小米以端到端技术引领智能驾驶新浪潮：边缘算力加速出行未来革命

AEE 2024-11-27

在广州车展前夕，小米集团董事长兼CEO雷军通过一场直播活动，独家揭秘了小米汽车的端到端智能驾驶测试实况。

2024年广州车展，再度汇聚全球焦点。不同于往届以新车型为主导的竞争态势，今年车展的亮点聚焦于智能驾驶技术——“端到端”。这一创新技术被视为汽车驾驶方式变革的领航者，凭借其一体化、智能化与高效化的卓越特性，激发了各大车企竞相角逐的热潮。从小鹏汽车的图灵AI智驾系统，到理想汽车的VLM“无缝出行”解决方案，再到奔驰的无图L2++全场景智能驾驶平台，各大车企纷纷展示了它们在“端到端”智能驾驶领域的核心技术成果。

雷军直播展示智驾：小米HAD先锋版12月亮相

在广州车展前夕，小米集团董事长兼CEO雷军通过一场直播活动，独家揭秘了小米汽车的端到端智能驾驶测试实况。他透露，小米即将于12月推出的“车位到车位”全场景智驾先锋版，标志着小米在智能驾驶领域的重大突破。雷军直言不讳，“端到端”技术正是小米汽车谋求行业弯道超车的关键策略，而此次实测不仅充分展现了小米HAD（Hyper Autonomous Driving）系统的非凡实力，也与其近期智驾团队的优化调整不谋而合。随着雷军的直播在社交媒体上广泛传播，“端到端”智能驾驶技术迅速跃升为业界热议的焦点，助力小米在智能驾驶领域的激烈角逐中稳步前行。

智能驾驶竞争格局：端到端的崛起

近年来，全球智能驾驶领域的竞争愈演愈烈。传统汽车制造商与科技企业在此领域积极布局，形成了模块化与端到端两大技术流派的对决。以往，多数车企倾向于模块化设计，即将感知、决策、规划与控制等功能分割为独立单元，分别优化后再进行整合。这种分工清晰的模式，却常因模块间信息传递的损失与延迟，限制了整体性能的提升，尤其在面对复杂驾驶环境时，其表现往往不尽如人意。

而端到端就是一端传感器输入信息，另一端直接输出行驶指令。将感知、预测、规划这些原本分开的流程，整合为统一的大模型，并进行全部计算。去掉了信息在流水线上传递这一过程，误差和延迟都大大减少。只需要一个模型（one model），就能把摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器收集到的感知信息，转换为方向盘的转动方向和角度、加速踏板的踩踏深度等具体的操作指令。通过大量的数据训练，不需要写规则，也不需要处理极端场景，可以做到拟人驾驶，这种技术大幅提升了智驾系统的上限。

特斯拉早在FSD V12版本中率先应用了端到端大模型，显示出极强的复杂场景处理能力，并传该技术将在今年引入中国市场，这进一步推动了行业对端到端方案的关注。

而在国内，小鹏、理想、蔚来等企业均已将端到端作为主要研发方向。小鹏发布了国内首个量产“端到端”大模型，将神经网络XNet、XPlanner规控大模型与大语言模型XBrain相结合，实现了从感知到控制的完整链路优化。

与此同时，华为、百度等企业也在加速推进端到端技术的应用落地，进一步扩大这一领域的竞争优势。

小米的端到端技术：更高效、更拟人、更创新

小米端到端大模型的核心优势在于其高效性与拟人化的驾驶体验。通过整合感知、预测、规划与控制，端到端大模型省去了传统架构中模块间的信息传递环节，显著减少了误差和延迟。在小米的技术架构中，不同传感器采集的数据可直接转换为方向盘的转动角度、加速踏板的深度等具体指令。这种一体化设计让车辆的行驶更加平滑自然，避免了模块化方案中常见的机械感和迟滞感。

更为重要的是，小米的技术创新在于从“模仿轨迹”转变为“筛选轨迹”。大模型不仅实时生成多条可行的驾驶轨迹，还会根据安全性、舒适性、效率等多重因素进行筛选，最终选择最佳方案执行。这种运行机制让小米智驾在复杂场景中的表现尤为亮眼。例如，对于极窄车道、悬空障碍或非标准路况，小米的智能驾驶系统能够更加果断且安全地完成通行。

此外，小米端到端技术还结合了视觉语言大模型（VLM），增强了在复杂场景中的识别与决策能力。例如，在遇到罕见路况、交通标识或施工场景时，VLM可以提供更加精准的分析，并给予驾驶员实时提示。通过VLM的加持，小米端到端智驾在功能拓展性和用户互动性上也处于行业领先地位。端到端的挑战：数据、算法与算力的三重难题尽管端到端技术潜力巨大，但要实现其广泛应用仍面临多重难关。首要挑战是数据，端到端大模型需要海量、高质量且多样化的训练数据，而在中国复杂多变的道路环境下，数据收集与标注工作尤为艰巨。其次，算法设计与模型优化也是一大技术障碍，要求算法既能高效整合感知与决策，又需具备高度的复杂性和可解释性，确保驾驶既流畅又安全。最为核心的挑战在于算力，端到端大模型的训练与运行离不开强大的算力支撑。尽管特斯拉、华为等企业已斥巨资打造超算中心，但在大规模商业化应用时，分布式算力的匮乏仍是制约其发展的关键因素。

边缘算力：端到端技术的关键支撑

为应对算力难题，边缘计算正逐渐成为端到端技术的重要支撑。与云计算不同，边缘计算可以将部分计算任务分散至车载设备或本地节点，显著降低延迟并提升计算效率。

展望未来：端到端技术与中国智驾的崛起

从模块化迈向端到端，智能驾驶技术正翻开崭新篇章。展望未来，端到端技术有望缩减硬件成本，推动智能驾驶普及化，让更多消费者畅享高效安全的驾驶新体验。随着中国在算法大模型、算力布局及数据收集方面的持续飞跃，中国智能驾驶技术的全球竞争力日益凸显。广州车展不仅彰显了端到端技术的蓬勃兴起，更成为中国智能驾驶力量崛起的鲜明写照。在这场历史性的技术革新中，中国智能驾驶有望在全球领域占据举足轻重的地位，为人类的出行模式开辟更多新路径。

内容来源：AEE

责任编辑：龚淑娟

审　　核：李峥

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