<p class="ql-block">我曾經(jīng)好奇，自動(dòng)駕駛到底是怎么做到像老司機(jī)一樣“看一眼就知道怎么開(kāi)”的？直到我深入研究了“端到端自動(dòng)駕駛”這個(gè)聽(tīng)起來(lái)很酷的技術(shù)。它不像傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛那樣分步驟處理信息，而是像一個(gè)從零開(kāi)始學(xué)開(kāi)車的新手，通過(guò)大量訓(xùn)練，最終變成一個(gè)“一氣呵成”的駕駛高手。</p>
<p class="ql-block">想象一下，你剛出生就被裝上了攝像頭當(dāng)眼睛，方向盤(pán)當(dāng)手腳。你沒(méi)有說(shuō)明書(shū)，沒(méi)有“先看紅綠燈再?zèng)Q定是否停車”的規(guī)則，你只有一個(gè)任務(wù)：看別人怎么開(kāi)，然后模仿。這就是端到端自動(dòng)駕駛的第一步——行為克隆。</p>
<p class="ql-block">它會(huì)看上百萬(wàn)小時(shí)的駕駛視頻，每一幀畫(huà)面都對(duì)應(yīng)著方向盤(pán)怎么轉(zhuǎn)、油門(mén)怎么踩、剎車怎么踩。它就像一個(gè)超級(jí)記憶力的學(xué)徒，把所有“看到的畫(huà)面”和“對(duì)應(yīng)動(dòng)作”都記下來(lái)，慢慢形成自己的“條件反射”。</p>
<p class="ql-block">比如，它看到前方紅燈亮起，前車剎車燈也亮了，它就知道該踩剎車；看到右前方有摩托車靠近，它會(huì)下意識(shí)地微調(diào)方向盤(pán)。這些動(dòng)作不是靠寫(xiě)死的規(guī)則，而是靠“看多了”自然學(xué)會(huì)的。</p>
<p class="ql-block">但這還不夠，畢竟現(xiàn)實(shí)世界太復(fù)雜了。于是它開(kāi)始進(jìn)入“虛擬駕駛學(xué)校”，在仿真環(huán)境中不斷試錯(cuò)。系統(tǒng)會(huì)給它打分：平穩(wěn)加速加分，壓線扣分，碰撞直接不及格。它通過(guò)不斷嘗試，慢慢摸索出一套“得分最高的駕駛策略”，甚至還能自己發(fā)明一些人類沒(méi)教過(guò)的技巧，比如在堵車時(shí)輕微擺動(dòng)車身，防止別人加塞。</p>
<p class="ql-block">當(dāng)然，真正的考驗(yàn)還是上路。在真實(shí)環(huán)境中，它會(huì)不斷學(xué)習(xí)人類司機(jī)的接管行為。比如在某個(gè)路口，它原本想直行，但人類司機(jī)突然打方向盤(pán)避讓行人，它就會(huì)記錄下這個(gè)“失誤點(diǎn)”，下次再遇到類似情況就會(huì)更聰明。</p>
<p class="ql-block">整個(gè)過(guò)程就像一個(gè)從嬰兒到老司機(jī)的成長(zhǎng)歷程，而它的“大腦”其實(shí)是一個(gè)龐大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，像一條打通的流水線工廠，直接從原始攝像頭畫(huà)面，輸出方向盤(pán)角度、油門(mén)深度、剎車力度這些連續(xù)值，就像老司機(jī)的“肌肉記憶”。</p>
<p class="ql-block">它甚至不需要知道“前面是車還是人”，只要知道“那個(gè)地方被占了，不能過(guò)去”就夠了。這種技術(shù)叫做“占用網(wǎng)絡(luò)”，它能直接把8個(gè)攝像頭的畫(huà)面合成一個(gè)3D地圖，標(biāo)記出哪些地方是障礙物、哪些地方可以通行、哪些物體在動(dòng)。</p>
<p class="ql-block">當(dāng)然，訓(xùn)練這樣一個(gè)“超強(qiáng)大腦”需要超級(jí)計(jì)算機(jī)，處理PB級(jí)的數(shù)據(jù)，模擬百萬(wàn)次危險(xiǎn)場(chǎng)景。而車上也必須有強(qiáng)大的AI芯片，才能在0.05秒內(nèi)完成從看到動(dòng)的全過(guò)程。</p>
<p class="ql-block">不過(guò)，它也不是萬(wàn)能的。它會(huì)遇到?jīng)]見(jiàn)過(guò)的怪事，比如倒著開(kāi)的警車，或者突然沖出來(lái)的球和小孩。這時(shí)候，它可能會(huì)猶豫，甚至做出錯(cuò)誤判斷。所以目前的方案往往是“端到端為主 + 規(guī)則兜底”，在99%的情況下自由發(fā)揮，在1%的極端情況下觸發(fā)安全規(guī)則。</p>
<p class="ql-block">但它的終極目標(biāo)，是像人類一樣擁有“常識(shí)”——看到塑料袋飄過(guò)不剎車，看到石頭卻能判斷是否需要避讓。這種能力不是靠寫(xiě)規(guī)則，而是靠對(duì)物理世界的深層理解。</p>
<p class="ql-block">所以，端到端自動(dòng)駕駛的本質(zhì)，就是拋棄傳統(tǒng)“感知→決策→控制”的流水線，用一個(gè)統(tǒng)一的大腦，直接從原始數(shù)據(jù)輸出控制信號(hào)，通過(guò)海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練出類人駕駛直覺(jué)——這，就是自動(dòng)駕駛的“終極腦”進(jìn)化方向。</p> <p class="ql-block">好的！我們來(lái)拆解「端到端自動(dòng)駕駛」的技術(shù)核心，用更深入的比喻和原理說(shuō)明，但依然保持易懂。關(guān)鍵在于理解 **“從原始感知到車輛控制的一體化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”** 如何運(yùn)作。</p><p class="ql-block">---</p><p class="ql-block">### ?? **核心原理：一個(gè)超強(qiáng)大腦的養(yǎng)成**</p><p class="ql-block">想象你給一個(gè)新生兒（AI）裝上眼睛（攝像頭）和手腳（方向盤(pán)/油門(mén)/剎車），然后把它丟到駕駛學(xué)校進(jìn)行 **“沉浸式訓(xùn)練”**：</p><p class="ql-block">#### ?? **訓(xùn)練三階段**</p><p class="ql-block">1. **模仿人類（行為克?。?* </p><p class="ql-block"> - **方法**：給AI觀看 **100萬(wàn)小時(shí)** 人類司機(jī)開(kāi)車時(shí)的 **攝像頭畫(huà)面 + 對(duì)應(yīng)操作**（方向盤(pán)角度、油門(mén)深度等）。 </p><p class="ql-block"> - **學(xué)習(xí)目標(biāo)**：建立 **“畫(huà)面→動(dòng)作”的條件反射**。 </p><p class="ql-block"> - *例子*： </p><p class="ql-block"> - 輸入畫(huà)面：紅燈亮起 + 前車剎車燈亮 </p><p class="ql-block"> → 輸出動(dòng)作：剎車踩下30% </p><p class="ql-block"> - 輸入畫(huà)面：右前方有摩托車靠近 </p><p class="ql-block"> → 輸出動(dòng)作：方向盤(pán)向左微調(diào)2度 </p><p class="ql-block">2. **自我進(jìn)化（強(qiáng)化學(xué)習(xí)）** </p><p class="ql-block"> - **方法**：讓AI在 **虛擬世界** 中開(kāi)車，系統(tǒng)自動(dòng)打分： </p><p class="ql-block"> - ? **加分**：平穩(wěn)加速、居中行駛、禮讓行人 </p><p class="ql-block"> - ? **扣分**：壓線、急剎、碰撞 </p><p class="ql-block"> - **學(xué)習(xí)目標(biāo)**：通過(guò)試錯(cuò)，找到 **最大化得分的駕駛策略**。 </p><p class="ql-block"> - *關(guān)鍵突破*：AI會(huì)自己發(fā)現(xiàn)人類未教過(guò)的技巧！ </p><p class="ql-block"> > 比如：在堵車時(shí)輕微擺動(dòng)車身，讓旁道車輛不敢加塞（真實(shí)案例！）</p><p class="ql-block">3. **現(xiàn)實(shí)考試（在線學(xué)習(xí)）** </p><p class="ql-block"> - **方法**：真實(shí)車輛路測(cè)時(shí)，當(dāng)人類司機(jī)突然接管方向盤(pán)，AI立刻記錄： </p><p class="ql-block"> - 接管前1秒的畫(huà)面 </p><p class="ql-block"> - 自己原本的操作 vs 人類的操作 </p><p class="ql-block"> - **學(xué)習(xí)目標(biāo)**：修正 **“考試失誤點(diǎn)”**。</p><p class="ql-block">---</p><p class="ql-block">### ?? **神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部如何工作？（技術(shù)簡(jiǎn)化版）**</p><p class="ql-block">把AI大腦想象成 **3層流水線工廠**，但所有車間是打通的：</p><p class="ql-block">| **層級(jí)** | **傳統(tǒng)模塊化** | **端到端** | **關(guān)鍵突破** |</p><p class="ql-block">|----------------|---------------------------------|----------------------------------------|-----------------------------|</p><p class="ql-block">| **輸入層** | 攝像頭 → 生成“物體清單”<br>（車、人、紅綠燈） | **直接吃原始像素**<br>（無(wú)需中間標(biāo)簽） | 省去人工標(biāo)注，避免信息丟失 |</p><p class="ql-block">| **理解層** | 靠規(guī)則判斷：<br>“綠燈=可通行” | **自建4D時(shí)空模型**<br>（動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)所有物體未來(lái)軌跡） | 理解“意圖”<br>（如：行人看似靜止但身體前傾→即將移動(dòng)） |</p><p class="ql-block">| **決策層** | 分步計(jì)算：<br>“先剎車，再右轉(zhuǎn)” | **瞬間輸出控制信號(hào)**<br>（方向盤(pán)角度+油門(mén)深度+剎車壓力的 **連續(xù)值**） | 操作更平滑，像老司機(jī)“肌肉記憶” |</p><p class="ql-block">#### ?? **關(guān)鍵技術(shù)：占用網(wǎng)絡(luò)（Occupancy Networks）**</p><p class="ql-block">- **問(wèn)題**：傳統(tǒng)方法需要先識(shí)別“這是什么物體”（車/樹(shù)/人），再?zèng)Q定如何應(yīng)對(duì)。但 **無(wú)法識(shí)別未知物體**（比如路上翻倒的紙箱）。 </p><p class="ql-block">- **端到端方案**： </p><p class="ql-block"> AI不關(guān)心“是什么”，只關(guān)心 **“空間是否被占據(jù)”** 和 **“它怎么動(dòng)”**： </p><p class="ql-block"> - **輸入**：8個(gè)攝像頭的原始視頻流 </p><p class="ql-block"> - **輸出**：構(gòu)建 **3D立體網(wǎng)格地圖**，標(biāo)記每個(gè)小立方體（體素）： </p><p class="ql-block"> - ?? 被占據(jù)（障礙物） </p><p class="ql-block"> - ?? 可通行 </p><p class="ql-block"> - ?? 動(dòng)態(tài)物體運(yùn)動(dòng)方向 </p><p class="ql-block"> - *優(yōu)勢(shì)*：即使不認(rèn)識(shí)紙箱，只要它占據(jù)道路空間，AI自動(dòng)繞行！</p><p class="ql-block">---</p><p class="ql-block">### ?? **為什么需要超級(jí)計(jì)算機(jī)？**</p><p class="ql-block">1. **訓(xùn)練規(guī)模**： </p><p class="ql-block"> - 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有 **數(shù)十億個(gè)參數(shù)**（相當(dāng)于腦神經(jīng)連接） </p><p class="ql-block"> - 需處理 **PB級(jí)視頻數(shù)據(jù)**（1 PB = 100萬(wàn)GB） </p><p class="ql-block"> - **Dojo超算** 作用：相當(dāng)于給AI建一座 **巨型駕駛訓(xùn)練營(yíng)**，1天模擬100萬(wàn)次危險(xiǎn)場(chǎng)景（暴雨夜行人突然沖出等）</p><p class="ql-block">2. **實(shí)時(shí)推理**： </p><p class="ql-block"> - 車輛行駛時(shí)，AI必須在 **0.05秒內(nèi)** 完成： </p><p class="ql-block"> **攝像頭輸入 → 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算 → 控制信號(hào)輸出** </p><p class="ql-block"> - 依賴車載AI芯片（如特斯拉HW4.0算力達(dá) **720 TOPS**） </p><p class="ql-block">---</p><p class="ql-block">### ?? **為什么難實(shí)現(xiàn)？挑戰(zhàn)解剖**</p><p class="ql-block">#### 1. **數(shù)據(jù)饑餓性**</p><p class="ql-block">- **極端案例太少**： </p><p class="ql-block"> 99%時(shí)間是普通路況，但決定安全的1%是 **“生死瞬間”**（如小孩追球跑上馬路）。 </p><p class="ql-block"> → 需主動(dòng)制造 **對(duì)抗性樣本**：在仿真環(huán)境中編程百萬(wàn)種車禍場(chǎng)景。</p><p class="ql-block">#### 2. **黑盒不可解釋性**</p><p class="ql-block">- **致命問(wèn)題**：AI突然急剎，工程師回看數(shù)據(jù)也無(wú)法確定原因。 </p><p class="ql-block"> → 解決方案： </p><p class="ql-block"> - **添加“解釋層”**：額外訓(xùn)練一個(gè)小AI，嘗試描述大AI的決策邏輯（如：“因檢測(cè)到左側(cè)卡車輪胎異常抖動(dòng)，可能爆胎”） </p><p class="ql-block"> - **強(qiáng)制安全規(guī)則**：設(shè)定物理底線（如：“方向盤(pán)轉(zhuǎn)角速度不得超人類極限”）</p><p class="ql-block">#### 3. **現(xiàn)實(shí)長(zhǎng)尾問(wèn)題**</p><p class="ql-block">> **經(jīng)典案例**： </p><p class="ql-block">> - 訓(xùn)練數(shù)據(jù)中有“警車”，但沒(méi)遇到過(guò) **“倒著開(kāi)的故障警車”**（真實(shí)事件?。? </p><p class="ql-block">> - AI困惑：該按“警車”避讓？還是按“逆行車輛”對(duì)抗？ </p><p class="ql-block">> </p><p class="ql-block">> → 端到端依賴 **數(shù)據(jù)多樣性**，但現(xiàn)實(shí)總有超出訓(xùn)練集的“怪事”。</p><p class="ql-block">---</p><p class="ql-block">### ?? 未來(lái)方向：混合架構(gòu)</p><p class="ql-block">純端到端尚未成熟，當(dāng)前領(lǐng)先方案多為 **“端到端為主 + 規(guī)則兜底”**： </p><p class="ql-block">- **99%情況**：由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本能駕駛 </p><p class="ql-block">- **1%極端場(chǎng)景**：觸發(fā)預(yù)設(shè)安全規(guī)則（如：突然識(shí)別到路中間有虎，立即剎車?。? </p><p class="ql-block">> ?? **終極目標(biāo)**： </p><p class="ql-block">> **讓AI獲得“人類級(jí)常識(shí)”**——看到塑料袋飄過(guò)不剎車，看到石頭卻緊急避讓， </p><p class="ql-block">> 這種能力不是靠規(guī)則，而是靠 **對(duì)物理世界的深層理解**。 </p><p class="ql-block">> 這正是端到端學(xué)習(xí)的革命性潛力所在。</p><p class="ql-block">---</p><p class="ql-block">### 總結(jié)：端到端的本質(zhì)</p><p class="ql-block">> **拋棄“感知→決策→控制”的流水線， </p><p class="ql-block">> 用一個(gè)統(tǒng)一大腦消化原始傳感器數(shù)據(jù)， </p><p class="ql-block">> 直接輸出車輛控制信號(hào)， </p><p class="ql-block">> 通過(guò)海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練出類人駕駛直覺(jué)—— </p><p class="ql-block">> 這就是自動(dòng)駕駛的“終極腦”進(jìn)化方向。**</p>