第一性原理告诉我：端到端，一定是最优解。

端到端自动驾驶，简单来说，就是从传感器输入（video in）到车辆行动（action out）的全过程，都由一个统一的、高度集成的AI模型来控制，没有中间的人工干预或分段处理。这种做法的最大优势在于其连贯性和高效性，如果把自动驾驶系统分成多个独立的模块，感知、决策、控制等，那么每个模块之间的数据交换和决策同步就会成为瓶颈。而端到端的做法则避免了这一问题，使得整个系统能够作为一个整体进行高效运作。

从Scaling law的角度来看，端到端的设计也更有利于自动驾驶技术的快速发展和普及。scaling law指的是随着数据量的增加，模型性能也会相应提升的规律。在自动驾驶领域，这一规律尤为明显。因为只有端到端的系统，才能充分利用大量的真实世界数据来训练和优化模型。而分段处理的系统，由于数据在各个模块之间的传递和转换，往往会造成信息损失，从而限制了模型性能的提升。

此外，端到端的设计还有助于提高自动驾驶系统的鲁棒性和安全性。因为在一个完整的系统中，各个部分都是相互依赖、相互影响的。当某个部分出现问题时，其他部分可以通过调整来弥补这一缺陷，从而保持整个系统的稳定运行。而分段处理的系统，由于各个模块之间的独立性，往往难以做到这一点。

特斯拉FSD V12就是这一技术路线的典型代表。它完全采用神经网络进行车辆控制，从机器视觉到驱动决策都由神经网络来控制。这种端到端的自动驾驶系统，就像是一个“万能老司机”，能够感知和理解现实世界的复杂性，做出复杂的驾驶决策。而且，FSD V12还通过海量的驾驶数据训练，实现了scaling law，也就是说，随着数据量的增加，系统的性能会持续提升，而不需要对系统进行大规模的改动。

特斯拉FSD入华在即，这是一个重要的里程碑。而端到端的自动驾驶方案，无疑是当前技术路径下的最优解，我认为端到端特是自动驾驶量产上路的必然之路。特斯拉FSD的入华，将为我们提供一个绝佳的展示端到端技术的机会。