报告摘要：

虎嗅智库根据模块化程度、对规则算法的依赖程度等因素，将自动驾驶模型分为规则算法驱动的模块化小模型（a模型）、半拟人化部分算法规则驱动的模型（b模型）、拟人化无规则端到端AI大模型（c模型）。

 

虎嗅智库认为，C模型将是自动驾驶端到端模型的最终形态。当前，无论是学术界以UniAD为代表的模型，还是产业界以特斯拉FSD Beta v12为代表的感知决策一体化模型 ，仍处于端到端模型（C模型）过渡阶段。

 

端到端模型架构基于同一神经网络，由数据和算力驱动，具备模型训练效率高、运行效率高、泛化能力强、性能更易突破等优点。但是，由于底层能力是AI算法能力，其“涌现”能力使模型存在不可解释性，存在安全隐患，此外，缺少大量真实驾驶数据用于模型训练阻碍量产落地。

 

虎嗅智库研判，未来，以Data-driven为主Rule-Based为辅的大模型，借助语言大模型范式的tokennization为底层运行逻辑的大模型，以及泛场景、泛对象、多模态适用的通用大模型将是端到端自动驾驶模型未来发展趋势。

 

报告受众：整车企业、自动驾驶技术供应商