自動駕駛技術正在從傳統的模組化設計向端到端設計轉變。模組化設計包含感知、決策規劃和執行控制三大模組，各模組可以獨立優化。但模組之間的資訊傳遞可能存在損失，且難以應對複雜場景。
端到端設計直接從原始感測器資料生成控制指令，省去了中間環節。它通過大規模資料訓練，可以學習到更複雜的決策規則，更好地處理各種場景。但端到端系統的可解釋性較差，難以定位問題。
特斯拉FSD V12採用了端到端設計，在短時間內取得了顯著進步。它使用神經網路直接從視覺輸入生成控制指令，類似於人類駕駛。這種方法可以學習到更靈活的駕駛策略，不受預設規則限制。
端到端設計被認為是自動駕駛的未來方向。它可以充分利用深度學習的優勢，實現更智能的駕駛決策。但仍需要解決可解釋性、安全性等問題。未來自動駕駛系統可能會結合模組化和端到端的優點，實現更可靠的自動駕駛。
總的來說，端到端設計為自動駕駛帶來了新的突破，但仍需要進一步完善。自動駕駛技術正處於快速發展階段，未來有望實現更高級別的自動駕駛。