端到端自動駕駛在復雜路況下有不錯表現。它打破傳統(tǒng)模塊分工，輸入原始數據后經AI模型直接輸出控制指令，決策效率高、適應性強且駕駛行為自然流暢。像在復雜路口左轉場景，理想汽車的端到端模型能列出下一步動作，其注意力系統(tǒng)和VLM提示模塊可輔助計算出最佳行駛軌跡，做出合理決策，幫助駕駛員理解車機意圖，在復雜路況中也能較好地應對。

在實際的復雜路況場景里，端到端自動駕駛展現出了獨特的優(yōu)勢。傳統(tǒng)的自動駕駛模式在面對復雜情況時，往往需要經過多個模塊的層層處理，導致決策時間較長。而端到端自動駕駛憑借其直接輸出控制指令的特性，大大縮短了這一過程。

例如在城市道路中，隨時可能出現的行人、非機動車以及復雜的交通標識和信號燈，對自動駕駛系統(tǒng)是極大的考驗。端到端自動駕駛的高度適應性此時就發(fā)揮了作用，它能夠自主識別這些復雜元素，并迅速做出反應。并且，其接近人類駕駛思維的特性，讓車輛的行駛動作更加自然，不會出現急剎車、急加速等突兀的行為，給駕乘人員帶來更舒適的體驗。

特斯拉的FSD V12系統(tǒng)實現了感知到控制的無縫連接，在應對各種復雜路況時表現出色；小鵬汽車推出的中國首個量產上車的汽車智能駕駛端到端大模型，也為應對復雜路況提供了新的解決方案。

總的來說，端到端自動駕駛在復雜路況下展現出了較高的決策效率、適應性和自然的駕駛風格。眾多車企和科技公司的投入研發(fā)，也讓這項技術不斷進步。雖然目前還面臨一些挑戰(zhàn)，但隨著技術的不斷突破和法規(guī)的逐步完善，端到端自動駕駛有望在未來為人們的出行帶來更安全、便捷的體驗 。