车企纷纷涌向“端到端”智驾，到底突破了没有？谈谈中美自动驾驶的现状与未来

[@aaronwhitetalk]

总的来说，大家平时开车，现阶段还是不要太过于依赖智驾。再等等，真正端到端没那么快。大家觉得呢？

[@天旭-f7p]

我觉得还是硬件技术的问题，我看大疆出的那个自动驾驶学习就挺不错的，如果把技术都交给一两家公司来做其他公司买他们技术大数据由他们收集处理，我相信路应该会走的更顺一点！走城市道路我还是比较相信自己，开高速用ACC自动巡航觉得不错。

[@stevel5806]

华为最新ADS3.0已经做到端到端自动驾驶了，能自动从你家地下停车位一直开到公司或商场停车场的某个停车位。另外你停车时可以人下车离开让它自己去找位置停，取车时可以一键召唤它开到你面前，这期间它还会自动避让行人和礼让对面车辆先行。网上很多视频。

[@风筝-k7b]

自驾的核心是安全，，，而不是什么丝不丝滑，，特斯拉有脸说安全吗？或者说，他有脸和谁比安全？第二，华为根本没有用一片北美的所谓算力卡，，， 然后回到主题，，第一，华为从来没有说过，华为认为特斯拉的自驾水平超过华为，甚至，认为大幅落后于华为，是华为自己在漂亮国搞的测试的人员，还不如你搞无人驾驶的业内朋友吗？ 第二，，华为不止一条技术路线在推进，，对应的是他要烧的钱更多，这是普通中国的企业根本烧不起的科技投入，中国搞科技企业有国家补贴吗？有不被卡脖子的自由吗？中国就不能搞一条成熟的可行路线，只能搞一条别人没有搞过的路线？直接说吧，中国人有没有资格站上和漂亮国竞争赛道上？中国人只能爬在赛道边上？ 我感觉你暂时还是别讨论这个话题了，，过二年后，，或者等五六年特斯拉破产后，你再来说比较合适，，

[@terry1708]

不用那么迷信某个概念。 我认为有一条是不会错的，AEB优秀的，智驾水平未必高。 如果连AEB都不行，智驾就更不要提了。

[@zzjames5724]

@@stevel5806 你说的这个就是对“端到端”概念的误读

[@千千靜听]

我开的阿维塔12，升级到ads3.0以后，几乎不需要接管了，无论是城区驾驶，还是下地库停车，全程自己搞定了，而且在变道超车和红绿灯🚥路口也会博弈，你进我退的游戏，我觉得ads3.0在转弯的时候要控制下速度，时速30太快了，其它没问题。

[@charleschiupda]

感謝分享 恭喜 突破10W

[@joeyjia5553]

技术方面的确不懂，但从客户的实际应用方面，网上大量自动驾驶视频看起来华为在应用方面已经超越特斯拉FSD了。

[@miaowang6250]

远远超越，我是国内M9车主同时在西雅图有一台Model Y

[@stevel5806]

的确，我最近在美国就开过FSD三个月，感觉跟华为ADS2.0差不多，但比起华为最新的ADS3.0就真的差距拉大了；华为目前的端到端停车位无人驾驶，自动离车泊车，一键召唤，自动避让行人和礼让来往车辆，车位记忆，倒车寻迹，车灯迎客凤舞九天特效，最新还有个自动挪车功能等等，这些特斯拉目前都没有。还有华为软件优化，和华为设备互联体验，语音助理方面都做的比特斯拉好很多，最后就是华为最牛逼的AEB好像特斯拉也欠缺，这个是目前问界车主们最喜欢的华为智驾功能之一。网上可以搜一下最近发布的ADS3.0的视频，关键是这个最新版本目前已经推送给华为用户广泛使用了，真的做到满满的未来感。

[@africasteel1515]

那这个播主所谓的＂差距还很大＂依据在哪里？是不是想当然的认为Tesla就更好呢？

[@PoPo-in3hl]

⁠@@africasteel1515不是差距很大 是車尾燈都見唔到

[@africasteel1515]

@@PoPo-in3hl 是的，相差十万八千年

[@yuanli6224]

一个youtuber，指导市值几十亿，上百亿的车企如何做研发，靠谱！

[@gsf1200s]

一个nobody，指导十万粉丝的KZbinr如何做节目，靠谱！

[@Uponlytech]

很多极其简单的道理却常被千亿市值的公司忽略，或选择性失明，诺基亚，柯达，英特尔，都是案例，并不是市值高，做出的选择就是对的，甚至有可能故意错，就为了蒙骗投资人和消费者，比如恒大，比如乐视

[@zhuoyaohe7235]

我还是太年轻了，太浮躁了，关注你太早了，以至于都没得到博主的一句“谢谢”

[@aaronwhitetalk]

谢谢~🎉🎉🎉

[@zhuoyaohe7235]

够意思。。。博主速速10w粉丝。博主早生二胎🤭

[@sevenmao3117]

关注了，祝早日10万粉，加油

[@albertwang5974]

还是看好传统的感知，决策，控制模型，可以分开训练和升级，而且能耗可以做到更低，感知层负责建立一个数字空间，决策，控制模型在这个数字空间训练就行！

[@elyjamesuzu]

加油，突破10W

[@KingerHammer]

以后应该智驾提供多种不同选择方案供司机选择，就像每个人驾驶习惯不一样，每个人在不同环境也应该能选择不一样的自动驾驶方案

[@CunZhang1974]

就马斯克对激光雷达的态度，特斯拉的自动驾驶不可能有质的飞跃！而且自动驾驶不是车个体的事情，而是交通设施整体的配合，如现在导航都能知道红绿灯的信息一样，只有汽车、导航、道路设施都配合形成一体才能达到真正的自动驾驶。而且这些系统的结合也是中国的优势，相信全自动驾驶再有五年会有本质的变化！

[@jessexb]

19年回的国，后来疫情了，今年6月回去，发现导航上能提示红灯时间，很当时很好奇，以为是有什么感应，后来搜索后发现是把全国的红绿灯数据汇总后，调用的数据库。这对自动驾驶还是很有帮助的。

[@CunZhang1974]

@@jessexb 估计以后都得回国开眼界了😃

[@but_at_what_cost]

纯视觉在夜晚和雨雾天气存在问题。

[@taibaili-n9u]

呵呵，现在中国有的车企已经开始当时激光雷达了，采用特斯拉的方案，比如小鹏，之前有个大佬还说5年内所有车企都会放弃激光雷达

[@taibaili-n9u]

中国有的车企已经开始放弃激光雷达了，采用特斯拉的视觉方案，比如小鹏，之前有个大佬也说中国未来5年内所有车企都会放弃激光雷达，跟成本无关，而是视觉方案更优

[@libiu1706]

各車企整合做大軟件想換芯片，幫助芯片軟件公司融資，需要国家整合各大車企的軟件芯片部門，幫助做大變成國际性公司

[@CunZhang1974]

建议博主看看特斯拉和国内智驾的比较测试再看看特斯拉是不是值得一吹！

[@张凡-o6j]

基于规则的自动驾驶和端到端自动驾驶，在绝大部分场景区别不大，但是在陌生场景的表现会拉开

[@shimingchao]

你再思考一下

[@snack1246]

加油✊

[@陈生-w2h]

哪里来的底气L4，据我所知L3都没有

[@jzhu2001]

端到端是不可取的方法， 汽车驾驶应该是个自适应系统， 应该是基于规则的自动控制问题。 基于神经网络的端到端是个黑箱系统， 不可能做到100％没有问题， 但是有了问题又没有任何东西可以控制是非常可怕的。

[@02210]

专业！尤其是最后那个1%的事件，是死循环，没办法解决

[@boonchongsim8926]

所以，华为的方向确实更加正确。

[@Ghirardelliy]

大致這字眼下得好，工作團隊與流程不也是端到端，沒有所謂的一步到位，無數個適配過程才能建構安全可靠

[@aaronwhitetalk]

是的~ 组织充满活力，也很重要！

[@tinlu4137]

感覺用二維碼建立標示提供道路規劃和地標坐標。。用土地鑑界的原理。。應很容易低成本建立室內室外可靠的車道協同。。

[@臺灣省萊克多巴蛙]

大陆现在是5G网络全覆盖，到处都是低延迟物联网+北斗高精度定位（厘米级定位），谁用二维码建坐标啊啊？

[@amo8495]

平面2.5 D vs立體2.5 D 切角面 色差/疊色圖處

[@Roosevelt-q8t]

大家想一个问题 如果在偏远地区和小城市高精地图不太给力的地方，是不是特斯拉FSD更有潜力

[@德雨日记]

去看看華為吧

[@个人主义-h7t]

感觉似乎还是没说明白。端到端的统一大模型和分模块的小模型会造成一个是自主解题的stateless，另一个是刷题式的stateful？这其中的必然性在哪里？ 模块化这种方式我感觉更容易掌握对问题的理解和控制。端到端中间这个大黑盒，如何解读某个特定的输出结果？这种试图跳过规则（对问题的理解和定义），会不会造成输出结果变好或者变坏，却又无法解释的情况。

[@dscos1979]

翻譯：派特派員天天盯著特斯拉看有什麼可以抄的，然後宣傳上每一家都超越特斯拉

[@shchong2]

99.6k ...... 99.7k ...... 99.8k ...... 99.9k ...... 100k ...... 250k ...... 500k ...... 1M ! 👍🎉🎊🏆🥇

[@aaronwhitetalk]

10W满足了 [呲牙] 感谢~🎉🎊

[@leonrich6110]

AI这个词是30几年前在大学英语课本上学到的，到现在连个翻译和驾驶还做不好，外行看来还真不咋样。

[@eamoncat]

主要是因为你实在太外行了。。。

[@jshw-zx9sm]

这个名词“端到端”，就已经把思维圈禁起来。华为ads4.0开始内测，华为3.0十二月还有一次大版本升级，华为算力正在光速增长，用恐怖一点不为过。 现在美国人最擅长就是发明各种词汇，特斯拉fsd，十月还是不能通过工信部的产品安全测试，明年还将推迟中国落地。台湾金阿波罗BP机暴恐事件，又成为一个不可预测的国家安全因素。

[@leeweilun3047]

有一说一， 端到端（end to end）不是什么新概念，是车企现在拿来当宣传用语罢了，说不上发明词汇。同时由此可见你对计算机网络知之甚少😅

[@jshw-zx9sm]

⁠@@leeweilun3047嗯，你是知道“端到端”只是营销用语。

[@terry1708]

​​@@leeweilun3047其实端到端的本质，是通过学习数据输入和输出去建立黑箱模型，好处当然是仿真度高，就是所谓的上限高，缺点就是没有规则化，容易出现意外状况，就是所谓的下限低。以目前的算力和数据，低下限的出现概率不会很低，这也就是为什么特斯拉真正用智驾的人不多的原因。 虽然美国人炒作概念的能力真的一流，但是根本不用迷信所谓完全的端到端。 怎么样去利用端到端的优势，规避劣势，怎么样去利用传统规则化逻辑化的智驾模型的优势，规避劣势？ 可能就是像华为做的那样，把两个东西有机融合，才是未来。

[@fookshine]

只要不是用猶太人的智駕系統就不怕他們遙控撞車或者爆炸！

[@jiema8426]

世界模型 World Model 是人工智能领域的一个术语并不是夸大的宣传。等同于状态的集合。

[@aaronwhitetalk]

是的，扣票了

[@wanghello5139]

fsd真的有那么牛B吗？

[@mickeyluo-ug3bl]

不是很同意老白的观点，不知道老白是不是电动车的车主，其他不说，就停车入库现在即便不带激光雷达的车型也要比99%的人类司机停的好，只是速度慢一点而已

[@aaronwhitetalk]

我天天用，还不行

[@dahaida8231]

@@aaronwhitetalk 好奇老白开啥车

[@hongzhou620]

@@aaronwhitetalk可能你用的是特斯拉的哈哈

[@tanxu2869]

我的车是理想，倒车入库成功率已经很高了，日常都是它自己倒

[@东来-f9m]

@@aaronwhitetalk 首先感谢下老白，好多科技方面的科普都是听您的讲解了解的，其次，偷偷怀疑下老白的车是tesla，起码不是华为和理想的，我的是问界的，倒车我感觉比我这老司机都好了，应该不至于不行。😁

[@章明源-w9r]

油管广告时间都变长了吗😢

[@aaronwhitetalk]

国内平台看~

[@hongzhou620]

前提就有问题，特斯拉自动驾驶什么时候领先了？ 好像很多人被洗脑

[@terry1708]

很多up主不需要论证，先天就认为特斯拉领先。实际上特斯拉连AEB都远不如华为，AEB是安全的基础，没有安全的智驾，再丝滑都是垃圾。 就像现在中国发布登月宇航服，很多人都说不如空❌的舱外服简洁修身多了。而实际上，空❌的舱外服不仅要脐带连接航天器，不能独立工作，还有一个形容特别好，就是暴雪天穿贴身衣物在门口溜达几分钟，而真正的舱外服是要在冰天雪地里持续工作的。

[@louisliu6488]

端到端是自动驾驶原生技术，模块化的自动驾驶则是原有技术的嫁接，当然原生技术要好得多

[@elitebot9913]

FSD说白了就是用所有特斯拉的行车数据训练AI大数据模型，用AI生成的数据更新版本 但是这种方法真的一点代价都没有吗？我想到几个月前爆出来AI用AI生产图像训练会污染数据库的那个新闻，新版本的FSD判断出错增加是不是因为AI训练的数据库也被污染了，导致版本越升级，AI判断的能力越差？

[@bbrmb2020]

🎉🎉🎉

[@maggpsun20]

华为的，水分太多。不是合适的技术路线。比FSD差多了，是技术基因的差别

[@eric0kinge]

如果美国智驾软件由某国人写，那落地还需要一段时间

[@matthew1026]

我不懂智驾这些专业知识，但是回国买了阿维塔，瞬间感觉model y的车机特别垃圾

[@tyou5779]

目标放大点，100W

[@aaronwhitetalk]

😂 我这种不可能。点关注了没？

[@tyou5779]

@@aaronwhitetalk 平台体量决定了有这个机会，其它行业不好说

[@1450全去死]

@@tyou5779 他这种讲的太专业，不会有太多人看的，像他的很多视频我就没怎么看懂，纯粹是刷完当支持，那种“比1元硬币薄，4个轮子一样圆”的言论才会多粉丝

[@wanlig]

特斯拉不靠谱，你会开一个随时可以远程给你的车上锁，甚至送你上天的车吗？

[@PoPo-in3hl]

騰訊 華為 蘋果全世界到在做

[@PoPo-in3hl]

俄羅斯的600億外國儲備被送給烏克蘭用來戰爭 這個世界就是這樣

[@89ganlinyang64]

淦完全符合紙老虎法規遙遙領先😂😂😂😂

[@wxm422]

你这里面说特斯拉的端到端跟人类学习开车的过程大致相当, 但人类学习开车的过程却不是端到端的。人类开车的过程实际上是模块化的，先是视觉识别，然后根据识别的路况， 选择规则，做出判断，做出下一个操作。 人类学习开车只需要几天到几个月，能这么快就是人类的学习是基于规则的，不是象神经网络的端到端是基于统计，需要大量的数据。神经网络的端到端的学习象文科生学习，基于规则的学习更象理科的学习。 另外一个问题就是端到端模型很难 fix bug.一旦出现某些场景的不能够处理,并没有好的办法消除bug，不·可能很快的学习并完善。只能修改模型，不停的输入各种状况下盲目让他不停的学习，希望下一个版本有所改善。

[@leeweilun3047]

你说端到端很难fix bug我就不同意了，你怕是对端到端有什么误解😅 比起hard coding，端到端只需要灌数据就能解决问题了，所需要的时间和精力都大大降低

[@wxm422]

​如果端到端的模型，在某一场景下做出了错误的判断选择,请问你怎么修改 12:02 ?​神经网络是一个黑盒子,里面的参数只能通过学习，而不能直接人为修改@@leeweilun3047

[@deviny4722]

我的理解是神经网络的入口是采集到的视频数据，输出是对车的油门刹车方向的控制命令。如果是这样没有可以人工编程干预的节点，一切在神经网络中处理。如果要修复一个处理错误的场景，就只能提供新训练数据，生成一个不同的神经网络。新的网络是否会出现新的问题都是未知的。不知道这个理解是否有误。

[@xinlixiao4905]

其实人类学开车并不是完全基于规则，有很多小细节都是端到端学习的。典型例子就是你在任何驾照不会学到这种规则：如果你前方23度3.4米的地方有个人，你需要往左打15度方向盘并把速度减到20迈。 你所谓的规则学习只是师傅教的大规则，比如这时加速这时减速。这其实就是端到端学习。规则学习必须有明确的加多少减多少。

[@天下-h5j]

@@xinlixiao4905怎么感觉还是基于规则，你之所以往左打，是基于碰撞的规则，打多少度是基于物体大小，路的宽窄，以及交通情况的综合判断，是有明确避免碰撞的意图的，而所谓端到端并没有明确的意图，只是训练数据时大家遇到这种情况都会这样做，我就这样做了，是没有价值判断的。

[@linhaigui]

点评大疆车载

[@kingdad-889]

特斯拉不咋滴

[@dogouyan926]

端到端，这个我熟（国产厂商），方便云控！

[@aaronwhitetalk]

和这没关系

[@مرواریدمشرقزمین]

科技始終於人性

[@hukai86]

为啥国产车在欧洲连基本的L2都做不好呢？试驾过名爵，比亚迪，自己租过领克，朋友租了一年的nio。就基本的acc加车道保持，体验都差于欧洲车。还有领克01那毫无阻尼的油门踏板，真的是货车体验。中国车真的还有很长的路要走，还是踏实一点好。

[@shangmo9683]

那是华为没进欧州阿，国内最強

[@臺灣省萊克多巴蛙]

就欧洲那个5G覆盖，国内智驾去了有心无力啊，这种渣渣物联网水平····· 你不会真以为L3不需要物联网啊？

[@tinlu4137]

端到端可能只是個套。。會有國安問題

[@daiwanjianchu1450]

特斯拉不怕死人，国内厂商可太怕了，节奏一起，公关费不知道花多少。

[@twistarlight8403]

世界模型感觉是在嘲笑蔚来，但其实World model 的概念最早是去年特斯拉提出的。。。

[@leecarlos7569]

因為蔚來實現不了

[@twistarlight8403]

@@leecarlos7569 Let's see.

[@tastymark]

您搞笑啊，國內自動駕駛無論是蘿蔔快跑還是華為智駕都領先FSD太多了，不可能是落後的，我們都在做L4，FSD那個L2是輔助駕駛，和全自動駕駛是兩回事，我們由此至終都處於絕對領先位置。

[@SilverLi-z9g]

He always said 國內落後🤣

[@PoPo-in3hl]

@@tastymark 你說得太對了 中國高科技太強

[@jackzhou4813]

@@SilverLi-z9g 遥遥领先

[@liangli2523]

局内人和局外人的看法不一样

[@PoPo-in3hl]

@@liangli2523 中國人跟外國人的看法不一樣

[@jonah4697]

美国企业有先天的融资优势，在这个基础上它才能讨论所谓第一性原理，因为有钱。华为现在还在生存困境中，还是需要在安全的基础上做出足够优秀的产品。

[@paulpaul7777]

希望中国车企能走出自己的自驾路线，别一味紧跟特斯拉

[@Kelly-dx7be]

刚开始的比喻就不恰当，

[@bojin5163]

为什么不能成立联盟，一起做呢？这样就不用担心舆论压力了。反正全国都用的都是一套系统。

[@kanlu5199]

没有竞争就没有进步

[@aaronwhitetalk]

ADS是唯一有可能做成这件事情的。嗯，还得更强~

[@WoYaoDieManBUFF]

电动车对美国是基本是碾压，为啥要成立联盟。

[@mineralruv112]

结合国内国外实际上路的情况，华为和特斯拉基本没啥差距了，某些部分华为反而更领先。

[@leecarlos7569]

你有看過各國車企高管去試開華為嗎？繼續吹吧

[@dahaida8231]

点了，不谢

[@aaronwhitetalk]

感谢~🎉🎊

[@aegis43210]

實事求是，特斯拉這套才可能真正的Lv5，而華為只能卡在Lv4

[@BarbieHensley]

敢说华为，账号不要了吗。

[@zixiangchan1744]

特斯拉都敢说，你认为不敢说华为吗😂 海狗的战斗力还是比特孝子差点的

[@SilverLi-z9g]

卷是因為國內白花齊方競爭大, tesla 在北美不卷沒對手因為不開放市場給我們，閉關自守😂馬斯克已經說了如果歐美開放給中國車企更GG🤣

[@511liang7]

是的，这样特斯拉更没有上进心，死得更快😂

[@SilverLi-z9g]

@@511liang7 永遠就是sexy幾款

[@nlxw]

这标题就让人不想看、什么叫与特斯拉差距有多大？你确定特斯拉领先中国汽车吗？站起来做人不丢人。

[@daydaystudydaydayup]

实事求是

[@longhei6323]

标题是给某一立场人看的，而内容也不全是对特斯拉的差距，老白是懂用户体验的，各取所需嘛。

[@aaronwhitetalk]

真诚滴贴心滴服务不同客户群体~ 😂 本质是顺便科普一下。

[@LZY166]

不同的受众在群体使用不同的标题、关键词😂广告、引流都需要遵循这个原则😂😂😂😂好节目，不要带情绪去听，否则你不是来学习的，你把自己当督导了吖😂😂😂😂😂

[@nlxw]

@@daydaystudydaydayup 崇洋媚外不等于实事求是、站起来吧。

[@all-the-way-east]

基于规则的……，吓老子一大跳。

[@WoYaoDieManBUFF]

笑尿，极富美国特色🤣

[@Roosevelt-q8t]

一群人在评论区力捧华为 那问界撞洒水车是咋回事😂

[@shangmo9683]

老款m7无智驾版，新闻出这么久了，你竟然不知道

[@lifefun1987]

汽车什么水平，老司机开一个月就完全可以评价了。说特斯拉比华为強的，肯定不会自己拥有这两个车。 汽车不是芯片，就是民用产品。 上海，极限大雨，华为自动驾驶在中环开了20多公里。我只是控制车速到30公里。雨大到什么也看不见。 上海高架，华为可以百分之百使用。地面还差一点。

[@davidsio5302]

中國有的算力和美國差太遠了,被美國卡脖子

[@heehaahoohoo]

特屍拉 的 和華為的差距太大了,特屍拉追不上的

[@kimjong-un8361]

中国车厂应该一起搞,中国的显卡成本高得多

[@PoPo-in3hl]

@@kimjong-un8361不是有晶片就能做到 特斯拉有幾百萬車每天在跑 全世界只有特斯拉有的數據

[@wanghello5139]

@@PoPo-in3hl 大部分都是两点一线而已，再多也没啥用啊。

[@PoPo-in3hl]

@@wanghello5139 所以人成功 中國失敗

[@wanghello5139]

@@PoPo-in3hl 够自信的啊！

[@PoPo-in3hl]

@@wanghello5139 中國全部到在說端對端是對 這不是証明了嗎？

[@weiwei861]

与特斯拉的差距越来越大，领先很多了已经

[@jshw-zx9sm]

华为ADS，早就甩特斯拉FSD，一条街。特斯拉FSD，在中国无法正常完成高速与城市匝道，更不要说乡镇路况的行驶避让。

[@leeweilun3047]

​​@@jshw-zx9sm我怎么不知道fsd在中国上线了？😅不是明年第一季度嘛？

[@wanlig]

@@leeweilun3047在中国不测试就能上线了？线下测试视频找不到吗？

[@PoPo-in3hl]

@@weiwei861 還有2星期 10.10特斯拉就宣布退出自動駕駛 到時全世界只有華為在做領先全世界 遙遙領先 永遠的中國第一科技巨人

[@nbspnbsp5639]

ai 和 规则， 法律 和 道德，要平衡，这是中国人的智慧，吹端到端的和吹完全市场经济的是一波人吧。事实会打你们脸的。

[@郭哥-o9l]

要比較本身就要同時擁有華為與特屎啦！而不是沒有這二台車並有長期駕駛過，而就僅憑感覺或數據資料在那吹泡泡。

[@ericli4811]

🎉🎉🎉