现有端到端自动驾驶评测存在开环指标不可靠、长路线闭环方差大、缺乏统一训练集三大问题。Bench2Drive 由上海交通大学提出，是首个面向多维度驾驶能力的闭环评测基准，提供 200 万帧统一标注训练数据与 220 条短路线多技能评估协议。实验表明开环 L2 误差与闭环驾驶分数相关性极弱（Pearson r=0.03），专家特征蒸馏与细粒度能力评估是提升端到端自动驾驶的关键方向。
端到端自动驾驶规划器通常先生成候选轨迹再评分，但评分器无法影响候选集本身，弱候选集会限制性能。TOAD将评分器重新定义为学习到的轨迹级奖励函数，在测试时使用交叉熵方法（CEM）搜索最大化该奖励的轨迹，无需重训练即可即插即用。在NAVSIM-v1（94.7 PDMS）、NAVSIM-v2（56.3 EPDMS）和闭环HUGSIM基准上，TOAD一致提升了六种基规划器的表现，并深入分析了评分器泛化能力对测试时搜索的关键影响。
端到端自动驾驶规划器的训练（模仿单条轨迹）与评测（规则化指标）存在根本性错配。CLOVER 提出轻量级生成器-打分器架构，通过构造评估器过滤的伪专家轨迹实现集合级覆盖训练，再以保守闭环自蒸馏交替优化生成器与打分器。在 NAVSIM 上达到 94.5 PDMS 和 90.4 EPDMS，刷新 SOTA，并提供了不完备打分器仍能提升生成器的理论保证。
端到端自动驾驶面临评测成本高、场景覆盖有限、难以复现的瓶颈。X-World 提出了一种以自我为中心的多视角生成式世界模型，通过动作条件化的多相机视频生成实现可控闭环仿真，在动作跟随度、跨视角一致性和长时序稳定性上取得了突破性表现。论文详细设计了两阶段级联训练策略、视角-时序自注意力机制和异构条件注入方案，为 VLA 系统的可扩展闭环评测与仿真训练提供了完整基础设施。