上海车展演讲分享｜Nullmax一段式端到端架构设计新思路

4月26日, 2025上海车展汽车智能化峰会的端到端自动驾驶专题论坛上，Nullmax 首席科学家成二康博士发表《端到端 - One Model Decoder 架构设计》主题演讲，重点讲解 Nullmax 在端到端技术领域取得的成果，深度解析 Nullmax 在一段式端到端自动驾驶技术领域的探索与发现，为行业发展提供了新的思路。

本届中国汽车智能化创新峰会是2025上海车展官方活动之一，也是智一科技连续第四届在上海车展同期举办的线下大会，共吸引近20位智能汽车产业技术产品大咖与青年学者参与。

稳扎稳打：夯实端到端技术根基

演讲中，成二康博士提到Nullmax平台化BEV-AI架构设计，针对自动驾驶感知中的动态障碍物检测（BEV-AI-OD）、静态地图理解（BEV-AI-Map）、车道线检测（BEV-AI-Lane）、时序信息处理（BEV-AI-Temporal）以及拓扑结构预测（BEV-AI-Topo）等关键环节，Nullmax 对 Transformer 中的 Decoder 进行了高效的针对性设计，并成功推动其规模化落地。

基于在 BEV-AI-Perception 中对 Transformer Decoder 的深入研究和丰富经验，Nullmax 推出了 HiP-AD 方案。团队发现，设计一款专为辅助驾驶任务定制的 Decoder，可达到感知规划端到端的设计目标，而且无需依赖大语言模型的庞大参数量。

事实证明，HiP-AD 方案成效明显。在Nullmax团队一系列的测试中，它的表现超越了部分 VLM+E2E 和 VLA 的端到端方案。在城市复杂路况测试中，HiP-AD 方案能够快速、准确地感知周围环境信息，包括车辆、行人、交通信号灯等，还能迅速规划出合理的行驶路径，面对车辆加塞、行人突然横穿马路等复杂情况时，决策既合理又及时，展现出了接近人类优秀驾驶水平的能力。

One Model Decoder 架构：小参数量，大能量

Nullmax端到端One Model Decoder 架构其参数量仅在几千万左右，却能与业内参数量高达 1B 到 7B 的其他模型方案达到相同的优异效果。这一架构在硬件适配性上表现尤为卓越，无论是中高算力芯片平台，还是高算力芯片平台，它都能游刃有余地发挥作用。

目前，Nullmax基于Decoder-only的一段式端到端技术架构，在架构设计和工程化落地方面均取得了不错进展。Nullmax已经成功实现复杂场景下的端到端城市辅助驾驶功能，而基于语言模型大参数量的 VLA 端到端方案也即将实现量产，为用户带来更加智能、便捷的驾驶体验。

此外，为了给端到端设计提供源源不断的动力，Nullmax 推出了自主成长数据平台。该平台依托 BEV-AI-AutoGT 和虚拟数据生成技术，不断强化基础设施建设。BEV-AI-AutoGT 技术实现了自动化的真值标注，相比传统人工标注，效率和准确性大幅提升。大量高质量标注数据为模型训练提供了充足 “养分”，加速了模型的优化进程。虚拟数据生成技术则在虚拟环境中模拟各种极端和罕见的交通场景，生成丰富多样的训练数据，有效弥补了真实数据的不足，显著增强了模型的泛化能力和鲁棒性。

结语：

从平台化 BEV-AI 架构的搭建，到一段式端到端技术的突破，Nullmax 不仅在前沿自动驾驶技术上独辟蹊径，更展现出将创新成果高效转化为实际应用的硬核实力。

如今，一段式端到端技术架构即将实现工程化落地，标志着 Nullmax 在自动驾驶领域的探索将迈向新高度。未来，Nullmax 还计划陆续进行技术开源，以开放共享的姿态，为行业发展注入新动能，推动自动驾驶技术迈向更广阔的未来。