“端到端”自动驾驶的安全问题

主要观点总结

文章讨论了端到端自动驾驶技术的安全挑战与未来解决方案。端到端技术通过神经网络直接映射传感器数据到车辆控制信号，具有简化架构和高效数据处理的优势，但存在不可解释性的安全弊端，与汽车功能安全方法论相冲突。文章列举了典型的安全事故，分析了事故原因，并提出未来可能的解决方法，包括引入可解释人工智能(XAI)技术、多模态融合感知与决策优化、强化安全冗余设计、建立严格的安全测试与验证体系等，以确保自动驾驶技术的安全性。

关键观点总结

关键观点1: 端到端自动驾驶技术的安全挑战

端到端技术虽然简化架构并提升数据处理效率，但存在不可解释性，导致决策不确定性增加，引发安全事故。

关键观点2: 安全事故案例分析

分析了典型安全事故案例，指出端到端模型不可解释性是事故原因之一，导致难以确定决策依据和事故根本原因。

关键观点3: 未来可能的解决方法

提出了包括引入XAI技术、多模态融合感知与决策优化、强化安全冗余设计、建立严格安全测试与验证体系在内的多种未来可能的解决方案，以提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。

文章预览

本文约13,000字，建议收藏阅读             作者  | 鲁 大师 出品  |  汽车电子与软件 #01 引言：自动驾驶的安全之问            ”端到端“自动驾驶无疑是当前自动驾驶领域最热门的词语。特斯拉作为自动驾驶领域的先驱在自动驾驶技术上持续投入研发，不断更新软件版本，致力于实现更高等级的自动驾驶 。其 FSD Beta V12 系统利用神经网络来识别交通信号灯、行人和其他车辆等障碍物，通过大量的视频训练数据和英伟达的 H100 GPU 加持，实现了端到端的 AI 自动驾驶。小鹏汽车也在自动驾驶领域积极布局，不断推出新的技术和功能。2024 年年中，小鹏推出基于端到端大模型的城区自驾；2025 年年中，计划推出 V6 全新大版，也就是准 L3 能力高阶自驾；到 2025 年底，小鹏汽车还将推出真 L3 级别软件和硬件冗余能力的自动驾驶 。 图 1：自动驾驶汽车在 ………………………………