忽如一夜春风来-家家都喊端到端

往年，除了固态电池，智能驾驶畛域的端到端，也在被狂炒。

特斯拉的示范效应真的很凶猛，随着TeslaV12在北美大范围推送以及表现，端到端也成为了智能驾驶行业里大家最为关注的技术方向。

当然，国际最大的故障妇孺皆知，就是营销前置。就像固态电池，还没整出什么大规模量产，先在流传过去吹一波。而且，到了仿佛不提端到端都不好心思出门的水平。

那么，什么才是端到端？这些真虚实假的端到端，究竟有多少干货呢？

端到端的黑盒子

先来了解一下，所谓端到端智能驾驶，打个不失当的比如，就像做菜，你在黑盒子的这边输入食材，而后另一边一步到位输入做好的菜。

由于，如今干流的智能驾驶方案，都是模块化的。就是咱们熟知的感知、决策和口头三大模块。而端到端就是把三个间接变成一个，从传感器数据输入开局，两边只需一步，到控制信号输入（马斯克所说的PhotontoControl），成功完整闭环。

这个操作也树立了目前智能驾驶畛域的最高水温和标杆，所谓无招胜有招、一招制敌。然而，这也反映了一个难堪的行业理想，就是特斯拉在智能驾驶畛域还是一骑绝尘的。

而当下广泛运行的三大模块的好处是技术较为成熟，开动员来确实定性更强。然而，这种技术架构下，智能驾驶车辆在极端案例（CornerCase）方面，依然依赖工程师编写少量代码去制订行驶规定。

单靠数据训练进去的各个模块，很难解决没碰到过的状况，也就是须要不时用规定去填俗称为坑的各种CornerCase。同时，为了迅速扩展量产车上智能驾驶系统笼罩范围，车企不得不招募更多的软件工程师，比如，华为智能驾驶的规控团队就招募了上千名工程师。

而智能驾驶方案中的模块化，也是不时退化而来。从2017年前的9个模快（仅感知环节就有检测、指标跟踪和融合数据3个模块），到多传感器融合后，如今的感知、决策（或许叫预测）和口头（或许叫布局控制）三大模块。

从融合的角度来说，当三大模块融合为一个黑盒子来输入口头结果的时刻，实践上要求是更高的，不然特斯拉为什么这么多年才干推出端到端？对吧。面前是基于弱小的DOJO超算中心，以及更多的GPU。

而且，这种彻底的端到端黑盒子，技术上很难启动Debug（调试）和迭代提升，同时由于传感器输入信号如图像、点云等是高纬度的，控制信号输入如方向盘转角和油门刹车踏板信号等是相对低维的，在端到端训练中十分容易过拟合，造成实车测试齐全无法经常使用。

没有金刚钻，不揽瓷器活。国际最近一些企业则宣称自己是端到端感知，或许端到端决策，只是各种细枝末节的端到端，这只能算作是纯数据驱动的感知和纯数据驱动的决策布局阶段。

换句话说，做得好点的还只是前两个模块的融合，基本做不到输入控制（口头）的结果。如今大肆宣传，不过是蹭热点、炒个概念。

端到端为什么会热起来？还有个要素，是去年商汤绝影的UniAD（UnifiedAutonomousDriving）取得了CVPR2023BestPaper最佳论文奖。虽说不算是众望所归，但也给智能驾驶行业注入了一剂强心剂。

但国际对UniAD褒贬不一，这种褒贬不一不只仅体如今感知、预测、规控各个团队的独立视角上，还体如今智能驾驶畛域学术界和企业界的鸿沟（Gap）。毕竟，企业面对的CornerCase也远多于学术界。

再说，故事讲得再流利，毕竟须要量产落地。由于，预研的技术是要落到实车上才干最终表现价值。

但UniAD的论文外面没有提供实车数据（不蕴含Nuscenes）的数据和Demo，只要开环评测，没有闭环评测。

只管北京车展上商汤绝影面向量产的UniAD成功上车展示首秀，但实践成果必需是须要验证的。

端到端的难点

端到端智能驾驶的前景，必需是黑暗的。然而，路线必需是迂回的。

比如，端到端方案中的一体化训练就须要海量数据，因此，难点之一就在于数据的搜集和解决。取得海量的行车数据，也是训练端到端智能驾驶模型的入场券。

马斯克去年在财报会上谈到过数据对智能驾驶模型的关键性，训练了100万个视频Case，勉强够用；200万个，稍好一些；300万个，就会感到Wow；到1000万个，就变得难以置信了。

而数据的搜集须要少量的期间和渠道，数据类型除了驾驶数据外还包括各种不同的路线、天气和交通状况等场景数据，特意是，实践驾驶中周围方位的消息搜集难以保障。

其次，数据解决时还须要设计数据提取维度、从海量的视频片段中提取有效特色、统计数据散布等，以允许大规模的数据训练。这点须要巨额的投入和老本。

由于，并不是一切的行车数据都可以用来训练端到端模型。有智能驾驶工程师就发现，原本积攒的路测数据只要2%可用。想让端到端模型具有通用才干，必需用不同场景中的高质量数据训练模型。

还有，《马斯克传》中马斯克也亲口解释过，特斯拉全球200万台车每天约可搜集1600亿帧的驾驶视频用于模型训练。然而，治理如此宏大的数据并非易事，由于绝大少数视频都是无用的。

真正贵重的是那些车流量意外大、或是有泛滥行人做出各式各样的行为、路况极端复杂的画面，然而这个占比甚至连1%都不到。而为了提取这1%画面，须要庞小孩儿力、算力、贮存甚至是电力等巨额老本。

就拿最关键的算力来说，门槛也极高。马斯克曾在往年三月初在X.com上示意目前FSD的最大限度要素是算力，而在失掉缓解后，4月初马斯克又示意，往年Tesla在算力方面的总投入将超越100亿美元。

此外，2024年Q1财报会议上，Tesla泄漏如今曾经领有35000块H100的计算资源，而2024年底这一数字将到达85000块。这象征着，要到达跟目前FSDV12雷同的水平，大略率35000块H100和数十亿美金的基础设备资本开支是必要前提。再往下，门槛还在进一步拔高。

数据失掉老本高昂，再加上数据隐衷和安保疑问，数据标注和荡涤艰巨，以及法律和监管限度等等，都限度着数据的失掉。那么，国际的车企，又有哪个能承当如此高昂的这些老本呢？

除了数据搜集的应战外，数据对齐也是智能驾驶技术中面临的一大难题。

智能驾驶畛域，面临着海量未标注的异构行为大数据。这些数据来自于不同的传感器、设备和环境，具有不同的格局和特色。要能用于智能驾驶的训练和运行，就须要启动准确的数据对齐。

所以，拨开营销的迷雾，咱们就知道，端到端的假相是什么。

简洁不便捷，端到端不是说哪个单项做好就行，而是须要系对抗切模块都到达一个较高的功能水平，才干在端到端的决策布局控制输入中达成较好的成果，这种端到端系统数据门槛，是远高于感知、决策、口头单个模块的数据需求的。

国际的企业，还是须要踏虚浮实把脚下的路走好才是。

---

岑参 白雪歌送武判官归京》中"忽如一夜春风来,千树万树梨花开"是传颂千古的咏雪的什么

岑参《白雪歌送武判官归京》中“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”是传颂千古的咏雪名句；《咏雪》中“ （未若柳絮因风起）”则更是传神地写出了雪花的轻盈美丽。

《白雪歌送武判官归京》的忽如一夜春风来,千树万树梨花开的意思是什么？

这首诗是岑参送一姓武的哥们回京城时候写的，那个时代交通不发达，一旦分开就不知道猴年马月能再见一回，所以古代写离情别绪的牛掰诗词特多，类似还有赠汪伦、渭城曲什么的。 这里岑大哥送内姓武的哥们时候就有感慨了于是留下了这么两句千古名句。 意思就是他送内哥们时候忽然下雪了，在秋天已经落光的枝头落上了积雪仿佛春天开的梨花开放了一样。 充分表达了作者虽然要跟哥们分别了但情谊还在于是他就很欣慰。 这诗里还有句牛掰的就是瀚海阑干百丈冰，愁云惨淡万里凝。

忽如一夜春风来，千树万树梨花开 这首诗的赏析是什么

这两句是说，一夜大雪，树上挂满雪花，天明一看，好像变成了另一个世界，犹如昨天吹来了春风，而使千树万树梨花怒放。 塞外苦寒，北风一吹，大雪纷飞，诗人以“春风”使“梨花”盛开，比拟北风使雪花飞舞，极为新颖贴切。 “忽如”二字妙甚，传出诗人惊喜好奇的神情。 “千树”句的壮美意境，颇富浪漫色彩。 盛开的雪白梨花，花团锦簇，压枝欲低，与雪压冬林的景象极为神似。 诗人“妙手回春”，以雪喻花，匠心独运，将内地春景比塞外冬景，构思奇巧，意境奇绝，是千古传诵的咏雪名句。

---

---

相关标签： 数据、 UniAD、 技术、 家家、 UniAD、 Case、 端到端、 智能、 输入、 模块、 数据、 模块、 马斯克、 融合、 训练、

上一篇：Win10系统桌面不停闪屏自动刷新的解决方法

下一篇：Win11如何退出预览计划？Win11退出预览计划的