端到端自动驾驶行业研究报告提供了对当前自动驾驶技术发展的全面分析。报告指出，自2023年以来，端到端自动驾驶逐渐成为行业共识，受到行业龙头如特斯拉的影响，以及大模型和人工智能技术发展的推动。端到端技术的核心在于实现从传感器输入到控制输出的无损传递，并进行全局优化。

报告通过访谈30余位行业专家，发现90%的受访公司已投入研发端到端技术。尽管端到端技术的概念存在误区，报告提出了一套明确的定义和术语体系，将自动驾驶技术架构分为四个阶段：感知端到端、决策规划模型化、模块化端到端和One Model端到端，其中后两个阶段满足端到端的定义标准。

端到端技术的落地面临技术路线选择、数据需求、算力资源、测试验证方法和组织资源投入等挑战。尽管车端算力和模型可解释性问题被认为是潜在限制因素，但报告认为这些可以得到解决。

报告展望了端到端技术在2025年开始上车的量产规划，并预测这将推动上游技术进步和市场产业格局的演变。自动驾驶体验的提升将增加高阶辅助驾驶的渗透率，端到端的强泛化性可能推动自动驾驶跨区域和场景的应用。产业格局方面，数据和AI人才的重要性将增加，可能催生新的产业分工和商业模式。

此外，报告还探讨了端到端自动驾驶与通用人形机器人的相互启发，以及在物理世界中实现AGI的潜力。自动驾驶技术的发展为机器人领域提供了数据驱动的AI技术范式，而机器人技术的进步也可能反哺自动驾驶。

最后，报告强调了开源生态、闭环仿真、车载芯片架构创新在端到端算法发展中的重要作用，并预测这些因素将推动自动驾驶整体渗透率的提升，改变产业分工格局，并加速自动驾驶和机器人技术的国际化和场景迁移进程。

来源：自动驾驶分会&辰韬资本