端到端自动驾驶行业趋势 - 2023年是端到端量产的元年，2025年将是端到端量产的大年，目前头部新势力和主机厂均已实现端到端量产 [1] - 工业界存在一段式和两段式两种主要范式，一段式代表为UniAD，直接从传感器输入建模自车轨迹输出，二段式则基于感知结果进一步输出自车和他车轨迹 [1] - 自2024年以来，一段式端到端发展迅速，衍生出基于感知、世界模型、扩散模型和VLA等多种一段式方法 [3] 主流企业技术布局 - 主流自动驾驶企业，包括智驾方案供应商和车企，均在发力端到端自动驾驶的自研量产 [3] - 端到端与VLA技术栈涉及BEV感知、视觉语言模型、扩散模型、强化学习等核心内容，是学术界和工业界最前沿的技术方向 [5] 端到端技术核心内容 - 二段式端到端领域涌现出经典算法PLUTO、CVPR'25的CarPlanner以及最新工作Plan-R1等优秀成果 [10] - 一段式端到端子领域包括基于感知的UniAD、基于世界模型的Drive-OccWorld与OccLLaMA、基于扩散模型的DiffusionDrive与DiffE2E，以及基于VLA的ORION与OpenDriveVLA [12][14] - 基于VLA的端到端方法被视为目前端到端自动驾驶的皇冠，上限高且业内招聘需求旺盛，是业界预研的新一代量产方案 [14] 关键技术发展动态 - 扩散模型思想自2024年下半年被引入多模轨迹预测，相比单模轨迹能更好适应自动驾驶不确定环境，并可与其他方法结合实现VLA [14] - 世界模型应用广泛，不仅可用于场景生成、端到端，还可用于闭环仿真，是近两年非常热的技术方向 [14] - VLA技术融合了VLM、BEV、扩散模型、强化学习等多种技术，是端到端发展的前沿 [14]