地平线陈黎明：端到端是目前通往自动驾驶终局的唯一可行方案

专题：2024中国汽车论坛

2024年7月11-13日，2024中国汽车论坛在上海嘉定举办，地平线总裁陈黎明出席并演讲。

以下内容为现场演讲实录：

上午对业界谈得比较多的自动驾驶端到端大模型做了一些分享，同时把地平线在这方面的技术的积累和最新产品做了分享。本场论坛由于时间关系，不能展开，我想简单谈一下端到端大模型产品化。

端到端大模型的核心要素：算法、数据和算力、工程能力，这是我们认为在端到端大模型发展中非常重要的几个核心要素。对于端到端大模型，大家都谈得非常多，大家也都在做，在自动驾驶这个领域，它的落地我们认为不是一蹴而就的，是需要逐步去实现的，为什么这么讲？正如我上午所分享的，从规则驱动到数据驱动，技术迭代的“跷跷板效应”无法全面提升系统能力。规则驱动的软件1.0基于大量人工规则，系统上限低，下限可控；数据驱动的端到端系统，能够实现信息无损传递，系统上限高，而下限不可控。

端到端大模型是基于一个概率模型训练，它有一个问题是对于比较简单，比较容易描述的场景，往往它的输出没有那么精确，它的底线比较低，安全的保障有一些concern。特斯拉在这块已经做得相当不错了，但是还没有完全解决这个问题，我们认为在目前缺乏足够数据的条件下，还是需要逐步实现端到端，一个模块、一个模块去替代，地平线陈黎明：端到端是目前通往自动驾驶终局的唯一可行方案完成端到端的同时做好安全兜底，以这种比较坚实的工程基建和快速迭代的方式，能够一步步提升系统的性能上限，同时也能够保证系统性能的下限。这是一方面。

另一方面，整个技术还是在不断发展，包括模型本身、算法本身也在不断发展。我们之前用得比较多的神经网络都是卷积神经网络（CNN），目前比较流行的是Transformer，Transformer里面有特殊的算子，需要硬件去支持它。这就是为什么我们讲新的算法出现以后，前一代的芯片可能计算效能不能很好、很充分地支持最新的算法，这要求我们在硬件设计上更好地支持这些特殊的算子，使得整个计算效率更高。这是逐步实现的过程。

再一个我想讲的是数据。我们知道特斯拉今年推出的FSDV12.3版本让大家很惊艳，它在很短的时间里面用了一千万个样本视频，来训练它的自动驾驶这部分。一千万个样本是从100亿个样本里面提取出来的高质量数据，对于我们自动驾驶在中国落地的话，现在的数据积累远远不够。怎么得到这些数据，也是现在整个行业面临的挑战。主机厂的确有很多数据，但很多数据是不是真正高质量有用的？这是一个值得探讨的问题。因为对于特斯拉积累的100亿的数据，它是基于在标准传感器的框架下收集起来的，它有延续性，它在过去几年的积累可以继续用来训练它的一些最新的模型。

我们目前遇到的困难是很多车型和传感器的架构、传感器的布置和采用等都在不断变化，我们虽然收集了很多数据，但这些数据不是高质量地积累起来并且能够持续使用的，这块也是我们接下来不光是某个企业，而是整个行业要去探讨的问题。也就是说，主机厂和科技企业怎么能够协同起来解决这个问题，这是大家要共同探讨的。

我们认为随着自动驾驶的发展，2010年前后，当时的Google，现在的Waymo第一次把自动驾驶这个话题提出来，十几年间行业内各个企业大力投入研发，笃行不辍。虽然当前有不同的技术路线，但是地平线认为端到端是目前通往自动驾驶终局的唯一可行方案，需要大家不断地投入，来共同推动自动驾驶的落地。

我就分享这些，谢谢付会长。

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