近年來，自動駕駛技術不斷演進，從最初的輔助駕駛到如今的高階智駕，技術路線和系統架構也不斷發生著變化。在自動駕駛系統中，決策規劃模塊承擔著“思考”的作用，作為自動駕駛汽車的“大腦”，它直接影響汽車在真實道路環境中的安全性和魯棒性。

在自動駕駛系統開發初期，很多車企都選擇依托基于規則的決策方案，通過提前定義好的行駛規則、邏輯判斷和專家經驗，對各種交通場景進行應急響應和規劃。這種方法因其明確可解釋、經過大量工程驗證而獲得了廣泛應用。這一方法看似非常合理，但在面對邊緣場景時，其處理表現往往不盡如人意。

隨著深度學習、神經網絡和大數據技術的迅速發展，端到端大模型方案開始在自動駕駛領域嶄露頭角。這類方案通過大規模數據訓練，從傳感器輸入直接映射到車輛控制命令，在理論上能夠捕捉到傳統規則難以覆蓋的復雜情況。在端到端發展的同時，我們不禁會思考：在擁有端到端大模型方案的同時，是否還需要繼續發展基于規則的方案？

端到端有何優劣？

從技術實現角度來看，端到端大模型方案的優勢在于其數據驅動的本質。利用深度神經網絡，不論是卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）還是近年來備受關注的Transformer架構，都可以從原始傳感器數據中自動提取特征，并構建復雜的決策映射。模型訓練過程中，不僅能夠利用大量的實際道路數據，還可以通過仿真和增強學習補充少見場景，從而使得模型具備更好的泛化能力。大模型通過端到端學習，理論上能將感知、規劃、控制等多個環節緊密結合，減少了中間轉換過程中引入的誤差積累，這對于解決高速行駛時的瞬間決策具有很大優勢。尤其在面對那些難以提前枚舉的復雜交通場景時，數據驅動的方法有望發現隱含的規律，提供更為靈活和細致的響應。

端到端方案的“黑盒”特性一直是業內討論的焦點。由于深度神經網絡的內部結構極其復雜，其決策過程往往缺乏足夠的可解釋性，這無疑會引發一系列驗證和監管問題。特別是在極端情況下或面對罕見場景時，模型輸出往往難以用直觀的邏輯進行解釋。為了解決這一問題，研究人員嘗試引入注意力機制、后驗分析和混合驗證技術，力圖揭示神經網絡內部部分激活對應的決策依據。但無論如何，這種解釋仍然無法達到傳統基于規則系統那種“邏輯明確、易于審計”的水平。

端到端模型的訓練還依賴于大量數據，而數據本身的采集、標注和質量控制也存在巨大挑戰。實際道路數據中，常見場景占據了絕大多數，但一些極端事件和異常情況的數據十分稀缺，這使得模型在應對這些少見情況時可能表現欠佳。數據不平衡和標簽噪聲問題直接關系到模型的魯棒性與可靠性，這也是自動駕駛系統必須嚴格考慮的問題。

基于規則的決策有何優劣？

基于規則的決策系統在自動駕駛的早期研發中被廣泛應用，其最大的優點在于可解釋性和安全性。通過提前設計好每種交通情境下應采取的措施，確保在已知場景中始終執行預設的安全策略。通過給決策系統提供駕駛員實踐中積累的豐富的交通規則、行駛邏輯和安全冗余設計，使決策系統在面對多數常規情況時可以有穩定的表現。當遇到突發情況或傳感器數據異常時，基于規則的系統也可以作為“最后一道防線”，提供較為明確的安全響應，但在遇到特殊的邊緣場景時，其靈活性仍有不足，但其確定性和驗證容易性卻遠超端到端模型。

是否要絕對站隊？

端到端和基于規則，是否一定要站隊？其實現階段，端到端的方案并未成熟，依舊有很多的技術難題需要解決，現在越來越多的研究和開發團隊正探索如何將兩種方案進行有機融合。端到端大模型方案在高層次上進行環境理解和初步決策，同時在低層次的控制和關鍵安全環節中嵌入基于規則的約束。這樣的分層設計既能夠發揮數據驅動方法對復雜場景的適應優勢，也能在面對未知情況時依靠預設規則確保系統的安全性。如在低速行駛、狹窄路段、復雜交叉口等關鍵場景下，可額外啟用規則模塊來監控和調整端到端模型的輸出，確保決策結果不會超出預期范圍。

這種混合方案看似非常完美，但還需要考慮如何在不同模型之間實現融合、如何設計安全回退機制，以及如何在實時性和計算資源之間取得平衡。目前有技術提出通過軟硬件協同的方式來實現這一目標，如利用專用AI加速芯片和邊緣計算設備，實現大模型的高效推理，同時在關鍵安全模塊中采用低延遲的規則邏輯，二者協同工作，確保在毫秒級響應下也能完成復雜決策計算。

筆者觀點

智駕最前沿以為，自動駕駛技術始終是一項跨學科、跨領域的系統工程，其發展必然會經歷多個技術方案不斷碰撞、融合和優化的過程。在這一過程中，單一依靠數據驅動或規則設計都難以滿足所有安全和性能要求。端到端大模型雖然在處理大規模、復雜數據方面具有明顯優勢，但其“黑盒”特性和安全驗證問題使得其在關鍵安全環節難以獨自擔當重任。基于規則的方案在緊急狀態下能夠迅速觸發預設策略，避免潛在風險，其明確的邏輯和低延遲的計算為系統提供了不可替代的安全保障。未來的自動駕駛決策系統必然會采用一種混合架構，通過不同技術層次和模塊的協同運作，實現系統整體性能的最優化，通過技術的多樣性，彌補各自的短板，讓自動駕駛汽車在面對不確定和復雜場景時，可以提供一種全方位的安全保障。

自動駕駛決策系統的設計不應被單一技術方案所限制。數據驅動的大模型和傳統的基于規則方法各自具備獨特優勢，只有兩者的深度融合，才能在保證系統高效、實時響應的同時，提供足夠的安全冗余和可解釋性。正是這種互補性，讓自動駕駛技術可以在復雜、多變的交通環境中展現出強大的適應能力。自動駕駛決策系統的挑戰不在于選哪個的問題，而是在于如何將不同技術有機整合，構建出一個既前瞻又穩健的自動駕駛決策系統。只有如此，自動駕駛技術才能真正走出實驗室，進入現實世界，為人們提供更加智能、安全的出行體驗。