在广义语境中，端到端是一种研发范式，指在一个任务中，从输入端到输出端，中间不经过任何其他处理环节，由一个模型完整实现输入到输出的全过程。在智能驾驶领域，端到端架构是指车辆将传感器采集的信息直接输入统一的深度学习神经网络，经过处理后直接输出驾驶命令。深度神经网络赋予端到端模型强大的学习能力，使其能从大量驾驶数据中自动学习复杂的驾驶模式和场景特征。
传统智驾系统的感知层、决策规划层和控制执行层之间 相互独立，信息传递容易积累误差，且智驾方案依赖于 工程师通过代码制定的规则，难以处理所有复杂场景，边际效应随着智驾能力的提升呈现几何式骤减。与基于规则的传统自动驾驶算法结构相比，端到端算法基于数据驱动，可以实现信息的无损传递。同时，端到端架构将感知、预测和规划结合为一个可以共同训练的单一模型，整个系统都针对最终任务进行优化，并且共享的骨干网络大幅提高了计算效率，使智驾方案具备更高的迭代效率，有效降低了维护成本。
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