和激光雷達算法兩大陣營，“端到端”算法更加注重“卷大腦”，就是給高階智駕一個“大腦”，昂讓智能汽車也可以像人一樣，將收集到的路況信息進行主動思考加工，作出隨機應變的能力。“端到端”智駕讓車輛具備自主學習思考能力，更接近于司機。

并且原本的感知原件也不會成為“端到端智駕”水平的決定性因素，算法、AI、模型架構數據迭代成為“端到端”智駕的主角，可以說端到端減少了大量場景預設的決策指令，代碼變的極為精簡，但是需要有大量數據庫積累，也就是AI學習能力。讓車輛越來越聰明，因為學習的數據都是正確的最優選項，而場景的變化就需要數據補充。當路上的車輛都是用的同一套系統，那么收集到信息將可以覆蓋所有行駛軌跡。而很多新能源車企有兩大短板，一個是用戶數量不夠，采集的數據少，就很難訓練出聰明的智駕系統。第二個就是AI大模型的算法。能夠同時滿足以上兩點的，就只有特斯拉和華為。特斯拉是境外有優勢，華為是國內有優勢，因為特斯拉的車輛數據是不能傳回美國的。

用大白話講就是“端到端智駕”的一切都需要AI自己學習，所以難度可想而知。