用了下用端到端的模型来实现自动驾驶靠不靠谱，哪个说的更有道理？感觉GPT3.5更偏保守一些。 ChatGPT3.5的回答： 端到端的模型可以作为解决自动驾驶问题的一种手段，但是否靠谱还需要考虑多方面因素。 首先，端到端的模型通常是基于深度学习算法，需要大量的数据和计算资源来训练和调优。但是，对于特定的道路、交通和气候等情况，训练过程中数据可能不够全面和准确，无法满足测试和应用的要求。 其次，端到端的模型会将所有的输入数据（例如传感器数据）直接映射到输出（例如车辆控制），忽略了中间的解释和理解过程。这种黑盒子式的输入输出不利于模型的解释和调试，也可能导致模型的误判和不确定性。 另外，自动驾驶问题复杂，涉及到多个传感器和控制器的集成，需要综合考虑自然环境和社会规则等因素。端到端的模型虽然可以方便地进行系统优化和迭代，但其单一的输入输出结构可能无法高效地处理这种复杂性，容易发生累积误差和界限盲点。 因此，使用端到端模型来解决自动驾驶问题并不是绝对可靠的方法。需要综合考虑模型的鲁棒性、可解释性和适应性等因素，并结合传统的控制方法和算法进行综合设计和优化。 ChatGPT4的回答： 从技术和安全角度来看，使用端到端（End-to-End）的模型实现自动驾驶在很大程度上取决于该模型的训练质量以及其对各种现实情况的适应能力。以下是端到端自动驾驶模型可行性的一些优缺点： 优点： 简化了传统的自动驾驶管道：端到端模型减少了模块化框架中的各个组件，如目标检测、轨迹规划和控制算法。这可以降低复杂性以及在这些组件间的错误传播。 端到端的学习和潜在的泛化能力：该方法有望从大量数据中学习复杂的驾驶行为，从而有可能泛化到许多尚未见过的场景。 数据驱动的方法：通过实际场景收集的大量数据训练模型，可以实现现实世界中复杂数十亿或数百亿次驾驶场景的映射。 缺点： 安全和可靠性问题：目前，端到端自动驾驶系统尚难以证明其在所有可能的驾驶场景中的安全性。出现新的临时标志、复杂的天气条件或者突发事件时，端到端方法可能不会像传统的模块化系统那样可靠。 不足的可解释性和可调试性：由于神经网络的黑盒特性，端到端模型的内在运作和决策过程很难理解。这使得调试、诊断和修复模型问题变得更加困难。 对大量训练数据的依赖：端到端方法依赖于大量的高质量训练数据以作为有效输入。获取足够丰富的数据集并确保数据多样性是非常具挑战性的。 总之，在一些特定场景下，端到端自动驾驶系统可能具有潜力。然而这并不意味着它们准备好在各种情况下取代传统的分层方法。在技术上取得更多突破、解决安全性和可靠性问题之前，端到端的自动驾驶系统仍然需要长时间的研究和开发。