自动驾驶大模型算法如何助力端到端顺利落地？

主要观点总结

本文主要介绍了特斯拉的FSD V12.3版本的自动驾驶功能，以及端到端自动驾驶算法的优势和不同类型。FSD V12.3版本解决了复杂场景的能力大幅提升，驾驶体验顺滑丝滑拟人化程度高。端到端算法信息无损传递，灵活度大幅提升，面向整体驾驶目标进行全局优化，从‘行为’学习‘行为’，驾驶更加丝滑和拟人化，数据驱动，发挥规模法则，性能突破上限。文章还介绍了FSD的发展历史、算力需求、数据收集等方面。此外，文章还介绍了端到端算法的三种落地形式：多模态基础模型和大语言模型齐头并进，包括显式端到端、隐式端到端和大语言模型在自动驾驶中的应用。文章最后声明内容源自网络，文中观点仅供分享交流。

关键观点总结

关键观点1: FSD V12.3版本的特点和优势

关键观点2: 端到端自动驾驶算法的优势

关键观点3: 特斯拉的FSD发展历程和算力需求

关键观点4: 端到端算法的三种落地形式

文章预览

2024 年 3 月 FSD V12.3 推出，解决复杂场景能力大幅提升，驾驶体验平顺丝滑拟人化程度高。FSD 开始从“测试版”晋级为“监督版”，并面向所有北美车主免费试用 30 天。随后马斯克在社交媒体上表示将在 8 月 8 日推出 Robotaxi 功能，自动驾驶即将真正带来汽车商业模式的变革。 FSDV12 是一个端到端算法，对算力和数据需求激增，马斯克表示到 2024 年底将累计投入 100 亿美金在算力和数据领域，到 2024 年底总算力规模有望突破 100EFlops，目前 FSD 的累计行驶里程数已经超过 10 亿英里，特斯拉快速推进探索自动驾驶“无人区”。 相比传统的感知、规控等模块拼接而成的模块化算法，端到端算法采用整体化的神经网络，模型的一端输入感知信息，另一端直接输出轨迹或者控制信号。 端到端算法优势显著： （1）信息无损传递，减少人为偏见，灵活度大幅提 ………………………………