[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]自動駕駛技術的發(fā)展在路徑選擇上呈現(xiàn)出多樣化的趨勢，在2020年左右，業(yè)內(nèi)還是非?？春密嚶穮f(xié)同的方向，但隨著技術的逐漸成熟和落地，單車智能成為主要選擇。在自動駕駛架構的選擇上，也經(jīng)歷了從感知、決策控制、執(zhí)行的三段式架構到現(xiàn)在火熱的端到端大模型，尤其是在2024年特斯拉推出FSD V12后，各車企更是陸續(xù)推出自家的端到端大模型，這一概念也成為各車企發(fā)布會的重頭戲。但很多小伙伴在面對這兩項技術時，一直無法厘清他們的區(qū)別，尤其是端到端大模型，更是鮮有清晰的認知，只知道端到端是會讓自動駕駛更加“人”性化。今天智駕最前沿就用一個生動有趣的例子帶大家理解這兩個概念。

基于規(guī)則的決策

顧名思義，基于規(guī)則的感知就是依賴于專家制定的算法和明確的邏輯規(guī)則，通常采用模塊化設計。感知系統(tǒng)將如圖像預處理、目標檢測、跟蹤、決策等復雜的任務劃分為多個子任務，每個模塊獨立完成特定功能。這種方法的主要優(yōu)勢在于可解釋性強和調(diào)試方便。當系統(tǒng)出現(xiàn)錯誤時，工程師可以根據(jù)模塊劃分和預設規(guī)則快速定位問題，并通過更新規(guī)則或算法參數(shù)進行修正。此外，模塊化設計便于驗證和監(jiān)管，因為各個獨立組件的行為比較明確，符合目前許多安全標準和行業(yè)規(guī)范。

基于規(guī)則的方法也存在局限。其規(guī)則往往基于先驗知識和經(jīng)驗總結，雖然在標準化道路環(huán)境中表現(xiàn)出穩(wěn)定性，但在面對復雜、多變或者長尾情況時，現(xiàn)有規(guī)則難以覆蓋所有異常場景。這種模式使得系統(tǒng)在遭遇非典型、稀有事件時可能反應遲鈍，安全邊界也較為模糊，從而限制了系統(tǒng)整體的魯棒性和泛化能力。

以一個簡單的故事來理解這個概念。在一個小島上，有兩個村莊，這兩個村莊的名字分別為感知村和執(zhí)行村，感知村一直有給執(zhí)行村送信的需求，有位名叫“決策”的快遞員就一直承擔著這個任務。

“決策”這位快遞員在剛開始工作時，領導告訴他執(zhí)行村一共有多少戶人家，在拿到感知村送的信件后，一定要到執(zhí)行村的這幾戶人家一家一家地確認（給決策系統(tǒng)列出的規(guī)則），以便可以更好地將信件送到對應的執(zhí)行村居民。

在工作中，“決策”這位快遞員非常守規(guī)則，在感知村拿到標有執(zhí)行村村民名字的信件后（感知到交通環(huán)境），都會到執(zhí)行村從村頭到村尾挨家挨戶地敲門，并將信件封面交給對應村民看，以確定是否為收件人。

由于需要挨家挨戶地敲門并確認（確認對應的規(guī)則），這期間需要花費較多的時間，且由于信件被很多執(zhí)行村村民都看過，因此會出現(xiàn)信件丟失的情況（信息丟失）。若在執(zhí)行村新搬進來一戶居民，并有感知村村民給其送信（邊緣場景），由于“決策”這位快遞員沒有得到領導新增居民的指令（對應規(guī)則），因此在送對應信件時，不會去敲新居民的門，信件也無法送到。

端到端大模型

端到端則是利用大規(guī)模數(shù)據(jù)直接訓練神經(jīng)網(wǎng)絡，讓模型從原始傳感器數(shù)據(jù)（如攝像頭圖像或激光雷達點云）直接獲得控制決策或中間特征。這種方法充分利用深度學習在模式識別和特征提取上的優(yōu)勢，能夠自動捕捉復雜場景下的隱含關聯(lián)，并具有較強的泛化能力。在數(shù)據(jù)充足且質(zhì)量較高的前提下，端到端模型在學習異常情況和細微特征時可能比基于規(guī)則的方法更為靈活，尤其在應對復雜城市交通環(huán)境、應急場景以及多傳感器數(shù)據(jù)融合上表現(xiàn)突出。

其主要缺點在于模型的“黑箱性”——決策過程難以解釋，缺乏明確的邏輯鏈條使得問題排查變得非常復雜。當系統(tǒng)出現(xiàn)失誤或意外情況時，難以依據(jù)具體模塊快速定位錯誤，同時對訓練數(shù)據(jù)的依賴性過高也可能導致數(shù)據(jù)偏差引發(fā)系統(tǒng)泛化能力下降，從而影響整體安全性。

繼續(xù)以之前的例子舉例，隨著“決策”這位快遞員送信經(jīng)驗越來越豐富，他發(fā)現(xiàn)原來的工作邏輯存在很多問題，耗費時間也太長，因此他開始思考如何更快更好地將信件送到位（端到端大模型思考特性）。

在給執(zhí)行村送信時，他開始記住對應執(zhí)行村居民的名字，在拿到信件后，不會再從村頭到村尾一家一戶地敲門，而是看對應的信件名字，直接將信件送到對應住戶（端到端），這一改變使得送信效率得到快速提升。

在遇到執(zhí)行村有新居民搬來后（邊緣場景），“決策”一開始也會送信失誤，但他會主動去記住新搬來居民的名字（思考過程），并在后面拿到對應的信件后，快速將信件送到位。

這一方法的確是有效提升了送信效率，但由于不再遵守領導要求的挨家挨戶敲門的指令（不基于規(guī)則），若出現(xiàn)送信失誤（出現(xiàn)事故），領導無法確定“決策”走的是哪條路線，因此也無法問責（端到端“黑箱”特性）。

寫在最后

以上舉的例子僅簡單概述了基于規(guī)則的決策和端到端，以便大家簡單了解這兩個概念，實際的技術一定會更為復雜。綜上所述，我們可以看到基于規(guī)則的感知系統(tǒng)的優(yōu)勢在于整體架構清晰、調(diào)試方便、驗證容易，適用于已有經(jīng)驗積累較多、要求安全可控的應用場景；而端到端感知系統(tǒng)則具備更強的自適應能力和復雜場景的處理潛力，能夠自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式，但同時在可解釋性和安全驗證方面存在較大挑戰(zhàn)。未來的研發(fā)重點應更多集中在如何融合兩種方法的優(yōu)勢，而不是選擇其中一個，通過融合，既能保證系統(tǒng)的實時、準確與安全，又可以提高整體系統(tǒng)對多變路況的容錯及適應能力。隨著數(shù)據(jù)積累與算力提升，混合型設計有望成為自動駕駛系統(tǒng)的新趨勢，推動自動駕駛朝著更加智能、可靠和普及的方向發(fā)展。