端到端智能驾驶

需求的背景和应用场景

随着汽车行业的快速发展，智能驾驶技术已成为未来汽车发展的重要方向。然而，当前智能驾驶系统多依赖于高精度地图，这不仅限制了其应用范围，还增加了系统复杂性和成本。为解决这一痛点问题，端到端智能驾驶技术需求应运而生。该技术旨在打破对传统高精度地图的依赖，实现更加灵活、智能的驾驶体验。应用场景广泛，包括但不限于城市复杂路况、高速公路以及各类停车场等，只要有导航地图的区域即可激活使用，极大地提升了智能驾驶技术的普适性和便捷性。

要解决的关键技术问题

1. 高精度定位技术：在不依赖高精度地图的前提下，研发高效、准确的定位算法，确保在各种路段（包括但不限于城市道路、高速公路、乡村小路等）都能实现精准定位，为智能驾驶提供可靠的基础。
2. 端到端模型推理：构建基于深度学习的端到端模型，通过模型推理实现更加拟人的决策规划与控车算法。这要求模型能够自主学习并优化驾驶策略，提升驾乘的舒适性和安全性。
3. 数据驱动算法迭代：设计高效的数据处理和分析流程，利用实际驾驶数据不断训练和优化模型，实现智能化算法的持续演进和性能提升。
4. 多传感器前融合方案：整合来自不同传感器的数据（如摄像头、雷达、激光雷达等），通过前融合技术实现多类别障碍物的精准检测，提高智能驾驶系统对环境感知的准确性和鲁棒性。
5. 基本智驾功能实现：在上述技术基础上，开发并集成城市/高速NOA（Navigation on Autopilot，自动导航辅助驾驶）、记忆泊车等基本智能驾驶功能，满足日常驾驶需求。

效果要求

1. 技术效益：通过端到端智能驾驶技术的研发，实现智能驾驶系统的广泛应用和成本降低，推动汽车行业向智能化、自动化转型。
2. 竞争优势：该技术不依赖高精度地图，降低了对外部数据的依赖，提高了系统的自主性和灵活性。同时，基于数据驱动的算法迭代机制确保了技术的持续领先和不断优化。
3. 创新性：端到端模型推理和多传感器前融合方案的应用，代表了智能驾驶技术的前沿发展方向，不仅提升了驾驶体验，还为实现更高级别的自动驾驶（如L4、L5）奠定了坚实基础。
4. 成果转化阶段：本技术需求拟在概念验证阶段开展合作，通过联合研发的方式，快速推进技术原型的设计、验证和优化，为后续的产品化应用奠定基础。
5. 合作方式开放性：欢迎各类科研机构、汽车厂商及智能驾驶技术提供商参与合作，共同推动端到端智能驾驶技术的发展和应用。