端到端

• 地平线的HSD V2.0让端到端走到了哪一步？

  2026年自动驾驶端到端已成为主流，地平线发布HSD V2.0，采用一段式端到端全场景辅助驾驶系统，利用世界模型增强主动安全，提升无接管里程和反应速度。行业正从功能落地转向体验优化，强化学习成为共识路线。

  智驾最前沿

  542

  07/13 10:53

  自动驾驶 端到端

  
• 端到端、世界模型与VLA三者到底是什么关系？

  2026年上半年，自动驾驶行业技术迭代加速，主要聚焦于端到端、VLA和世界模型三大技术路线。端到端简化了传统模块化设计，但缺乏深层理解；VLA通过加入语言模型增强理解能力，但存在推理延迟和模型不适配问题；世界模型则通过模拟物理世界预测未来，提高决策主动性。随着技术融合加深，行业正朝着让AI理解物理世界的趋势发展，预计下半年的竞争将集中在技术融合的深度和速度上。

  智驾最前沿

  589

  07/07 10:29

  自动驾驶 端到端

  
• 为什么现阶段各车企会不约而同选择端到端？

  特斯拉FSD累计行驶里程突破90亿英里，安全性约为普通人类驾驶员的8倍。国内多家车企也纷纷推出端到端大模型，尽管面临黑盒特性和极端天气挑战，但端到端大模型凭借强大泛化能力和灵活拟人化驾驶体验，有望引领自动驾驶技术革新。

  智驾最前沿

  596

  06/04 15:36

  自动驾驶 端到端

  
• SECORA Connect X和SECORA Wallet赋予智能可穿戴设备安全非接触支付功能

  非接触支付是每款现代智能手表和智能戒指都应具备的功能，兼具快速、便捷、安全三大优势。预计到2030年，支持NFC功能的设备数量将达到40亿台，其中可穿戴设备将达到7亿台，由此可见，市场对非接触支付的需求正在迅速增长。为满足这一需求，全球功率系统和物联网领域的半导体领导者英飞凌科技股份公司（FSE代码：IFX / OTCQX代码：IFNNY）正式推出SECORA™ Connect X。这是一款可直接

  与非网编辑

  515

  06/02 10:38

  英飞凌 可穿戴设备

  
• 端到端下的自动驾驶无保护左转还难吗？各车企对此表现如何？

  自动驾驶系统通过端到端技术显著提升了无保护左转的能力，尤其在华为乾崑ADS 4.0/4.1和特斯拉FSD V14等系统中，实现了高成功率和低接管频率。端到端模型通过大量真实驾驶案例的学习，增强了对复杂路况的理解和决策能力，使得车辆能够在多种情况下更加灵活和智能地应对无保护左转。尽管仍面临极端场景的数据不足和潜在风险，但端到端技术正在朝着更高的预判能力和稳定性发展，有望在未来进一步提升自动驾驶的安全性和实用性。

  智驾最前沿

  1137

  05/25 11:34

  自动驾驶 端到端

  
• 都是纯视觉智驾，小鹏和特斯拉技术上有何区别？

  本文对比了特斯拉和小鹏在纯视觉自动驾驶领域的技术路径和技术特点。特斯拉采用端到端的单一神经网络，通过占用网络实现高精度的空间感知，强调全球数据积累和简化架构。小鹏则提出物理世界大模型的概念，采用多模态大模型处理视觉、听觉和文字信息，注重中国复杂道路场景的训练，追求更高的感知精度和灵活性。两者的架构虽然逐渐趋同，但仍保持各自的特点。

  智驾最前沿

  1221

  05/25 11:33

  自动驾驶 端到端

  
• 2026智驾大模型研究：技术博弈与范式融合进入关键期

  佐思汽研发布的《2026智能驾驶端到端大模型研究报告》指出，随着自动驾驶技术从L2级向L3-L4级快速迭代，智驾系统正转向数据驱动和认知驱动的新一代架构，智驾大模型成为核心竞争力。报告预测，2026年智驾大模型将集中在多技术路线的博弈与融合，尤其是VLA与世界模型的协同，有望成为物理AI落地的主要方式。此外，智驾AI将加速向基座大模型演进，行业将进入基座模型的通用认知与推理能力竞争期。

  佐思产研

  3087

  05/20 10:23

  智能驾驶 端到端

  
• 亚马逊云科技联合电通旗下美库尔发布《数智出海：AI时代品牌出海路径与实践指南》

  亚马逊云科技与电通（dentsu）旗下整合式转型与技术咨询服务商美库尔（Merkle）今日联合发布《数智出海：AI时代品牌出海路径与实践指南》（下称《实践指南》）。 当下中国品牌出海已告别“野蛮生长”，正式迈入“精耕细作”的拼质时代——流量红利见顶、获客成本高企、数据割裂、本土化适配难等痛点，让传统粗放式投放模式举步维艰。此《实践指南》以“数据为底盘、AI为引擎”为核心，深度整合亚马逊云科技在云、

  与非网编辑

  491

  05/14 10:00

  AI 亚马逊云科技
• Momenta的R7世界模型技术上有何特殊性？

  自动驾驶领域从硬件堆料转向大模型竞争，Momenta发布的R7强化学习世界模型提升了自动驾驶系统的理解和决策能力。端到端大模型整合感知和规划，强化学习则使模型超越人类驾驶极限，而R7世界模型进一步增强了AI对物理世界的理解与推理能力，推动自动驾驶向更高智能化迈进。

  智驾最前沿

  803

  05/08 13:28

  大模型 端到端

  
• 自动驾驶端到端时代，还会使用BEV和Transformer吗？

  端到端自动驾驶技术并非孤立新技术，而是将BEV和Transformer融合于庞大神经网络中，通过空间感知和时空关联提高驾驶决策稳定性与灵活性。BEV提供统一空间视角，解决视觉重叠与遮挡；Transformer则利用注意力机制增强时间序列处理能力，使模型具备预测能力。未来，端到端模型将继续进化，引入Occupancy思想和多模态大模型经验，进一步提升自动驾驶系统的鲁棒性和智能水平。

  智驾最前沿

  944

  04/24 15:27

  自动驾驶 端到端
• 刚刚，又一家百亿估值独角兽宣布完成股改

  智平方（深圳）科技股份有限公司已完成股份制改造并更名为智平方（深圳）科技股份有限公司，标志着该公司迈向二级市场的关键一步。作为一家成立于2023年的AGI原生通用智能机器人企业，智平方凭借其端到端VLA技术路线和具身大模型GOVLA，获得了资本市场的高度认可，并迅速实现了商业化突破。公司已进入多个行业场景，且自有产线已具备年产千台能力。截至2026年2月，智平方宣布完成B轮系列融资，规模超10亿元人民币，公司估值突破百亿，成为深圳2026年首个新晋百亿估值具身智能独角兽。

  人形大讲堂

  1079

  04/10 09:45

  智能机器人 端到端

  
• 智驾定型之战：一文看透自动驾驶“端到端”的底层逻辑与架构演进

  GTC 2026展示了多家公司关于自动驾驶算法的研究和应用，特别是“端到端”算法的概念得到了广泛讨论。“端到端”算法指的是基于大规模数据训练的神经网络系统，能够直接从多模态传感器输入进行表征学习与决策推理，输出车辆控制指令。目前，自动驾驶端到端架构经历了三种核心形态的演进：两段式端到端、带显式感知的一段式端到端和终极端到端。此外，拆解端到端算法还涉及感知的骨干网络、感知解码器和生成动作的规划模块。

  Vehicle

  3745

  03/24 09:09

  自动驾驶 端到端

  
• 为什么一段式端到端自动驾驶很难落地？

  自动驾驶技术在过去十年中经历了从基础辅助驾驶到高度自动化系统的快速演进。传统的模块化架构逐渐被端到端的新兴技术架构取代，后者通过单一神经网络模型实现对复杂交通环境的理解与响应。尽管端到端架构在提高驾驶平顺性和处理复杂场景方面展示出惊人潜力，但它仍然面临诸多挑战，包括黑盒问题、误差积累、算力与数据竞争壁垒以及法律与责任认定方面的难题。

  智驾最前沿

  778

  03/09 09:38

  自动驾驶 端到端

  
• 技术博客：无需编解码器，NEO-unify如何打造原生视觉语言理解与生成

  商汤科技发布NEO-unify技术博客，介绍了一种新型的端到端原生架构，旨在统一多模态理解和生成过程。该架构摒弃了传统视觉编码器和变分自编码器的设计，直接处理像素和文本输入，实现了高效的学习和生成。初步结果显示，NEO-unify在保持高语义理解和细节恢复能力的同时，显著提高了训练和计算效率。未来有望推动多模态AI的发展，实现感知与生成的无缝融合。

  商汤科技SenseTime

  494

  03/09 09:15

  端到端 视觉编码器
• 是德科技将在2026年世界移动通信大会与三星联合演示 NR-NTN 低轨卫星移动性测试

  端到端 NR-NTN 验证涵盖移动性、切换能力，并与 Starlink 的部署节奏保持一致 是德科技（NYSE: KEYS ）将于2026年世界移动通信大会（MWC 2026）期间，与三星电子系统 LSI 事业部联合展示基于实验室环境的NR-NTN设备验证。本次演示将展示与低地球轨道（LEO）卫星规划部署（包括Starlink直连手机）相匹配的测试能力。 随着卫星连接逐步成为 5G 演进及未来 6

  与非网编辑

  497

  03/03 10:57

  三星电子 是德科技
• 自动驾驶端到端为什么会出现黑盒现象？

  端到端自动驾驶系统通过深度学习模型直接将传感器数据映射至控制指令，简化流程同时增强智能化水平。然而，这种方法因缺乏透明性而被称为“黑盒”，导致事故分析和责任界定困难。尽管如此，端到端系统因其自动化和高效性仍被广泛研究。为解决黑盒问题，可通过引入中间监督信号、设计可解释的损失函数、结合模块化结构等方式提高系统可解释性和安全性。

  智驾最前沿

  865

  02/24 09:44

  自动驾驶 深度学习
• 2026年自动驾驶趋势前瞻：AI入局，智启新篇！

  自动驾驶汽车依赖人工智能实现安全、高效的驾驶体验。2026年，自动驾驶汽车的关键趋势包括：“端到端”大模型成为标配，增强车辆处理复杂路况的能力；城市NOA功能普及，提升驾驶体验；硬件竞争转向算力竞赛，提升数据处理能力。同时，AI面临的监管和能耗挑战也需要关注。

  贸泽电子

  2921

  02/05 12:44

  AI 自动驾驶
• 端到端与模块化自动驾驶的数据标注要求有何不同？

  自动驾驶技术从模块化转向端到端，数据标注要求也随之改变。模块化路径注重微观、精细化标注，强调物体几何属性；端到端路径则聚焦宏观、行为导向标注，关注司机控制指令与行驶轨迹。4D自动标注和世界模型提升了标注效率和质量，使标注从“画线”变为“维护模型”，并引入自监督学习，增强模型对物理世界的理解。

  智驾最前沿

  647

  01/28 17:44

  自动驾驶 端到端

  
• 端到端是怎么让自动驾驶更像老司机的？

  自动驾驶发展史经历了从模块化架构到端到端架构的转变。传统架构依赖繁杂的手动规则，而在端到端架构中，神经网络通过观察大量人类驾驶视频，实现了从“信号输入”到“控制输出”的直接映射，提升了系统的容错性和适应性。端到端架构不仅提高了自动驾驶的性能，还通过世界模型和3D占用网络增强了其理解和应对复杂场景的能力。然而，端到端架构的不可解释性仍然是其面临的最大挑战之一。尽管如此，端到端架构为自动驾驶提供了新的发展方向，使其更加接近人类智能水平。

  智驾最前沿

  2584

  01/22 11:24

  自动驾驶 端到端

  
• 复盘特斯拉FSD进化史：把端到端推向无人驾驶终局

  智能驾驶的发展，并不是一条线性上升的技术曲线，而是一系列技术范式、工程约束与现实场景不断博弈的结果。无图、端到端、世界模型、VLA……每一种路径，都被寄予厚望，也都在落地过程中逐渐暴露出边界。

  汽车之心

  1712

  01/14 09:05

  无人驾驶 端到端

  

正在努力加载...