在深度学习领域，"端到端"通常指的是只需输入原始数据就能直接输出最终结果的AI模型。通过大量高质量数据进行训练，端到端大模型能够逐渐提升其智能水平。在汽车行业中，该技术可应用到自动驾驶领域，从而取代传统自动驾驶技术。
传统的模块化自动驾驶系统通常将感知、决策和控制分为独立的模块，每个模块专注于解决特定的问题，这样的分工简化了系统开发的难度，利于问题回溯与研发迭代，为目前的主流方案。
然而，这种方法的缺陷在于，人工编程的代码只能处理有限的行车场景。无论给系统添加多少行代码，也无法覆盖到所有的特殊情况，因此难以实现完全自动驾驶。
相比之下，端到端大模型是一个整体，更接近人类驾驶的模式。不再试图通过人工编程来处理每一种行车场景，而是使用大量数据进行训练，让AI自己发现数据之中隐藏的行驶规则，这样就能够覆盖更广泛的行车场景，有望实现完全自动驾驶。
然而，当下的端到端大模型存在着令人难以理解的缺陷。即使经过大量训练，大模型在某些场景中仍可能变为“人工智障”，所采取的决策远不如人类。同时，端到端大模型的决策过程具有“黑箱”特性，内部逻辑不公开，决策中所出现的问题难以被定位，给研发迭代和问题解决造成负面影响。
此外，数据量、算力以及对大模型的精简优化都是推进端对端大模型发展的重要因素。
首先，自动驾驶系统需要大量的高质量训练数据。这些数据包括各种驾驶场景、天气条件和交通情况的图像、视频和传感器数据。收集、标注和维护这些数据的质量和多样性是一项挑战，尤其是要确保数据能够覆盖所有可能的驾驶场景。马斯克曾表示：“特斯拉花了大约一个季度的时间完成了1000万个视频片段的训练。训练了100万个视频case，勉强可以工作；200万个，稍好一些；300万个，就会感到Wow；到了1000万个，它的表现就变得难以置信了。”