行业或公司 * 自动驾驶行业 * 特斯拉 * 小鹏 * 理想 * 华为 * 百度 * 谷歌 * 地平线 * 大疆 核心观点和论据 1. 端到端自动驾驶方案的优势：端到端方案在环境建模、感知效果和基准测试方面具有优势，但可能面临天花板和挑战。[1] 2. 多模态数据的重要性：多模态数据可以提供更丰富的感知信息，有助于提升自动驾驶效果。[1] 3. 数据工程的重要性：数据工程包括数据采集、标注、生成和场景仿真，对于自动驾驶至关重要。[2][3] 4. 激光雷达的应用：激光雷达在自动驾驶中扮演重要角色，但成本较高。[6][20] 5. 纯视觉方案的兴起：纯视觉方案成本较低，但感知方案更复杂。[20] 6. 端到端方案的挑战：端到端方案面临模型调整、数据生产、多任务学习和可解释性等挑战。[7][9] 7. 世界模型的应用：世界模型可以作为数据生成器，并实现端到端自动驾驶。[14] 8. AI驱动的决策规划：AI技术可以应用于自动驾驶的决策规划，提高效率和安全性。[15] 9. 端到端方案的迭代路线：端到端方案的迭代路线包括世界模型研究、神经网络联合实现和端到端自动驾驶实践。[14] 10. 端到端方案的领先性：端到端方案是自动驾驶技术路线的趋势，但定义较为模糊。[12] 11. 端到端方案的实践：特斯拉、Wemo和谷歌等公司正在积极部署端到端方案。[17] 12. 端到端方案的算力需求：端到端方案对算力的依赖越来越高。[30] 13. 端到端方案的量产：理想、华为等公司正在量产端到端方案。[37] 14. 端到端方案的未来：端到端方案是自动驾驶未来发展的关键。[38] 其他重要内容 * 数据标注：数据标注对于自动驾驶至关重要，包括2D和3D标注、时序标注等。[3][4] * 数据链路：数据链路包括数据库、模型卡加速、集群和研发端侧数据链路。[2][35] * 影子模式：影子模式用于收集和标注自动驾驶数据。[2] * Corner Kick：Corner Kick用于挖掘自动驾驶数据中的角落案例。[2] * 数据工程工具：华为、特斯拉等公司提供数据工程工具。[2] * 自动驾驶模型：自动驾驶模型包括2D和3D检测、分割、假性检测等。[3] * 自动驾驶评估：自动驾驶评估包括接管率、安全性、法规遵守和人体感受等指标。[3] * 自动驾驶芯片：自动驾驶芯片包括地平线的UAD解决方案和英伟达的solo解决方案。[30] * 自动驾驶操作系统：自动驾驶操作系统将集成大模型，并实现车机和自动驾驶模型的交互。[31]