端到端自动驾驶系统通常需要对不同城市进行优化，原因如下：
o 交通环境差异：不同城市的交通流量、交通参与者行为习惯、道路基础设施等各不相同。例如，一线城市交通拥堵，车辆频繁启停、加塞，而中小城市交通流量小，驾驶场景相对简单。在交通规则执行方面，有些城市执法严格，有些城市相对宽松，这也会影响自动驾驶系统对交通场景的判断和决策。
o 地理环境与气候条件：地理环境上，像重庆多山地、陡坡和弯道，对车辆动力、转向和制动系统要求高，自动驾驶系统需针对此类地形优化爬坡、下坡和弯道行驶控制策略。气候方面，北方城市冬季有冰雪天气，会影响车辆轮胎抓地力和传感器性能，南方城市则多暴雨天气，影响视觉传感器的识别精度，系统需要根据不同气候条件优化感知和决策算法。
o 政策法规与测试环境：各地关于智能驾驶的政策法规不同，部分城市限制多，影响智能驾驶车辆功能发挥，而政策支持力度大的城市，如北京、上海、广州等地，为智能驾驶发展提供了良好环境，企业会优先在这些城市进行技术研发和测试，导致系统在这些城市的本地化程度较高。同时，不同城市的测试环境也存在差异，丰富的测试场景有助于提升智能驾驶系统的性能，而场景单一的城市可能无法充分测试系统的各种功能，需要进行针对性优化。
【 在 piggybankk 的大作中提到: 】
: 我觉得你是没太懂端到端的逻辑。你的思维还是停留在上一个版本的智驾逻辑里面。
: 是你更主观吧，小鹏自己都没说过自己更擅长广州，理想也没说过自己擅长北京，纯属你的主观臆测。这玩意本来就是不分地域的，你是端到端之后我见过第一个按地域区分能力的人。
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