智能驾驶的技术路线正在经历一场从“模块化”到“端到端”的范式转移。传统方案将感知、决策、规划拆分为独立模块，存在信息损失与误差传递的先天缺陷。甬兴证券研究报告指出，端到端路线直接从传感器数据中学习驾驶策略，绕过中间模块消除瓶颈，允许网络朝着最终目标持续优化。特斯拉FSD V12、商汤UniAD等行业标杆方案已验证端到端的综合优势，端到端路线有望成为未来智能驾驶主流。
传统模块化与端到端——技术路线的代际跨越
传统模块化方案将自动驾驶分为感知、决策、规划与控制等独立模块，每个模块负责单独子任务。模块化具备便于问题回溯、易于调试迭代、低耦合、可解释性高等优点，但存在固有局限：各模块相对于最终驾驶规划目标存在信息损失问题，会丢失最优性；不同模块间优化目标不一致（感知追求平均精度mAP，规划追求最小位移误差min DE），误差在模块间传递。多任务架构尝试解决效率问题——共享主干网络、降低计算开销，但不同任务间的优化目标冲突无法根本解决，无法保证每个任务均达最优。端到端方案从根本上改变了这一格局——直接从车辆状态和传感器数据中学习策略，绕过中间组件消除潜在信息瓶颈和累积误差，允许网络效仿人类驾驶员朝最终目标持续优化。传统方案各模块独立优化，端到端实现全局联合优化。
端到端演进脉络——从ALVINN到FSD V12的三十年迭代
端到端自动驾驶的发展历程跨越了三十余年。1988年，卡耐基梅隆大学提出ALVINN，以前视摄像头、激光测距仪及路面强度反馈数据为输入，利用三层神经网络实现车辆横向控制，是端到端的雏形。2017年，NVIDIA提出PilotNet，基于CNN搭建网络直接根据前方图片输出方向盘转角，并提出显著性表示以突出关键目标。同年，FCN-LSTM引入长短时记忆网络，融合历史信息与当前特征预测车辆运动。2018年，Multi-modal利用前视摄像头和速度作为多模态输入，解决了横纵向联合控制的难题。2023年，特斯拉发布FSD V12测试版——首个全AI端到端自动驾驶系统，由视觉图像到车辆控制信号的直接输出，实现了感知决策技术的一体化。国内方面，小鹏开发并部署了量产端到端BEV感知架构XNet；商汤联合上海AI实验室提出UniAD，为感知决策一体化端到端大模型；鉴智机器人实现国内首个端到端模型实车部署。
UniAD——端到端行业落地的标杆方案
商汤UniAD是目前端到端方案综合性能领先的代表。UniAD将全栈驾驶任务整合在一个网络中，利用每个模块的优势，从全局视角提供互补的特征抽象，任务间通过统一查询接口进行沟通，促进彼此朝向规划方向协同优化。与传统多任务模型相比，UniAD在检测、跟踪、地图、运动预测、占用预测及规划等全栈任务上均表现更优。在感知方面，UniAD实现了高精度的目标检测与跟踪；在预测方面，运动预测与占用预测准确性领先；在规划方面，端到端联合优化使驾驶轨迹更接近人类驾驶员。UniAD验证了端到端架构的核心优势：通过绕过中间组件消除信息瓶颈和误差累积，网络能够朝着最终目标持续优化。UniAD不是简单地将各模块拼接，而是通过设计统一的特征表达和查询机制，使感知特征服务于预测，预测结果服务于规划，实现从“各模块独立最优”到“全系统全局最优”的跨越。
表1：端到端自动驾驶发展历程关键节点| 年份 | 方案 | 核心贡献 |
|---|
| 1988 | ALVINN | 三层神经网络实现横向控制 |
| 2017 | PilotNet | CNN直接输出方向盘转角 |
| 2017 | FCN-LSTM | 引入长短期记忆网络 |
| 2018 | Multi-modal | 横纵向联合控制 |
| 2023 | 特斯拉FSD V12 | 首个全AI端到端系统 |
| 2023 | 商汤UniAD | 感知决策一体化大模型 |
端到端成为行业共识——智能驾驶路线确定性增强
端到端路线正从“学术探索”走向“产业共识”。特斯拉FSD V12的商用验证、商汤UniAD的学术领先、小鹏XNet的量产落地，从不同维度证明了端到端的可行性。端到端并非完全抛弃传统感知模块的技术积累，而是在此基础上实现更高层次的系统集成——感知、预测、决策、规划不再各自为政。从智驾公司的技术路线图看，地平线征程6P已整合端到端算法；理想采用端到端+VLM双系统架构；蔚来依托Aquila超感系统向端到端方向演进。端到端趋势的产业确定性正在增强，对算力、数据、算法的要求均显著提升，技术壁垒将进一步拉大领先者与追赶者的差距。建议关注智能驾驶解决方案提供商德赛西威、中科创达、地平线机器人-W、文远知行等。
