端到端大模型是一种人工智能模型架构，通过整合感知、决策等全流程任务，实现从原始输入到最终输出的直接转化，显著提升智能驾驶等领域的效率和准确性。以下是具体解析：

1. 核心定义

   端到端大模型直接处理原始数据（如传感器输入），无需人工特征提取或分阶段处理，通过单一模型完成感知、预测、规划等任务，最终输出控制指令（如转向、加速）。这种设计类比于人类大脑的直接反应机制。

2. 技术优势

   • 减少误差与延迟 ：去除了信息传递的中间环节，降低了处理延迟，提高了决策的实时性。

   • 提升灵活性与准确性 ：通过深度学习自动学习特征，减少对人工设计的依赖，适应复杂场景。

   • 优化驾驶体验 ：例如小米的端到端大模型通过轨迹筛选生成更平稳的驾驶指令，减少急加速、急刹车等情况。

3. 应用场景

   主要应用于智能驾驶领域，将摄像头、雷达等传感器数据整合，实现从环境感知到车辆控制的端到端优化。传统分模块系统因模块间协调复杂、机械感强，而端到端模型通过统一处理提升了整体性能。

4. 关键技术支撑

   包括深度学习、多模态数据融合、强化学习等，通过海量数据训练模型，使其能够理解并应对复杂驾驶场景。