端到端自動駕駛與傳統自動駕駛系統有著顯著的本質區別。

傳統自動駕駛系統通常被分為感知、定位、路徑規劃、決策和控制等多個模塊，每個模塊獨立工作，模塊間需精心設計接口以確保協同。感知模塊采集環境數據并識別關鍵信息，依賴多種傳感器和算法；定位模塊確定車輛位置；路徑規劃模塊規劃最優路徑；決策模塊決定具體動作；控制模塊執行指令。

端到端自動駕駛則是一種整體化、數據驅動的技術路徑。它通過一個統一的神經網絡系統，直接從傳感器輸入到控制輸出完成整個駕駛過程，將感知、決策到控制等步驟融合在一起。其傳感器輸入包括攝像頭、激光雷達等數據，由深度學習模型負責提取特征、感知規劃決策并生成控制指令。

端到端自動駕駛的優勢在于簡化架構設計，降低系統復雜性，減少接口設計和開發調試難度。它還能減少人工干預，以數據驅動，自動優化參數，適應復雜多變的駕駛環境。同時具有潛在的性能提升，利用深度學習的強大能力更好地理解場景。并且有更強的適應性，能持續學習和適應多樣環境。

然而，端到端自動駕駛也存在劣勢。它對數據需求極高，包括數量和標注的復雜性。決策過程不透明，存在黑箱問題，帶來安全性與合規性挑戰。其泛化能力不足，受訓練數據局限，處理新場景可能表現不佳。在處理復雜任務時，單一模型可能有限制。

端到端自動駕駛推動了技術創新，加速了商用進程，改變了研發范式，影響了法規和標準以及供應鏈和產業鏈。但要實現其廣泛應用，還需解決諸多挑戰，如數據問題、黑箱問題等。