揭秘高阶智驾必备的4个专用术语：端到端、D2D、VLM、VLA

开篇：

某天在车友聚会上，朋友阿辉提起他的新车搭载了“高阶智驾”功能，大家纷纷围上去。

他滔滔不绝地讲着车子的“端到端”、D2D、“VLM”、“VLA”，惹得一堆朋友眼冒金星。

老李甚至打趣道：“阿辉，你是不是在跟我们炫耀你的新车自带天才司机功能？”阿辉笑了笑，苦口婆心地解释了一番，但多数人还是一脸迷茫。

于是，讨论变成了认真的“科普课程”，这才让大家对这些新名词有了些许概念。

自动驾驶的硬件卷还是软件卷？

几年前，车厂们在宣传自动驾驶时，主要强调硬件配置，比如高性能芯片和激光雷达。

那时候，阿辉还特别关注这些配置，认为硬件越强，车越高级。

但如今，他发现硬件并不代表一切，软件能力才是真正决定自动驾驶效果的关键。

几款硬件顶级的车型，搭载了多个激光雷达和顶配芯片，却在市场中反响平平，甚至有些车型未能上市。

消费者渐渐明白，硬件只是基石，强大的软件算法才能真正实现高阶智能驾驶。

于是，车厂们开始“卷”起了软件，纷纷推出各种高端智能驾驶系统。

有些专业术语虽然听起来很复杂，但如果你懂一点点，就不容易被割韭菜。

接下来，我们一起聊聊几个在高阶智驾系统中非常重要的名词。

什么是端到端（E2E）？

简单来说，端到端是一种自动驾驶的算法范式，它模仿人脑的神经元连接，在模型的一端输入感知信息，另一端直接输出驾驶控制信号。

特斯拉最先跑通这个算法，随后很多车企也跟风采用。

阿辉打了个比方：“以前的自动驾驶就像流水线作业，每个步骤都分开处理，效率低，误差大。

而端到端就像高手练成的一套完整套路，能快速、无损地处理信息，让驾驶更流畅。”

虽然听起来很高大上，但实际上，端到端还有许多技术难点。

比如，它的自我解释能力较差，有时系统会出问题，却很难搞清楚在哪儿出错。

即便如此，很多车企开始用端到端来优化智能驾驶体验。

D2D（Door to Door）的实际意义

D2D即从车位出发到另一个车位停下，中途完全不用接管。

阿辉边说边举例子：“就像上次我从地下车库出来后，车子一路导航，穿过种种复杂路况，直到另一个停车位停稳，完全没碰方向盘。”

这种全场景的智能驾驶让阿辉觉得有种“未来感”。

但各家车企对D2D的理解和实现方式不太相同。

比如，理想的系统会在公开道路上和停车场间切换模式，而特斯拉、小鹏的系统无论在哪里都是一套模式，保持体验的连贯性和完整性。

D2D体现了端到端性能的一部分，让车企向用户展示他们的智驾系统能否应对不同的场景。

2025年预计高阶智能驾驶将普及，大家都在比拼谁家的系统更强、更稳定、更好用。

VLM和VLA的区别与联系

VLM，即视觉语言模型，将视觉信息和自然语言文本联系起来。

想想阿辉的车在识别路标、行人和车辆，再用这些信息帮他做驾驶决策，就是在用VLM。

在自动驾驶中，VLM能让系统更好理解复杂的交通环境，提高安全性和可靠性。

理想是国内第一个将VLM引入自动驾驶的车企，他们部署了双系统，一套用于视觉感知，另一套用于环境理解和决策。

阿辉说：“有了VLM，车子就像有了一位副驾教练，能在关键时刻帮忙判断。

不过，目前VLM还只是一个过渡阶段，不是最完美的解决方案。”一些业内人士认为，VLM的算力高投入和功能实现之间不够高效，将来单一模型可能会融合这些功能。

相比之下，VLA（视觉-语言-动作模型）则是VLM的升级版。

想象一下，它不仅能看懂图片和文字，还能像人一样推理和理解，从环境信息中生成具体的驾驶指令。

阿辉对此很期待，因为VLA能覆盖复杂的交通情况和长时序推理，做到更好的全局理解。

比如，在应对潮汐车道或者长时间推理时，VLA比传统基于规则的方案更具优势，有助于提升决策和适应性。

要实现VLA在车上的应用，还面临着车端算力不足的问题。

结尾：

听完阿辉的讲解，大家对高阶智能驾驶的理解有了新的提升。

如今车市风起云涌，各家车企都在探索最优的路径。

未来几年，像端到端、D2D、VLM、VLA这样的名词，会随着技术普及逐渐深入人心。

智能驾驶的演进，就像一场汽车领域的“武林大会”，各大车厂争相推出自己的独门绝技。

面对层出不穷的智驾新概念，我们作为消费者，也需要不断更新自己的知识储备，不被市场上的噱头迷惑。

期待不久的将来，我们能亲身体验到这些看似复杂却真真切切改变驾驶体验的技术，享受更为安全、便捷的智慧出行生活。