[首發于智駕最前沿微信公眾號]自動駕駛技術的發展在路徑選擇上呈現出多樣化的趨勢，在2020年左右，業內還是非常看好車路協同的方向，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，也經歷了從感知、決策控制、執行的三段式架構到現在火熱的端到端大模型，尤其是在2024年特斯拉推出FSD V12后，各車企更是陸續推出自家的端到端大模型，這一概念也成為各車企發布會的重頭戲。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。

基于規則的決策

顧名思義，基于規則的感知就是依賴于專家制定的算法和明確的邏輯規則，通常采用模塊化設計。感知系統將如圖像預處理、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。這種方法的主要優勢在于可解釋性強和調試方便。當系統出現錯誤時，工程師可以根據模塊劃分和預設規則快速定位問題，并通過更新規則或算法參數進行修正。此外，模塊化設計便于驗證和監管，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規范。

基于規則的方法也存在局限。其規則往往基于先驗知識和經驗總結，雖然在標準化道路環境中表現出穩定性，但在面對復雜、多變或者長尾情況時，現有規則難以覆蓋所有異常場景。這種模式使得系統在遭遇非典型、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行村，感知村一直有給執行村送信的需求，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，一定要到執行村的這幾戶人家一家一家地確認（給決策系統列出的規則），以便可以更好地將信件送到對應的執行村居民。

在工作中，“決策”這位快遞員非常守規則，在感知村拿到標有執行村村民名字的信件后（感知到交通環境），都會到執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（確認對應的規則），這期間需要花費較多的時間，且由于信件被很多執行村村民都看過，因此會出現信件丟失的情況（信息丟失）。若在執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模數據直接訓練神經網絡，讓模型從原始傳感器數據（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勢，能夠自動捕捉復雜場景下的隱含關聯，并具有較強的泛化能力。在數據充足且質量較高的前提下，端到端模型在學習異常情況和細微特征時可能比基于規則的方法更為靈活，尤其在應對復雜城市交通環境、應急場景以及多傳感器數據融合上表現突出。

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。當系統出現失誤或意外情況時，難以依據具體模塊快速定位錯誤，同時對訓練數據的依賴性過高也可能導致數據偏差引發系統泛化能力下降，從而影響整體安全性。

繼續以之前的例子舉例，隨著“決策”這位快遞員送信經驗越來越豐富，他發現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）。

在給執行村送信時，他開始記住對應執行村居民的名字，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（不基于規則），若出現送信失誤（出現事故），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）。

以上舉的例子僅簡單概述了基于規則的決策和端到端，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則的感知系統的優勢在于整體架構清晰、調試方便、驗證容易，適用于已有經驗積累較多、要求安全可控的應用場景；而端到端感知系統則具備更強的自適應能力和復雜場景的處理潛力，能夠自動發現數據中的潛在模式，但同時在可解釋性和安全驗證方面存在較大挑戰。未來的研發重點應更多集中在如何融合兩種方法的優勢，而不是選擇其中一個，通過融合，既能保證系統的實時、準確與安全，又可以提高整體系統對多變路況的容錯及適應能力。隨著數據積累與算力提升，混合型設計有望成為自動駕駛系統的新趨勢，推動自動駕駛朝著更加智能、可靠和普及的方向發展。