端到端的運動規劃模型雖然配備了深度神經網絡，在實現全自動駕駛方面展現出了巨大潛力，但過大的神經網絡使得它們不適合部署在資源受限的系統上，這無疑需要更多的計算時間和資源。
而且，駕駛場景非常複雜，傳感器接收到的信息不一定全都有用，信息的重要性也不同，所以，這個團隊設計了一種基於信息瓶頸策略的規劃相關信息蒸餾器，只提取與規劃相關的信息，還可以分配權重。
這樣一來，參數量大大減少，規劃器的性能、安全性和效率都得到了大幅提升，對算力資源的要求也就沒那麼高了。期待這樣的技術儘快落地😆
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