Dojo专为端到端自动驾驶而生，两市唯一对标FSD v12-韭研公社

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Dojo专为端到端自动驾驶而生，两市唯一对标FSD v12

挖票亚军

2023-09-12 13:32:03

马斯克在直播中表示，FSD Beta V12是有史以来第一个端到端AI自动驾驶系统（Full AI End-to-End），从头到尾都是通过AI实现。我们没有编程，没有程序员写一行代码来识别道路、行人等概念，全部交给了神经网络自己思考。

而目前的其他辅助驾驶，如小鹏XNGP，虽然去高精地图了，但还是要依赖激光雷达，而且需要你用代码去编写每一条规则，比如遇到了行人、红绿灯、环形交叉路口该如何处理，一旦代码没有写到的，它就无法主动做出正确应对。

Dojo超算就是为了端到端训练视频数据而生！

端到端核心技术是：BEV+Transformer

Nullmax是国内为数不多的自动驾驶独角兽，技术路径师从特斯拉也是BEV+Transformer

岩山科技（002195）两市唯一BEV+Transformer

岩山科技（002195）现在拥有40%的Nullmax 股权，并且获得超过50%的表决权，相当于实现控股Nullmax ，未来可能完全控股。

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技术端：特斯拉率先提出纯视觉方案，端到端自动驾驶成为新路径

特斯拉基于对第一性原理的坚持以及对成本的考量，率先实行纯视觉方案，认为自动驾驶可以依靠摄像头实现感知和目标识别，其成本优势也将推动自动驾驶汽车加速实现规模化量产。此外，特斯拉基于Transformer大模型推出端到端自动驾驶方案，构建多任务学习神经网络架构HydraNet，引入特征级融合、占用网络和BEV+Transformer范式。其中，BEV算法有助于将摄像头的2D感知转化为3D视觉，占用网络有助于解决长尾问题，Transformer能够利用注意力机制实现更精准的目标识别，并通过添加时序和空间信息使自动驾驶更接近4D真实世界，推动智驾水平迈上新台阶。目前，以特斯拉FSD为代表的自动驾驶系统表明神经网络算法和AI大模型的赋能已经渗透至智能汽车领域。

技术路径：车企率先聚焦端到端感知，BEV+Transformer成为主流

随着端到端技术的持续发展，其在自动驾驶系统中的感知环节实现率先应用，众多车企和算法公司基于Transformer架构做算法改进，BEV+Transformer逐渐成为主流解决方案。

1. BEV感知本质上是端到端感知解决方案。在传统的自动驾驶堆栈中，2D图像被输入感知模块以生成2D结果，然后通过传感器融合方案将多个摄像机的2D结果转换为3D图像，以供系统进行预测和规划。在端到端感知中，BEV感知模型可以使车辆直接在BEV空间中感知环境，辅助自动驾驶。

2. 端到端有望突破性能天花板，找到近似最优解。对比分而治之和端到端两种解决办法，分而治之可以在有限的精力内快速实现性能的提升、并形成解决方案，但该方法容易陷入局部最优解，导致性能上限仅为80%。而端到端解决方案通过反复多次、集中优化一系列组件，从而不断突破性能天花板，直至实现完全的端到端解决方案，从而摆脱局部最优解的痛点，找到近似全局的最优解。