[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]最近有小伙伴提問，一段式端到端和二段式端到端有什么區(qū)別。其實說到自動駕駛里的“端到端”，很多人第一反應其就是把傳感器的原始數(shù)據(jù)直接變成車輛的控制指令。比如在大模型中輸入攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等信號，便可以直接輸出轉向、油門、剎車或者軌跡指令。一段式端到端就是用一個整體模型完成這個任務，從傳感器到控制，中間不拆成多個模塊，訓練的目標是直接模仿人類司機的操作，或者直接優(yōu)化車輛行駛的安全指標。一段式端到端就是“一條路走到底”，中間過程不暴露出來。

“二段式端到端”雖然依舊保持整體訓練、聯(lián)合優(yōu)化的思路，但會把整個系統(tǒng)分成兩個明確的階段。第一階段負責把原始感知數(shù)據(jù)轉換成一種如語義地圖、軌跡點、可行駛區(qū)域等對決策友好的中間表達；第二階段再根據(jù)這個中間表達生成控制指令或軌跡。二段式端到端的中間結果是可觀察、可監(jiān)督的。簡單理解這兩者的區(qū)別，一段式像一口氣寫完的程序，二段式像先寫感知模塊、再寫決策模塊，雖然可以一起訓練，但邊界會清晰些。

架構與訓練上的關鍵差別

一段式模型的輸入一般是原始圖像（或連續(xù)幀）加上車輛狀態(tài)，輸出直接是控制指令或短期軌跡。訓練時常用“行為克隆”，也就是學習人類司機的操作記錄；也可以結合強化學習做微調，其目標就是讓控制誤差最小。它的優(yōu)點是模型自己會內部消化感知、預測、規(guī)劃這些步驟，理論上能學到對最終任務最有利的特征。

二段式在結構上明確分為“感知網(wǎng)絡”和“決策網(wǎng)絡”。感知部分輸出的是如車道線、障礙物位置、語義柵格、未來軌跡點等可理解的中間信息。這個階段通常會有更豐富的監(jiān)督信號，不僅有駕駛行為數(shù)據(jù)，還可以引入傳統(tǒng)感知任務的標簽（如檢測、分割、深度等），讓感知更可靠。決策部分則把這些中間信息映射成控制指令，也可以配合經(jīng)典控制器（比如MPC）或規(guī)則過濾器使用。訓練時，可以先單獨訓練感知模塊，再聯(lián)合微調；也可以端到端一起訓練，但中間仍然加入監(jiān)督，防止決策“跑偏”。

二段式端到端也更容易做模塊級的損失設計和多任務學習。如感知模塊可以同時學分割和深度估計，決策模塊可以針對不同駕駛風格調整權重。這種分層方式通常在數(shù)據(jù)利用、訓練效率和可解釋性上優(yōu)于純一段式。

如何權衡兩者使用？

那在設計產品時，是選擇一段式端到端，還是選擇二段式端到端？其實對于選擇哪一個，關鍵不是誰理論上更強，而是項目對平衡泛化能力、可驗證性、可解釋性、算力開銷和開發(fā)效率等因素的要求。

一段式的明顯優(yōu)勢是簡潔，從數(shù)據(jù)到控制的路徑更短，理論上能挖掘出對控制最有用的特征，還能避免模塊間誤差傳遞的問題。適合做研究探索、快速原型，或者追求極簡推理鏈的場景。

但它也有可解釋性差、調試困難等缺點。如果車輛出現(xiàn)異常行為，很難判斷是感知錯了還是決策錯了，缺少中間信號導致問題難定位。此外，一段式端到端的安全驗證也更復雜，也需要大量數(shù)據(jù)，覆蓋所有極端場景，否則在遇到?jīng)]見過的狀況時容易“崩”。

二段式端到端則相對友好，由于其中間表達提供了監(jiān)控點，可以在運行時做感知置信度檢查、觸發(fā)降級策略或人工接管。這對高等級自動駕駛（如L4）的安全目標非常關鍵。二段式端到端的數(shù)據(jù)使用也更靈活，感知模塊可以用大量標注數(shù)據(jù)預訓練，決策模塊再用高質量駕駛數(shù)據(jù)微調。

不過二段式也有問題，其任務拆分會帶來信息損失的可能，中間表達未必包含決策所需的全部細節(jié)，手工設計的中間表達也可能限制模型能力。另外，它的推理延遲、計算開銷和實現(xiàn)復雜度一般比一段式高。

如何將端到端模型用上車？

想把端到端模型從實驗室搬到實車，需要有多個方面的考量。對于端到端模型，一定要做閉環(huán)測試，不能只看開環(huán)指標。很多一段式端到端模型在預測人類操作的誤差上表現(xiàn)很好，但實際閉環(huán)駕駛時可能出現(xiàn)誤差累積或場景適應問題。必須在仿真環(huán)境中做大規(guī)模閉環(huán)測試，覆蓋各種交通反應、噪聲和極端條件。

分布外檢測和回退機制也必不可少。不管用哪種端到端模型，都要能識別模型在當前場景下的不確定性。二段式端到端可以通過感知置信度、語義一致性等做判斷；一段式端到端則要依賴內部不確定性估計、模型集成等方法。其目的都是當不確定性高時，可以執(zhí)行自動降速、拉大車距或請求接管等操作。

可調試性和數(shù)據(jù)閉環(huán)也很重要。二段式端到端調試起來更模塊化，感知出問題就補標注數(shù)據(jù)，決策出問題就調策略。一段式端到端調試更依賴可視化工具，比如注意力圖、梯度分析等，但不如模塊化直接。在數(shù)據(jù)閉環(huán)中，要記錄完整的傳感器序列和對應的人工/自動行為，方便回放和增量訓練。

權衡軟硬件與實時性也是一個重要的考量因素。端到端模型對延遲和算力敏感。二段式端到端允許感知部分算得慢一點、細一點，決策部分做得輕快；一段式端到端則要在設計初期就把實時性作為目標，從結構到量化部署通盤考慮。

最后就是法規(guī)和審查因素。想讓依托端到端的自動駕駛汽車實際路上跑，要面對監(jiān)管審查，模塊化設計（二段式端到端）更容易被理解和審計，因為責任和行為可以拆到感知、決策等環(huán)節(jié)。一段式端到端如果沒有解釋工具，未來合規(guī)壓力會更大。所以現(xiàn)階段商業(yè)化項目往往更傾向二段式或混合方案。

最后的話

“一段式”與“二段式”端到端的核心區(qū)別在于對“黑盒”與“白盒”的權衡。一段式端到端模型追求極致的簡潔與性能潛力，它將從感知到控制的整個過程壓縮為一個整體網(wǎng)絡，像一個“黑盒”，雖然理論上能挖掘出最優(yōu)策略，但在工程實踐中面臨調試困難、安全驗證復雜的挑戰(zhàn)，因此更適用于前沿技術探索。

而二段式端到端方案則體現(xiàn)了工程上的務實精神，它將流程明確拆分為感知與決策兩個可解釋的“白盒”模塊，通過引入可監(jiān)控的中間表示，極大地提升了系統(tǒng)的可調試性、可驗證性與安全性，從而成為當前產業(yè)落地的主流選擇。在實際應用中，并沒有哪個更具優(yōu)勢，而是根據(jù)自己的項目需求選擇合適自己的方案。

審核編輯 黃宇