这一段值得收藏学习，感谢Andy 分享，转起
$特斯拉(TSLA)$FSD v12应该是一次智能驾驶理念大升级，系统结构也发生了变化：
技术上最大的变化是采用了“端到端模型”而放弃了基于规则的算法。实际体验的显著变化是“更像人类”、驾驶流畅、人车博弈场景等观感上的体验的确有提升。
我们知道过去自动驾驶领域的规划控制部分一直是基于规则算法的，包括L4公司以及FSD 以前的版本，需要写大量的代码来解决不同场景的车辆控制问题，但到了一定程度之后发现模型进步很慢，因为corner case茫茫多，且不同规则之间互相影响导致有些场景解决好了，又出现问题
那“端到端”就是通过transformer直接丢入数据进行大参量模型的训练，相应的模型提升方式变成了：发现corner case→收集更多针对该场景的数据→模型训练，到这里才正式形成了数据闭环（这就可以理解过去为什么“遥遥领先公司”数据没那么多，但因为有很大的写规则算法的团队，23年的智驾效果就很快超过了xp）但目前相当一部分人对于“端到端”自动驾驶模型的错误认知是，模型输入各种传感器信息（图像、雷达，mems传感器等等），直接输出各种规控指令，是一个单一的大参数量的神经网络大模型。但实际上目前的FSD v12的感知和规控还是分立的模块，如下图是2023CVPR最佳论文UniAD所展示的模型结构，感知被分为BEV特征构建、目标检测、地图特征提取、轨迹预测和占位网络，这些子任务网路通过transformer模型的中间层参数链接在一起，依然是一个复杂的人工结构。
后面还分析了，自动驾驶面临的问题，对系统成熟的预判。#新能源汽车# #智能驾驶# $比亚迪(SZ002594)$