要么拥抱端到端，要么几年后离开智驾行业？

主要观点总结

文章主要介绍了端到端自动驾驶方案的发展情况、核心优势、主要技术栈以及所面临的难点。文中提到，各大自动驾驶公司都在积极研发端到端方案，并投入大量人力和资金。同时，也介绍了端到端方案的主要分类，包括完全端到端方案和专注于planner的端到端方案。文章还详细描述了端到端实战课程的内容以及主讲老师的介绍。

关键观点总结

关键观点1: 自动驾驶行业对端到端的重视和应用

特斯拉等公司率先应用端到端方案并取得不错效果，引起了行业内对端到端的关注和研究价值。

关键观点2: 端到端自动驾驶的优势

端到端能够实现感知信息的无损传递，优化最终目标且全局可导，直接求最优解。

关键观点3: 端到端的技术栈分类

包括完全端到端方案和专注于planner的端到端方案，两者各有特点，但都注重全场景的优化能力。

关键观点4: 端到端面临的难点和挑战

主要包括数据难定义、数据难制作、网络不好训练、模型不好解释优化、评测定义多种多样等。

关键观点5: 自动驾驶之心推出的端到端实战课程

课程将深入剖析面向工业级的端到端自动驾驶算法与实战，包括课程大纲、内容、主讲老师介绍以及学习收获等。

文章预览

“要么拥抱端到端，要么几年后离开智驾行业。” 特斯拉率先吹响了方案更新的号角，无论是完全端到端，还是专注于planner的模型，各家公司基本都投入较大人力去研发，小鹏、蔚来、理想、华为都对外展示了其端到端自动驾驶方案，效果着实不错，非常有研究价值。 为什么需要端到端？ 首先我们聊一下当前的主流自动驾驶方案，主要核心部分包括：感知模块、预测模块、规控模块。每个模块相对独立，感知模块给预测模块提供动静态障碍物信息；预测模块为规控模块提供规划的参考，规划再转换为控制指令。从传感器端到控制端，需要多个功能支持，这就不可避免导致了累积误差，一旦碰到问题，需要整个pipeline做分析。而且每个模块的优化，并不能保证整个系统达成最优解。 这个时候，就希望有一种模型能够完成感知信息的无损传递，即从 ………………………………