端到端自動駕駛技術(shù)目前面臨的挑戰(zhàn)主要包括以下方面：

數(shù)據(jù)量問題：

- 海量數(shù)據(jù)需求：訓練端到端自動駕駛模型需大量真實駕駛場景數(shù)據(jù)，以應對復雜罕見情況，且數(shù)據(jù)要覆蓋不同天氣、道路和交通狀況來保證泛化能力。

- 數(shù)據(jù)收集成本：收集高質(zhì)量數(shù)據(jù)要配備昂貴傳感器設備和長時間路測，數(shù)據(jù)標注也耗時費力，增加成本。

- 數(shù)據(jù)質(zhì)量準確性：高質(zhì)量數(shù)據(jù)對訓練有效模型至關重要，低質(zhì)量或不準確數(shù)據(jù)會導致模型學習錯誤行為，數(shù)據(jù)一致性也很關鍵。

- 存儲與處理：大量數(shù)據(jù)需巨大存儲空間和強大算力支持。

- 隱私與安全：收集的數(shù)據(jù)可能含敏感信息，要嚴格遵守隱私法規(guī)，確保數(shù)據(jù)安全傳輸和存儲。

- 數(shù)據(jù)分布長尾問題：極端和稀有情況數(shù)據(jù)稀缺，數(shù)據(jù)集可能不平衡。

解決方案：使用仿真數(shù)據(jù)、眾包數(shù)據(jù)、自動標注工具、聯(lián)邦學習、數(shù)據(jù)增強等。

算力問題：模型訓練和運行需要大量計算資源和優(yōu)化的訓練算法。

可解釋性問題：訓練好的端到端駕駛模型常被視為“黑盒子”，解釋性有限。

安全性和可靠性驗證問題：要確保系統(tǒng)在各種未知和極端條件下安全可靠工作，涉及大規(guī)模模擬和實車測試及模型行為分析。

多模態(tài)和傳感器融合問題：設計合理傳感器布局并實現(xiàn)有效融合是挑戰(zhàn)，多傳感器融合在早期、中期和晚期融合方式上各有優(yōu)劣。

語言作為輸入的問題：將自然語言納入駕駛?cè)蝿彰媾R諸多挑戰(zhàn)，如推理時間長、定量精度低和輸出不穩(wěn)定。

視覺抽象問題：端到端自動駕駛系統(tǒng)的狀態(tài)編碼和策略解碼階段，設計良好的中間感知表示或預訓練視覺編碼器很重要。

世界模型學習復雜性問題：建模高度動態(tài)駕駛環(huán)境有挑戰(zhàn)，需解決世界模型不準確性。

多任務學習的關鍵性依賴和挑戰(zhàn)：優(yōu)化不同任務組合和損失加權(quán)以達最佳性能困難，構(gòu)建大規(guī)模數(shù)據(jù)集支持多種高質(zhì)量注釋對齊也是問題。

策略蒸餾效率低問題：模仿學習中，學生從零開始學習策略且專家不完美，知識傳遞效率低。

因果混淆問題：駕駛?cè)蝿諘r間平滑性易導致模型過度依賴過去規(guī)律，因果關系變化時模型性能不穩(wěn)定。

缺乏魯棒性問題：包括長尾分布、協(xié)變量轉(zhuǎn)移、領域自適應等，可通過過采樣、DAgger 算法等方法解決。