端到端

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端到端是网络连接。网络要通信,必须建立连接,不管有多远,中间有多少机器,都必须在两头(源和目的)间建立连接,一旦连接建立起来,就说已经是端到端连接了,即端到端是逻辑链路,这条路可能经过了很复杂的物理路线,但两端主机不管,只认为是有两端的连接,而且一旦通信完成,这个连接就释放了,物理线路可能又被别的应用用来建立连接了。TCP就是用来建立这种端到端连接的一个具体协议,SPX也是。

端到端是网络连接。网络要通信,必须建立连接,不管有多远,中间有多少机器,都必须在两头(源和目的)间建立连接,一旦连接建立起来,就说已经是端到端连接了,即端到端是逻辑链路,这条路可能经过了很复杂的物理路线,但两端主机不管,只认为是有两端的连接,而且一旦通信完成,这个连接就释放了,物理线路可能又被别的应用用来建立连接了。TCP就是用来建立这种端到端连接的一个具体协议,SPX也是。收起

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  • 轻舟智航侯聪:追求极致性价比,而非极致性能
    1套产品方案全新升级、1个客户量产新定点、2轮数亿元新融资、超50万NOA量产上车……1月16日,轻舟智航举行媒体沟通会,轻舟智航总裁侯聪、CTO李栋复盘了公司2024年的成绩。但有意思的是,他们并没有将更多的笔墨放在对过去成绩的介绍中,而是将更多精力用在对“安全”的介绍。在侯聪看来,2025年会有大量装载NOA功能的车面世,这意味着会增加一大批使用NOA功能的用户,此时安全会变得更加重要。
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  • 2024智驾OTA盘点:端到端上车提速、8家主机厂新增代客泊车功能
    2024年中国乘用车共 OTA 394次,年中和年终时段OTA频次最高。根据公开资料统计,2024年中国乘用车总共出现394次OTA;12月OTA次数最多,共发生了62次,占1-12月共发生次数的16%;其次是7月份,共发生OTA次数为50次,占比为13%。
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  • 汽车下半场已来,高阶智驾哪家行?
    随着《汽车以旧换新补贴实施细则》政策自2024年4月24日发布实施,以及地方补贴政策的支持下,2024年中国新能源乘用车销量大幅增长40.7%,达到1089.9万辆。与此同时,2024年7月-2024年11月,中国新能源乘用车的渗透率连续5个月超过50%。 汽车市场已然走向下半场,以高阶智驾为代表的汽车“智能化”角逐已经拉开帷幕。 数源:乘联会 智驾的不同路径 当前,高阶自动驾驶技术的发展和市场竞
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  • 端到端,自动驾驶的新引擎?
    近年来,自动驾驶技术的快速发展引领了整个汽车行业的变革,从基础感知到高阶的智能决策,每一环节都在追求效率与智能的最大化。端到端技术作为一种创新性的系统设计方法,以其极简化架构和高效能表现,逐渐成为行业的热点话题。与传统的模块化设计不同,端到端技术试图通过一个深度神经网络统一整个自动驾驶系统,将传感器数据输入直接映射为驾驶控制输出,跳过了繁琐的中间过程。这种设计理念不仅颠覆了传统架构,也为未来的技术发展提供了新思路。
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  • 2024年自动驾驶行业热点技术盘点
    自动驾驶技术日新月异,每一年都会有新的突破。2024年的自动驾驶,更是出现了许多新的技术路线,其中包括城市NOA(Navigate on Autopilot)、Robotaxi、端到端解决方案、重感知轻地图以及纯视觉等。这些技术的出现,也代表着自动驾驶正从概念走向现实,今天就给大家来盘点2024年自动驾驶行业出现的那些技术热点!
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  • 华为、理想、特斯拉、商汤的世界模型是做什么用的?
    最近世界模型(World Model)很火,甚至有人说世界模型是终极自动驾驶解决方案,实际上它只是端到端大模型的一种,和VLM没有本质区别。目前的研究基本都集中在用世界模型生成视频或其他连续时间序列上的可视化数据,再用这些视频训练传统或端到端的自动驾驶模型,几乎没有人研究直接用世界模型做自动驾驶的。即便是视频生成,也还是处于实验室的学术研究阶段。
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  • 端到端智驾巅峰对决即将上演,黑芝麻A2000发布恰逢其时
    2025年伊始,如果说这年智能驾驶有什么确定性的关键词,那「端到端智驾」与「大模型上车」一定是排序最靠前的那两个。上年末,一部分车企已经推送了基于端到端大模型架构的智驾系统,而2025年将是端到端智驾开始普及的年份。由端到端的神经网络驱动的新一代智驾系统,它不仅仅是车端算法的竞争,也是围绕计算平台、云端训练、数据闭环全链路的竞争。作为车企发力端到端智驾的基石,高算力的智驾芯片,是其中核心的要素。
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  • 理想汽车的智能驾驶为什么迭代如此之快?
    理想的AI talk从传播来看是非常成功的,如果说第一天讲硅基家人和理想同学有一些抽象的话,那么这次围绕智能驾驶,这个车企争夺市场份额和提升用户体验的核心战场,理想非常具体地解释了整个迭代的路径。
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  • 开炒VLA,“端到端”过气了?
    端到端2.0时代,会“嗖”地一下来了?2024年,智驾领域最热的词,就是“端到端”。甚至,到了不聊端到端都没法出门的程度。不过,在这个光速迭代的智能电动化时代,“端到端”会被迭代替掉,也是可想而知的。于是,VLM、VLA、世界模型……概念涌现,被誉为“端到端2.0”的VLA(Vision-Language-Action Model,视觉-语言-动作模型)闪亮登场。
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  • 2025年,自动驾驶即将开“卷”的端到端大模型2.0 - VLA
    太卷了,智能驾驶在国内的落地发展太迅速了,从体验功能端,大家开城大战打完了之后就进入点到点的落地战,点到点弄完了之后肯定Robotaxi大战;而在硬核的软件技术端,端到端大模型战在华为这个月宣布急攻端到端大模型的信息下,已经算是进入焦灼状态。
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  • 端到端自动驾驶技术研究与分析
    自动驾驶进入2024年,端到端无疑成为其最火热的一项技术,凭借其感知信息无损传递和全局优化的优势,成为智能驾驶技术发展的重要方向。与传统模块化架构相比,端到端技术通过深度神经网络实现从传感器数据输入到车辆控制信号输出的完整优化路径,大大提升了系统的可靠性和效率。
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  • 端到端在自动泊车的应用
    与城市环境的复杂性和高速公路驾驶的风险相比,停车场景的特点是低速、空间有限和高可控性。这些特点为在车辆中逐步部署端到端自动驾驶能力提供了可行的途径。最重要的是自动泊车对时间不敏感,而自动驾驶帧率至少要做到15Hz以上。这样就对存储和算力需求降低很多。
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  • 端到端智驾研究:理想如何从智驾追随者成为领先者
    端到端自动驾驶有全局式(一段式)和分段式(两段式)两种,其中全局式端到端思路清晰,研发成本远低于分段式,无需任何人工标注数据集,依赖谷歌、META、阿里和OpenAI等开发的多模态大模型。站在这些科技巨人肩上,性能比分段式端到端要好不少,但部署成本极高。
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  • 智驾端到端时代,奔驰的答案
    11月初,梅赛德斯·奔驰集团董事会主席康林松在国内坐上了一辆奔驰S级轿车,从浦东奔驰的上海研发中心出发到其位于白玉兰广场的设计中心,全程21公里。50分钟的车程,尽管路上下雨,还遇到电瓶车、自行车横穿马路甚至逆行,车辆保持了全程自动驾驶。据奔驰透露,这辆S级上搭载了无图L2++的城市NOA方案。当天陪同康林松的是,梅赛德斯·奔驰(中国)执行副总裁、自动驾驶及车联网研发负责人王忻。奔驰将在明年的CLA级纯电车上量产这套系统。
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  • 端到端,还在卷什么?
    近日,特斯拉发布了其“完全自动驾驶”软件的最新版本FSDV13.2并完成首批交付,此次更新新增停车启动、自动换挡、目的地自动泊车等功能,特斯拉自动驾驶工程师Arek Sredzki指出,该系统的端到端网络现在允许车辆将乘客从一个停车位运送到另一个停车位 (P2P)。
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  • 车企上马端到端智驾,自研还是「华元魔」?
    在过去的两个月内,地平线、文远知行、小马智行等智驾科技公司先后上市,目前市值分别达到559.69亿港币、47.68亿美元和50.58亿美元(截止12月2日)。这一批智驾公司多数创办于2016年前后的智驾创业潮。如果从2009年Google无人车项目启动开始算,智能驾驶已经风云跌宕了十几年。2016年这一年,Google无人车项目Waymo拆分成为一家独立公司,并完成了巨额融资,是全行业发展的一个重大节点。
    车企上马端到端智驾,自研还是「华元魔」?
  • 黑芝麻智能端到端算法参考模型公布,一文了解技术亮点
    黑芝麻智能计划推出支持华山及武当系列芯片的端到端算法参考方案。该方案采用One Model架构,并在决策规划单元引入了VLM视觉语言大模型和PRR行车规则的概率化表征子模块,进一步提升了智驾系统的决策规划能力。
    黑芝麻智能端到端算法参考模型公布,一文了解技术亮点
  • 破局端到端之战,商汤绝影的答案是世界模型
    大模型正重新定义智能汽车的体验。如果说上半年的北京车展上,还只是一部分头部车企围绕端到端与大模型领域率先展开探索,那到了前不久的广州车展,包括外资与合资车企在内,几乎所有厂商都在拥抱端到端与大模型的技术路线。而大模型也本该是AI公司的主战场。
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  • 商汤绝影最新智驾「大杀器」:1块GPU顶500台量产车,而且有5.4万块
    商汤绝影,正在展现“CVPR最佳论文”之外的实力。首先是在超越车端算法的AI大模型实力:自动驾驶的云端世界模型,和智能座舱的流式多模态大模型。作为智能汽车供应商,还完成了350万辆+的产品上车搭载里程碑。
    商汤绝影最新智驾「大杀器」:1块GPU顶500台量产车,而且有5.4万块
  • 爆火的端到端如何加速智驾落地?
    端到端技术通过消除模块间数据传递中的信息损耗和延迟,以神经网络驱动感知到控制输出的直接转换,有效提升系统的决策效率与整体性能。端到端技术的应用在智能驾驶领域日益受到重视。传统的自动驾驶技术基于模块化架构,将感知、决策、规划和控制等功能模块分别处理,以实现最终的车辆控制。
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