全面了解端到端自动驾驶的研发现状、挑战与策略应对（二）

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讲座预告 本文接续 前文 ，首先进一步广泛调查自动驾驶端到端开发方法面临的关键挑战。同时，我们总结了主要方面并提供了深入的分析，包括普遍性、语言引导学习、因果混乱等主题。 涵盖了如何采用大型基础模型和数据引擎的更广泛影响。我们相信，这一研究领域及其提供的大规模高质量数据可以显着推进该领域的发展。 05 可解释性 可解释性有助于人类理 解端到端模型的决策过程、感知故障和输出的可靠性，因此，可解释性在自动驾驶中起着至关重要的作用。它使工程师和研究人员能够更好地测试、调试和改进系统，从社会角度提供性能保证，增加用户信任，促进公众接受。然而，实现端到端自动驾驶模型（通常被称为黑匣子）的可解释性具有挑战性。 给定训练有素的自动驾驶模型，一些事后 X-AI（可解释的人工智能）技术可以应用于学 ………………………………