端到端自動駕駛技術目前面臨的挑戰主要包括以下方面：

數據量問題：

- 海量數據需求：訓練端到端自動駕駛模型需大量真實駕駛場景數據，以應對復雜罕見情況，且數據要覆蓋不同天氣、道路和交通狀況來保證泛化能力。

- 數據收集成本：收集高質量數據要配備昂貴傳感器設備和長時間路測，數據標注也耗時費力，增加成本。

- 數據質量準確性：高質量數據對訓練有效模型至關重要，低質量或不準確數據會導致模型學習錯誤行為，數據一致性也很關鍵。

- 存儲與處理：大量數據需巨大存儲空間和強大算力支持。

- 隱私與安全：收集的數據可能含敏感信息，要嚴格遵守隱私法規，確保數據安全傳輸和存儲。

- 數據分布長尾問題：極端和稀有情況數據稀缺，數據集可能不平衡。

解決方案：使用仿真數據、眾包數據、自動標注工具、聯邦學習、數據增強等。

算力問題：模型訓練和運行需要大量計算資源和優化的訓練算法。

可解釋性問題：訓練好的端到端駕駛模型常被視為“黑盒子”，解釋性有限。

安全性和可靠性驗證問題：要確保系統在各種未知和極端條件下安全可靠工作，涉及大規模模擬和實車測試及模型行為分析。

多模態和傳感器融合問題：設計合理傳感器布局并實現有效融合是挑戰，多傳感器融合在早期、中期和晚期融合方式上各有優劣。

語言作為輸入的問題：將自然語言納入駕駛任務面臨諸多挑戰，如推理時間長、定量精度低和輸出不穩定。

視覺抽象問題：端到端自動駕駛系統的狀態編碼和策略解碼階段，設計良好的中間感知表示或預訓練視覺編碼器很重要。

世界模型學習復雜性問題：建模高度動態駕駛環境有挑戰，需解決世界模型不準確性。

多任務學習的關鍵性依賴和挑戰：優化不同任務組合和損失加權以達最佳性能困難，構建大規模數據集支持多種高質量注釋對齊也是問題。

策略蒸餾效率低問題：模仿學習中，學生從零開始學習策略且專家不完美，知識傳遞效率低。

因果混淆問題：駕駛任務時間平滑性易導致模型過度依賴過去規律，因果關系變化時模型性能不穩定。

缺乏魯棒性問題：包括長尾分布、協變量轉移、領域自適應等，可通過過采樣、DAgger 算法等方法解決。