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自主驾驶技术一直在迅速发展。主流体系结构涉及将整个管道分为几种不同的功能，例如感知，本地化和映射，预测，计划和控制。这个过程被认为是绩效，安全性和解释性之间的不错的权衡。但是，尽管驾驶员辅助系统（L2至L3）开始占据很大的市场份额，但高级（L4+）自主驾驶仍然落后于大规模生产。背后有几个原因：复杂的体系结构：当前的主流溶液具有二十次甚至更多模块。由于计算功率限制，单个模块的性能上限不高；系统中的内部接口太多，很难传输和优化。本地和整体优化目标有时需要冲突，因此很难观察到绩效的改进。高成本：随着模块数量的增加，研发/维护/人力成本飙升。重复发明，
使用视觉语言模型端到端自主驾驶
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