自动驾驶技术的飞速发展，行业内部对于技术路径的选择展开了激烈的讨论。一方面，以理想和小鹏为代表的企业，坚定地推进端到端AI智能驾驶技术，这种技术通过深度学习模型直接从原始传感器输入到驾驶决策输出，减少了对传统规则的依赖。另一方面，华为等企业则采取了端到端技术与传统规则相结合的方式，通过“本能安全网络”兜底，旨在提高系统的安全性和可靠性。
在这场技术路线的较量中，端到端技术的支持者认为，它能够提供更自然、更高效的驾驶体验，因为它能够更好地模拟人类驾驶员的决策过程。而传统规则辅助的支持者则强调，规则的存在为自动驾驶系统提供了一个安全的底线，尤其是在面对复杂和未知的交通场景时。
百度Apollo平台的“Apollo自动驾驶入门”课程中提到，无人驾驶车的关键部分包括高精度地图、定位、感知、预测、规划与控制等。这些元素在端到端技术中如何整合，以及它们与传统规则如何相互补充，是当前讨论的热点。
雷峰网的一篇文章指出，未来自动驾驶汽车可能会与社交网络全面整合，这进一步强调了自动驾驶系统需要具备高度的安全性和可靠性，以保护用户数据和提供无缝的驾乘体验。
在技术实现与企业实践方面，华为的ADS 3.0系统通过PDP网络和GOD大网络实现了端到端的智能驾驶功能，展示了从模块化到端到端转变的可能性。而特斯拉的FSD系统则通过大量的真实道路数据积累，建立了高效的端到端深度学习模型，提升了车辆在复杂场景中的自适应能力。
主要关注点：
1.端到端智能AI大模型驾驶技术在于能够直接从传感器数据中生成控制指令，避免了中间环节的延迟和误差累积，提升了系统的整体性能，并使得智能驾驶系统能够更好地模拟人类驾驶员的驾驶行为，但AI大模型的幻觉问题无法避免，以及对大量高质量数据的依赖
2.华为的端到端技术与传统规则的结合，通过“本能安全网络”作为智驾行为的下限兜底策略，确保输出结果具有安全底线，更有可靠性和安全行但成本上却是比较高
3.小鹏在云端大模型上提高了80倍参数量，通过大参数量的训练尽量避免遗漏场景；理想除了端到端还加了VLM模型应对剩余的复杂场景来保障；但以上还是无法完全避免模型的幻觉问题
这场讨论的核心在于，如何在追求技术进步的同时，确保自动驾驶系统的安全性和可靠性。端到端技术是否能够完全取代传统规则，或者两者如何最佳结合。诚邀各位分享自己的观点和见解。
