每家发布自己端到端的PR 稿时，我都会将发布的稿件反复阅读，并且在同学圈里找对应团队来确认是否是真的。

目前为止能够看到并且基本多方信息验证的是：

1. 神经网络化的Planner， 称为端到端

2. 类似UniAD 或者VAD 的串联模块化方案称为端到端

3. One Model 即感知进轨迹出的结果，可能有辅助feature 出感知头作为SR显示

目前理想华为小鹏和蔚来都说做了端到端，大家可以自己进行分类。

但是其实按照我个人端到端定义，我会将1，2 都排除在外。

因为这些方案可能解决了联合训练的问题，但是没有实际解决信息有损传递的问题。

而解决信息的有损传递才是端到端的最终目的。

那么作为非团队内人员，怎么证明一个系统是真正的端到端？

我回想起当时特斯拉全球闯红灯的失败示范，但是却奇妙的给了观众一次质疑或者说认同的机会，新的系统会出现可能暂时无法解释的弱智Bug。

因为显然，光照良好的晴天闯红灯不应该是这个时代的自动驾驶的问题。

当然依然，质疑的人还是很多，认为这只是马斯克的一次巨大的PR结果。

直到慢慢地，FSD出现了一些感知结果与实际轨迹执行结果不一致的情况（图一，没有不刹停的理由），这种对于FSD是否是端到端的质疑才逐渐平息。

某种程度上，这也可以作为One Model 端到端的一种验证方式。

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