那么什么是端到端大模型？小米的端到端大模型與主流的端到端大模型有什么區(qū)別？小米汽車官方進行了詳解。 簡單來說，端到端大模型就像是人的大腦，你的眼睛看到了紅燈，大腦就立即告訴你要停車。端到端大模型就是智能駕駛的“機械大腦”。

在端到端技術到來之前，傳統(tǒng)的智駕大體上都是一個個有規(guī)則的子模塊連接而成，相當于一個個工作車間，對傳感器收集到的信息進行判斷加工，最后輸出行駛指令。 模塊化架構的優(yōu)點是分工明確，如果發(fā)現(xiàn)問題，可以分模塊檢查解決。但是缺點也很明顯：上限很低，在執(zhí)行復雜的駕駛任務的時候，會有明顯的機械感，某些時候還需要人工接管。 而端到端就是一端傳感器輸入信息，另一端直接輸出行駛指令。將感知、預測、規(guī)劃這些原本分開的流程，整合為統(tǒng)一的大模型，并進行全部計算。去掉了信息在流水線上傳遞這一過程，誤差和延遲都大大減少。 只需要一個模型（one model），就能把攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等傳感器收集到的感知信息，轉換為方向盤的轉動方向和角度、加速踏板的踩踏深度等具體的操作指令。通過大量的數(shù)據(jù)訓練，不需要寫規(guī)則，也不需要處理極端場景，可以做到擬人駕駛，這種技術大幅提升了智駕系統(tǒng)的上限。 小米表示，目前主流的端到端大模型是生成式大模型，直接生成一條執(zhí)行軌跡，如果訓練不到位，就會出現(xiàn)很多莫名其妙的“幻覺”，這也是我們說的下限很低。

而小米的智駕對端到端的運行方式有著獨到的思考，從模仿軌跡轉為篩選軌跡。大模型首先實時生成所有合理的行駛軌跡，進而逐一考量安全、舒適、合規(guī)、效率等各方面因素，選擇最優(yōu)解并執(zhí)行。 在全面接入端到端大模型后，車輛的行駛軌跡更擬人，更加平滑、自然，急加速和急剎車明顯減少。除此之外，車輛還可以根據(jù)公交車道的限行情況，智能預判，并規(guī)劃最佳行駛路徑，提前做出更合理的駕駛決策。 接入端到端大模型的小米智能駕駛還可以做到ETC、閘機卡口通行，車位到車位，全程無斷點?？谇爸悄芙邓?，靈活等待；進出口機智識別，精確選擇；抬桿后即刻起步，高效利索。

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