端到端智駕相比傳統(tǒng)智駕，優(yōu)勢(shì)顯著在信息處理、迭代效率和成本等多方面。傳統(tǒng)智駕“模塊化”劃分，存在信息丟失、誤差積累等問(wèn)題，且邊際效應(yīng)驟減，功能受限。而端到端智駕直接由輸入求解輸出，不存在這些問(wèn)題。它能實(shí)現(xiàn)信息無(wú)損傳遞，將多任務(wù)整合為單一模型，共享骨干網(wǎng)絡(luò)提升計(jì)算效率，迭代快且維護(hù)成本低，讓智駕發(fā)展更具潛力 。

在信息處理方面，傳統(tǒng)智駕系統(tǒng)的分層架構(gòu)，使得各層之間信息傳遞就像接力賽，每交接一次，都可能丟失部分關(guān)鍵信息，導(dǎo)致最終決策出現(xiàn)偏差。而端到端智駕如同信息的“高速公路”，傳感器信息直接進(jìn)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一氣呵成輸出駕駛命令，減少了中間環(huán)節(jié)的損耗，讓車(chē)輛對(duì)周?chē)h(huán)境的理解更加精準(zhǔn)。

從迭代效率來(lái)看，傳統(tǒng)智駕依賴(lài)工程師制定規(guī)則，面對(duì)不斷變化的交通場(chǎng)景，更新速度較慢。每一次功能升級(jí)都如同重新搭建一座復(fù)雜的積木城堡，需要耗費(fèi)大量的人力和時(shí)間。端到端智駕則像是擁有自我成長(zhǎng)能力的“智慧大腦”，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，能自主學(xué)習(xí)模仿人類(lèi)駕駛經(jīng)驗(yàn)。它可以快速?gòu)暮Ａ繑?shù)據(jù)中汲取新知識(shí)，實(shí)現(xiàn)快速迭代。例如小鵬的“端到端智駕大模型”能2天迭代一次，這種高效的進(jìn)化速度，是傳統(tǒng)智駕難以企及的。

成本上，傳統(tǒng)智駕系統(tǒng)的復(fù)雜性，使得開(kāi)發(fā)、維護(hù)成本高昂。系統(tǒng)龐大，牽一發(fā)而動(dòng)全身，每一次小的改進(jìn)都可能帶來(lái)連鎖反應(yīng)，增加維護(hù)難度和成本。端到端智駕由于結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)潔，共享骨干網(wǎng)絡(luò)，降低了硬件和軟件的開(kāi)發(fā)成本，同時(shí)快速迭代也減少了長(zhǎng)期的投入。

總之，端到端智駕憑借在信息處理、迭代效率和成本控制上的優(yōu)勢(shì)，為智能駕駛的發(fā)展開(kāi)辟了新的道路，有望引領(lǐng)汽車(chē)行業(yè)進(jìn)入一個(gè)更加智能、便捷的未來(lái) 。