端到端自动驾驶的成本有多高？

端到端自动驾驶的成本受到多种因素的影响。

首先是模型训练成本，像特斯拉的 FSD 累计学习的人类驾驶视频片段超 2000 万个，仅采集成本就达 50 亿至 80 亿元。

其次是数据采集、清洗和筛选的成本，这是极具挑战性的工作。

另外，端到端自动驾驶还需要大量的算力支持，比如理想有五千张 A100、A800 等同的训练卡，租卡一年就需 10 亿。

在硬件方面，传感器成本和芯片成本也不能忽视。Nullmax Intelligence 采用纯视觉路线，不使用高精地图，其低中高三大技术方案中，仅搭载 1 颗摄像头的 1V 方案，基于一颗来自 TI 的 2 TOPS 算力芯片，可实现基础的 L2 级别辅助驾驶，成本在小几千块钱范围内。

特斯拉 Robotaxi 的车辆成本预计低于 3 万美元。蔚来最新的 OTA 包含了业内首个应用端到端技术的 AEB，用了 20 亿公里的数据集来训练这个端到端模型。

总之，端到端自动驾驶的成本较高，需要在技术研发、数据采集、算力支持和硬件配置等方面投入大量资金。

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