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行业深度研究报告||
2024年9月6日
智能汽车系列一：“端到端”技术飞跃，引
行领新一轮智能驾驶产业革命
业
研
究所谓“端到端”是指一端输入图像等环境数据信息，中间经历类似“黑箱”的多层神经网络模型，另一
报端直接输出转向、制动、加速等驾驶指令。与传统规则驱动的分模块架构相比，端到端的实现将带来一
告系列优势，因而被产业界视为有望成为未来高阶智能驾驶解决方案的一种技术方案。
本篇智能汽车系列，我们就将聚焦“端到端”技术，来试图探究该方案在新一轮智能驾驶中的产业发展
相关问题。当前“端到端”技术的市场现状如何？该技术的存在对于产业界有怎样的价值？市场方面分
别取得了哪些进展？以及当前驱动该技术发展的有利因素有哪些？“端到端”技术路线的突破，对于智
能汽车产业有哪些产业机遇？相关企业发展情况如何？未来该技术路线的发展中，将可能面临怎样的市
场挑战？基于以上问题，我们进行了相应梳理，以期帮助大家更深刻地了解智能汽车中的“端到端”技
术。
目录
一、市场现状1
二、价值分析5
三、市场进展8
四、驱动因素15
五、产业机遇20
六、相关企业20
七、未来挑战25
八、参考研报26
一、市场现状
慧
1、目前的端到端自动驾驶包含狭义与广义两种定义
博目前端到端自动驾驶的定义可以简单分为狭义端到端和广义端到端。狭义端到端：传感器数据进入神经
智网络处理后，直接输出方向盘、油门、刹车等执行器的控制信号，该模式通过单一神经网络模型实现，
能是严格意义上的端到端。
投
研
127/
行业深度研究报告||
2024年9月6日
广义端到端：广义上的端到端具有两个特点：信息无损传递；可以实现数据驱动的整体优化。从广义角
度理解端到端，可以看到目前主流的方案仍有差异。主要方案包括通过神经网络模型实现感知与决策规
划，不包括控制模块；感知和决策规划使用神经网络，模块之间仍有人工设计的数据接口等方式。
2、模仿学习与强化学习是端到端自动驾驶的主要训练方法
227/
行业深度研究报告||
2024年9月6日
模仿学习（ImitationLearning）和强化学习（ReinforcementLearning）是当前用于训练端到端神经
网络的两种主要方法。模仿学习通过逆最优控制（InverseOptimalControl）和行为克隆（Behavior
Cloning）来实现，其核心理念是让智能体通过模仿专家的行为来学习最优策略。而强化学习则是一种
通过试错来学习的领域，其中奖励函数的设计是一个关键挑战。
3、端到端迭代有望实现从“感知”到“决策”到“OneModel”平滑过渡
从端到端的最终实现上，通过感知“端到端
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