行业技术发展现状 - 端到端技术已成为自动驾驶行业普遍宣称但实际实现程度参差不齐的技术方向 [2] - VLA和世界模型成为行业新的热门词汇和竞相追逐的焦点 [2] - 横向端到端（模型驱动的横向规划）已被多家头部智驾团队实现 [3] - 纵向端到端仍是自动驾驶技术的一道分水岭，真正实现的系统极少 [3] 纵向端到端的必要性 - 单纯依赖规则或优化方法难以保证纵向控制的拟人丝滑 [3] - 老司机与新司机的关键区别在于对减速的控制能力 [3] - 防御性驾驶的核心是合理的纵向决策控制加减速 [4] - 真正的防御性减速需要根据必要性在安全和效率间进行权衡取舍 [4] 纵向端到端技术难点 - 纵向控制目标与沿着导航路径高效通行的核心目标存在矛盾 [15] - 人类纵向驾驶数据相比横向数据更为"嘈杂"，速度控制存在随机波动 [16] - 模仿学习难以区分有意识的纵向控速和无意义的降速波动 [16] - 横向控制与导航目标正交，而纵向控制与效率目标直接冲突 [15] 技术解决方案方向 - 需要大量数据清洗减少纵向数据噪声对模型训练的影响 [17] - 引入语言因果逻辑推理筛选有逻辑的加减速操作 [17] - 结合强化学习避免模仿学习假设人类数据永远是最优策略的局限 [17] 实际场景表现对比 - 在路口盲区场景中，FSD在自车未探出路口前就将速度降至11km/h，而其他系统在车头明显探出后才减速至12km/h [6][8] - 窄路会车场景中，FSD主动减速靠右让行，通过对向车后立即加速，而其他系统选择继续前行导致双方车辆都降至极低车速 [10][11] - FSD的纵向控制能够实现根据盲区消失及时恢复速度，完全符合人类驾驶预期 [8][14]