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自动驾驶端到端与模块化架构对比综述
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AI 综述
2026年10月3日，一篇 arXiv 机器学习分类下的综述对比了自动驾驶系统的两大设计范式。综述指出，端到端学习将原始传感器输入直接映射到驾驶执行器，设计简洁且能适应动态环境，但缺乏透明度，并高度依赖大数据集；模块化架构则按感知、认知、规划、控制分管道组织，可解释性和任务优化能力更强，但面临集成复杂与扩展难题。该综述从上述维度对两种范式进行了对比分析，目前未涉及具体车型、数据集或量化指标。
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最新进展10月3日 12:00
arXiv 综述对比自动驾驶端到端与模块化架构的优劣。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月3日
- arXiv：cs.LG（机器学习，全量分类）端到端学习 vs. 模块化架构：自动驾驶系统对比洞察
一篇 arXiv 综述对比了自动驾驶的两大设计范式：端到端学习将原始传感器输入直接映射到驾驶执行器，简洁且适应动态环境，但缺乏透明度、高度依赖大数据集；模块化架构按感知、认知、规划、控制分管道，可解释性和任务优化更强，却面临集成复杂与扩展难题。
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