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。”

蔚来创始人、董事长、CEO李斌表示：“蔚来与隆基绿能的此次战略合作，将推动光伏发电在汽车行业的进一步普及，让更多的新能源车使用光伏绿电作为主要的能源来源，为智能电动汽车产业的高质量发展贡献力量。”

其次，江淮汽车长期以来都只能打造低端车型，在质量管理、生产工艺水平等方面可能达不到蔚来汽车的要求，而这种情况短期内也不太可能改变，所以蔚来汽车才会一直寻求“单飞”。有了生产资质之后，蔚来汽车可以从零开始把控整个生产过程，提升产品质量的工艺水平。

品牌遇到舆情问题的处理方式不同，对品牌形象的影响也就不同。但，任何企业都应该秉承着有则改之无则加勉的原则，给大众一个诚恳的态度。甚至，有的品牌也用自己的诚意狠狠的拉了一波好感。举例来说，蔚来刚上市不久的ET5T去参与了一家媒体声势浩大的夏测，综合表现都是G优秀评级，很强势，这车的首秀也算给出了一个比较满意的成绩单。但是，事情总有反转，ET5T在高温甲醛测试的表现和其他能力的差距不小，媒体给出的评测也表明，车内空调开启15分钟后，车内甲醛含量很少，空气质量完全没问题。

抱着这个结果，ET5T的车主们也开始忐忑，开车开空调似乎成了必选项，广大用户心里还差一颗定心丸。蔚来的做法很值得点赞，那就是面对问题，积极解决问题。最近，蔚来也对甲醛疑虑给出了全面的回应，这个回应可以说是面面俱到。现在才出相关的反馈，我猜测应该是甲醛疑虑一出现，蔚来就开始自查自检了，第一时间出结果之后，马上公布了相关数据。

蔚来把夏测的那辆甲醛超标的ET5T送到了SGS的上海实验室，通过全球权威的车内空气质量检测机构的检验，给出了全面合格的成绩。测试过程还是很严苛的，又高温照射环境、常温以及高温开空调三个场景的甲醛释放量测试，测试结果显示高温和常温下，ET5T甲醛释放量远远低于国际规定的甲醛释放标准极限值，甚至在开空调的高温环境，ET5T车内空气中都不存在甲醛。其他的有害物质测试也是，ET5T不光水准极高，好几种物质在ET5T上也没有。