自動(dòng)駕駛技術(shù)自誕生以來，便承載了人類對(duì)安全、高效、智能出行的美好憧憬。傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)以層次化、模塊化的架構(gòu)為主，將感知、定位、規(guī)劃與決策、控制四大核心功能分別拆解，由各自專業(yè)模塊獨(dú)立承擔(dān)，再通過預(yù)定的接口協(xié)議將信息有序傳遞。與之相對(duì)照，“端到端”（end-to-end）自動(dòng)駕駛以統(tǒng)一的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為核心，將從攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)等傳感器采集到的原始數(shù)據(jù)直接映射為駕駛控制指令，極力簡(jiǎn)化中間環(huán)節(jié)。同樣是自動(dòng)駕駛解決方案，端到端自動(dòng)駕駛與傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛有何區(qū)別?

傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛方案

在傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛架構(gòu)中，第一步是感知（Perception），其主要任務(wù)是識(shí)別周圍環(huán)境中的靜態(tài)物體（如道路、障礙物、交通設(shè)施）與動(dòng)態(tài)目標(biāo)（如行人、車輛、自行車等）。感知模塊通常依賴多種傳感器的融合，例如激光雷達(dá)能夠提供精確的三維點(diǎn)云信息，毫米波雷達(dá)具有較好的抗惡劣天氣能力，而攝像頭則能捕捉豐富的視覺細(xì)節(jié)。各傳感器數(shù)據(jù)經(jīng)過校準(zhǔn)與同步后，通過深度學(xué)習(xí)或經(jīng)典算法進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤與語義分割，生成對(duì)環(huán)境的高層認(rèn)知。

在完成感知后，定位模塊則負(fù)責(zé)為車輛確定精確的位置與姿態(tài)，它常結(jié)合全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）、慣性測(cè)量單元（IMU）與高精度地圖，通過卡爾曼濾波、粒子濾波等算法，將車輛實(shí)時(shí)定位于已知地圖坐標(biāo)系中。定位精度直接影響后續(xù)路徑規(guī)劃和控制的可靠性，一般需要達(dá)到厘米級(jí)別。

路徑規(guī)劃與決策層在感知與定位結(jié)果的基礎(chǔ)上，結(jié)合交通規(guī)則與駕駛策略，計(jì)算出安全且舒適的行駛路徑。這里包括全局規(guī)劃（確定從起點(diǎn)到終點(diǎn)的宏觀路線）與局部規(guī)劃（針對(duì)當(dāng)前車道、交通狀況動(dòng)態(tài)生成可執(zhí)行軌跡）。決策過程還需考慮如避讓行人、與其他車輛協(xié)同行駛等與其他交通參與者的交互。

控制模塊將軌跡信息轉(zhuǎn)化為具體的轉(zhuǎn)向角、加速度與制動(dòng)命令，并通過車輛底層執(zhí)行單元精確實(shí)施，以確保車輛按照規(guī)劃路徑行駛。整個(gè)傳統(tǒng)架構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)在于模塊職責(zé)明確、易于逐步優(yōu)化與驗(yàn)證，各環(huán)節(jié)專業(yè)分工使工程團(tuán)隊(duì)能夠針對(duì)不同問題逐個(gè)攻關(guān)。然而，模塊化設(shè)計(jì)也帶來了接口耦合復(fù)雜、信息丟失或誤差傳遞、系統(tǒng)調(diào)試成本高以及難以對(duì)全局最優(yōu)進(jìn)行統(tǒng)一優(yōu)化等挑戰(zhàn)。

端到端自動(dòng)駕駛方案

端到端自動(dòng)駕駛的概念最早由學(xué)術(shù)界提出，NVIDIA在2016年展示的DAVE-2系統(tǒng)就屬于端到端架構(gòu)。該系統(tǒng)利用單攝像頭圖像直接預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)向角，并通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一次性完成從感知到控制的映射。近年來，端到端方法逐漸擴(kuò)展至更多傳感器輸入，融合立體視覺、激光雷達(dá)點(diǎn)云等多源數(shù)據(jù)，以提高對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的理解能力。

端到端系統(tǒng)采用大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為唯一核心，網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)通常包括特征提取層、時(shí)序建模層（如長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)或時(shí)序卷積網(wǎng)絡(luò)）和輸出層。特征提取層負(fù)責(zé)將高維的原始傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為緊湊的中間表征，時(shí)序建模層則捕捉駕駛過程中的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)與上下文信息，輸出層直接預(yù)測(cè)車輛的控制命令或高階行為指令（如“左轉(zhuǎn)”、“加速到 60 公里/小時(shí)”）。訓(xùn)練過程中，系統(tǒng)以大量人工駕駛數(shù)據(jù)或仿真數(shù)據(jù)為監(jiān)督，通過最小化預(yù)測(cè)輸出與真實(shí)駕駛動(dòng)作之間的誤差來更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

端到端方法的最大特點(diǎn)在于極簡(jiǎn)化了系統(tǒng)架構(gòu)，不再需要顯式地劃分感知、定位、規(guī)劃等子模塊，也就規(guī)避了子系統(tǒng)間接口定義與兼容性的問題。網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)過程中能夠自發(fā)地形成對(duì)環(huán)境的綜合理解，并對(duì)不同輸入信號(hào)進(jìn)行加權(quán)融合，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到控制的一體化建模。由于省去了大量人工設(shè)計(jì)的中間環(huán)節(jié)，端到端系統(tǒng)理論上具備更強(qiáng)的全局最優(yōu)潛力，在給定目標(biāo)函數(shù)下，整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在訓(xùn)練階段學(xué)習(xí)到最優(yōu)的中間表征，而不必在模塊間人為分割優(yōu)化目標(biāo)。

當(dāng)然嗎，端到端方法也并非萬能。可解釋性問題一直是業(yè)界關(guān)注的焦點(diǎn)。模塊化系統(tǒng)中，每個(gè)子模塊內(nèi)部運(yùn)行原理相對(duì)清晰，工程師可以通過日志與可視化手段定位某一環(huán)節(jié)的故障；而端到端網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的抽象特征往往難以直接解釋。雖然近年來出現(xiàn)了多種可視化技術(shù)（如Grad-CAM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化等）嘗試揭示網(wǎng)絡(luò)關(guān)注區(qū)域，但距離達(dá)到工業(yè)級(jí)可驗(yàn)需求尚有距離。

端到端的數(shù)據(jù)需求也極為龐大。端到端系統(tǒng)要想覆蓋實(shí)際道路上的各種復(fù)雜場(chǎng)景，需要在各種光照、天氣、路況以及稀有極端情況下均有足夠的訓(xùn)練樣本。相比之下，傳統(tǒng)系統(tǒng)通過模塊化手段可以針對(duì)特定場(chǎng)景進(jìn)行補(bǔ)充采集與算法優(yōu)化，而端到端方法往往需要從頭在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中融入新樣本，否則新場(chǎng)景的表現(xiàn)會(huì)遠(yuǎn)遜于專業(yè)針對(duì)性優(yōu)化的模塊。

此外，安全驗(yàn)證和法規(guī)合規(guī)也是端到端方法面臨的重要難題。現(xiàn)行自動(dòng)駕駛法規(guī)與安全標(biāo)準(zhǔn)多基于分層、模塊化的架構(gòu)設(shè)定測(cè)試與認(rèn)證流程，如分別對(duì)感知精度、定位精度、決策合理性與控制魯棒性進(jìn)行逐級(jí)驗(yàn)證。而端到端系統(tǒng)缺乏明確的中間環(huán)節(jié)，難以按照現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)拆分測(cè)試，一旦出現(xiàn)事故追責(zé)也面臨“黑盒”難解的挑戰(zhàn)。因此，很多技術(shù)方案中對(duì)端到端的采納更為謹(jǐn)慎，多數(shù)廠商選擇在部分功能（如車道保持或障礙物避讓）上進(jìn)行試點(diǎn)驗(yàn)證，并在整個(gè)系統(tǒng)中保留傳統(tǒng)架構(gòu)的安全保險(xiǎn)模塊。

在實(shí)際工程實(shí)踐中，也有技術(shù)方案開始探索“插件式”或“混合式”端到端方法，將端到端網(wǎng)絡(luò)嵌入到傳統(tǒng)架構(gòu)中，以兼顧兩種方法的優(yōu)勢(shì)。端到端網(wǎng)絡(luò)可用于生成“建議路徑”或高階行為意圖，而傳統(tǒng)規(guī)劃與控制模塊根據(jù)安全規(guī)則與物理約束對(duì)建議進(jìn)行最終修正與執(zhí)行。這樣既能發(fā)揮深度網(wǎng)絡(luò)對(duì)復(fù)雜環(huán)境的理解優(yōu)勢(shì)，又能確保系統(tǒng)在安全與法規(guī)方面具備可控邊界。

從計(jì)算資源角度來看，端到端網(wǎng)絡(luò)由于模型規(guī)模大，參數(shù)眾多，對(duì)算力與能耗的要求更高。在車載端部署時(shí)，需要配備高性能的AI計(jì)算平臺(tái)，并針對(duì)電源管理與散熱進(jìn)行專項(xiàng)設(shè)計(jì)；而傳統(tǒng)模塊化系統(tǒng)則可將部分計(jì)算任務(wù)分散到不同芯片，實(shí)現(xiàn)更靈活的算力分配。隨著車規(guī)級(jí)AI芯片與高效神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)（如量化、剪枝、知識(shí)蒸餾等技術(shù)）的快速發(fā)展，端到端方法的計(jì)算門檻正在逐步降低，但在量產(chǎn)車上實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定、低成本部署仍需時(shí)日。

最后的話

傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛與端到端自動(dòng)駕駛代表了兩種不同的系統(tǒng)設(shè)計(jì)邏輯，前者強(qiáng)調(diào)模塊分工與工程可控，后者追求一體化學(xué)習(xí)與全局最優(yōu)。兩者并非絕對(duì)對(duì)立，而是在自動(dòng)駕駛技術(shù)不斷演進(jìn)的過程中交相輝映。未來的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)或?qū)⒃诓煌瑘?chǎng)景、不同功能層級(jí)上靈活采用混合式架構(gòu)，既借助端到端方法提升對(duì)復(fù)雜環(huán)境的理解與決策能力，又利用傳統(tǒng)模塊化手段確保系統(tǒng)的可解釋性、安全性與法規(guī)合規(guī)。隨著算力、算法與測(cè)試驗(yàn)證技術(shù)的不斷成熟，端到端與傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛的融合發(fā)展將為人類帶來更加安全、智能、可靠的出行體驗(yàn)。

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       原文標(biāo)題 : 端到端自動(dòng)駕駛相較傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛到底有何提升？