特斯拉FSD的「端到端」到底能不能成？

引言

近年来，特斯拉的全自动驾驶（Full Self-Driving，FSD）技术备受关注，尤其是其「端到端」的AI软件框架更是引发了广泛讨论。端到端技术到底是一条正确的路径吗？它能否真正实现完全自动驾驶？本文将深入探讨特斯拉FSD的「端到端」技术、其发展现状及面临的挑战。

何谓「端到端」？

所谓「端到端」（End-to-End），在AI领域并没有严格的定义。从原教旨主义角度看，端到端AI软件应由一个单一的大模型来处理输入信号并直接输出结果。相较于传统自动驾驶框架，端到端的设计理念旨在减少系统中的模块化分割，避免信号损失。

传统自动驾驶框架

传统自动驾驶系统由多个独立的模块组成，这些模块分别由不同的算法实现，各自进行优化。每个模块负责特定的任务，如感知、规划、决策等，类似于一条流水线，各个环节互不干涉。

端到端的优势

端到端设计相当于一个统一的超级模型，涵盖了所有环节。其核心优势在于最大程度地减少了信号损失，使得系统成为一个有机整体，提升整体性能和协调性。

特斯拉FSD的「端到端」现状

特斯拉的FSD系统目前并不是严格意义上的端到端。根据目前的了解，FSD内部仍然存在两个主要的神经网络模块：感知和规划。然而，这两个模块是通过共同的损失函数进行训练的，这意味着它们之间存在一定的因果关系，共享同一套价值观，行为互相影响。

感知模块

特斯拉的感知模块使用了由RegNet加FPN组成的HydraNet目标识别网络，以及由Occupancy Network负责的3D世界重建技术。这些技术使得FSD能够对环境进行高精度的感知和建模。

规划模块

规划模块是特斯拉近年来的一大创新。从2022年底开始，特斯拉在规划部分引入了类似于ChatGPT的方法，让机器观看大量人类驾驶视频，模仿人类驾驶行为。这种方法通过自监督学习，使得规划模块从启发式的搜索算法转向深度神经网络。

自监督学习与数据标注

特斯拉的FSD在数据标注上采用了混合训练的方法，即通过自监督学习进行预训练，然后通过监督学习进行微调。自监督学习通过数据自身找出监督信号，比如对画面进行遮挡，让算法猜测被遮挡的部分，从而缩小损失值。这种方法减少了对人工数据标注的依赖。

FSD的鲁棒性与黑盒问题

尽管FSD的端到端设计在理论上具有很大潜力，但在实际应用中仍面临着鲁棒性和黑盒问题。

鲁棒性

自动驾驶系统的鲁棒性至关重要。面对现实世界中的各种不确定性，系统必须做到百分之百的可靠性。然而，由于FSD依赖于大量的数据驱动，其鲁棒性仍需通过海量的实际路测来验证。目前，特斯拉通过触发机制将车队遇到的特殊情况自动上传云端进行分析，并纳入训练数据集，此外还通过仿真训练人为创造一些极端场景，以提升系统的鲁棒性。