我们可以假设一个场景：如果一颗鸡蛋从桌上滚落，桌旁的人要接住鸡蛋，需不需要计算摩擦力、空气阻力、重力加速度等参数来判断几秒后在哪个位置接鸡蛋？显然没有必要。对于多数人来说，接住滚落的鸡蛋是靠直觉作出的本能反应，并且经过对这一场景的简单训练，人对鸡蛋滚落的反应会愈发灵敏，接住鸡蛋的成功率会不断提高。
驾驶也是同理。我们在开车时不需要严谨地计算出前车速度、自车速度、地面摩擦力等参数并执行“以特定力度踩刹车踏板”的操作，也能稳稳刹住车且不会追尾，甚至还能有更灵活变通的方案——比如变道超越前车。这便是“端到端”大模型智驾方案区别于传统的智驾方案的地方：后者做出驾驶决策需要基于大量的规则与计算，而且执行死板；前者则依靠大模型的“直觉”，“直觉”通过以数据训练算法产生，并且会随着训练量增大而愈发灵活、敏锐。
这种区别反映在智能驾驶表现上，会给用户带来天差地别的体验。比如，目前的智能辅助驾驶普遍采用跟车规则，前车遭遇突发状况刹停时，智驾系统也会随之刹停，傻傻地在前车后面排队等候；采用端到端大模型的智驾系统则可能会意识到前车刹停并非受交通信号灯影响，进而观察两侧路况，并伺机变道绕过前方刹停车辆。又比如，车辆感知到前方道路有个水坑，传统的智驾方案会继续执行车道保持，从水坑上驶过；采用端到端大模型的智驾系统则会模仿人类司机，变道绕过水坑。
换言之，传统的智能驾驶方案基于人拟定的规则，可以依靠补充规则、堆砌代码做到开车越来越“像人”，但系统会越来越复杂，而且终究无法处理尚未被拟定规则的“边角案例”（Corner Case）。以“端到端”大模型打造的智驾系统，则会依靠训练来赋予大模型“直觉”，并且可以凭借更丰富的训练与更精准的感知，让智能驾驶真正做到比人类驾驶员更安全、更灵活，突破驾驶体验、驾驶安全的上限。
2026年具备L3级自动驾驶量产条件
智己的L4级别智能驾驶系统，核心技术底座是“一段式端到端大模型+安全逻辑网络”。“一段式端到端大模型”负责车辆的“直觉”，提升智能驾驶体验；“安全逻辑网络”负责车辆的“逻辑”，确保大模型不会产生类似“人行道不是很宽敞吗”的错误想法，保证高效驾驶行为的恰当性、安全性。
“端到端”大模型是当前智能驾驶领域热议的技术，智己的“一段式端到端大模型”，取消了分模块的智驾结构，将感知与规划整合进同一个大模型。也就是说，只要车辆的传感器采集到数据并输入给大模型，就能直接生成车辆的行驶轨迹决策，并交给“安全逻辑网络”兜底验证，输出安全可靠的行驶轨迹。
这套智驾系统的训练，则是通过智己量产车队提供的海量优质数据来驱动“数据飞轮”，并依靠行业首创的“长短期记忆模式”独特架构，可以在模型训练成本节省10-100倍的同时，大幅提升迭代速度。