端到端自动驾驶，指车辆通过使用单一深度学习算法，直接从传感器输入数据以学习如何执行驾驶任务的驾驶系统。端到端自动驾驶具备灵活性高、响应速度快、运行效率高等优势，在乘用车以及商用车领域拥有广阔应用前景。
端到端自动驾驶行业研究起步于上世纪八十年代末，美国卡内基梅隆大学科研团队提出的ALVINN系统能够利用神经网络控制车辆。2017年英伟达联合谷歌研究团队推出NVIDIA PilotNet，其可基于学习微妙特征、可视化解释以及直接编程，在各类复杂环境中驾驶车辆。2023年特斯拉推出了全球首个端到端自动驾驶系统FSD V12，预计于2025年推广至全球市场。未来伴随研究深入，技术进步，端到端自动驾驶行业发展速度将有所加快。
近年来，国家对于自动驾驶行业发展高度重视，已出台多项相关政策，包括《关于公布智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市名单的通知》、《深化智慧城市发展推进城市全域数字化转型的指导意见》等。未来伴随国家政策支持，我国端到端自动驾驶行业发展态势将持续向好。
全球端到端自动驾驶主要布局企业包括英国Wayve以及美国特斯拉（Tesla）。在本土方面，随着行业景气度提升，我国端到端自动驾驶市场参与者数量不断增长，主要包括岩山科技、小鹏汽车、华为、理想汽车以及小米等。小鹏汽车为我国首家实现端到端感知架构规模化生产的企业，其推出的端到端智驾大模型包含大语言模型XBrain、神经网络XNet以及规控大模型XPlanner，产品极大提升了智驾系统的迭代效率。
根据新思界产业研究中心发布的《
2025年全球及中国端到端自动驾驶产业深度研究报告》显示，虽然应用前景广阔，但端到端自动驾驶行业发展仍面临一定挑战。一方面，现有主流车载芯片无法满足端到端自动驾驶系统算力要求，芯片企业需加大优化硬件架构，提升芯片升级换代速度；另一方面，端到端自动驾驶需要通过输入数据学习驾驶任务，其数据采集成本较高且标注难度较大。
新思界
行业分析人士表示，随着国家政策支持以及技术进步，我国端到端自动驾驶行业发展前景持续向好。目前，我国端到端自动驾驶行业尚处于起步阶段，仍面临诸多问题亟待解决。未来伴随本土企业持续发力，我国端到端自动驾驶市场空间将有所扩展。
