端到端 AI 系統對自動駕駛未來的意義
Aptiv 工程副總裁 Guillermo Pita 說明端到端 AI 與傳統模組化 ADAS 的差異：前者訓練單一模型，直接從資料中學習駕駛行為，而非串接各自獨立的感知、追蹤、規劃與控制模組。他指出更接近人類的駕駛表現是主要優勢，可解釋性與除錯則是關鍵挑戰，並認為訓練的核心問題在於資料多樣性，而非單純的行駛里程。
Aptiv 工程副總裁 Guillermo Pita 說明端到端 AI 與傳統模組化 ADAS 的差異：前者訓練單一模型，直接從資料中學習駕駛行為，而非串接各自獨立的感知、追蹤、規劃與控制模組。他指出更接近人類的駕駛表現是主要優勢，可解釋性與除錯則是關鍵挑戰，並認為訓練的核心問題在於資料多樣性，而非單純的行駛里程。