各种都有，像这回小米出事的，是小米最基础的型号，本地推理算力可能都不够
端到端最终怎么样看训练算力大小、模型泛化能力、数据积累，数据积累就是对付corner case的，另两个也很重要，这两个还相互影响，比如国产很多智驾会把场景分成几个大类，这样每一类就可以用一个小的模型，为什么这么做呢，因为小模型对算力要求少，但这样模型泛化能力就差，还得前置一个归类的决策，但有些实际场景没那么好归类，表现就会有些抽风

【 在 rocfirst 的大作中提到: 】
: 学习了，谢谢普及知识
: 现在辅助驾驶端到端这种的出问题，如果不是算力或者传感这些环节的原因，就是碰到了corner case吗？
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