随着智驾从封闭的高速路、快速路向人车混杂的城市道路落地，现有专家规则系统不得不增加规则以应对瞬息万变的高动态驾驶场景。但专家规则系统在应对未知场景时易出现策略冲突，从而导致系统智能水平低、推理速度慢等一系列问题，且随着规则系统代码的日益增多，冗长的系统迭代速度慢、维护成本高，极大限制了智驾系统的方案迭代。 面向这一技术发展趋势，本项目自主研发端到端智驾规控技术，重点突破决策与规控系统的数据生成、端到端训练框架、神经网络设计等技术难题，自主研发端到端智驾的AI基础设施（AI Infra），包括数据生成、模型训练、世界模型以及测试系统等，将端到端智驾的研发流程标准化，提供AI应用基础建设的一站式开发、部署工具链，实现大批量、自动化、高覆盖度的模型训练。 【展开】 【收起】