随着自动驾驶技术的发展，端到端凭借其独特优势，被越来越多企业所推崇。所谓端到端，就是把从传感器（比如摄像头、雷达）到车辆动作（转向、油门、刹车）这条链条交给学习模型去“整体”学会，而不是把问题拆成一大堆由人写规则的子模块。端到端分为狭义端到端与广义端到端，狭义端到端指通过单一神经网络将原始信号直接映射为控制指令；广义端到端则更强调信息在流程中尽可能保持原始形态、减少人为压缩，并通过数据驱动实现整体目标，即使中间仍存在部分工程接口。
狭义端到端自动驾驶架构（单一神经网络模型实现感知、决策规划、控制）
广义端到端自动驾驶架构（神经网络模型实现感知与决策规划，不包括控制模块）
广义端到端自动驾驶架构（感知和决策规划使用神经网络，模块之间仍有人工设计的数据接口）
用更直白的话来理解，传统自动驾驶像把一辆车拆成感知、定位、预测、规划、控制几个模块，每个模块单独优化再接在一起；端到端的想法是，让一张大网学会从输入到输出的整体映射，用数据告诉它“这样做就是好”的标准，而不是每一步都由工程师给出规则，然后根据规则去完成操作。
感知那块到底发生了什么变化？
在早期的自动驾驶系统中，感知任务主要集中于二维或三维检测，其目标是识别图像中的物体（如车辆、行人、车道线），并将这些带有标签的边界框提供给下游模块。然而，这种以“框”为核心的数据形式，与后续的路径规划模块之间存在语义隔阂。
近年来，一种主流趋势是将多摄像头、多传感器的数据统一投影到一个共同的“鸟瞰图”（BEV）空间中。BEV通过将不同视角的信息融合进一个统一的、具备空间一致性的坐标系，极大地便利了路径规划与动态信息的融合。因此，BEV的普及实质上重塑了感知与规划之间的接口，使其更易于被端到端的学习模型所理解与利用。
但BEV仍是二维的，缺乏高度信息。于是有方案提出把表示能力往三维扩展，引入“占用网络”（Occupancy，简称OCC）这样的稠密时空场表示。占用网络不是简单地提供“这里有个车”这样的数据，而是把“某个空间点在未来若干帧里被什么占着、有多大概率被占着”等数据给厘清出，它把时间维、空间维和不确定性都纳进来，对动态交互的建模更友好。
现阶段，“世界模型”的概念越来越火热，其核心思想是构建一个能够重建并推演世界动态的模型，让系统不仅能“看到现在”，还能“想象未来会发生什么”。世界模型既能用于生成训练数据（弥补真实长尾样本短缺），也能在决策时作为内部仿真器来评估不同动作的后果。世界模型不仅是感知/认知能力升级的工具，也是端到端训练和验证的重要补充，但也要注意，如果世界模型生成的数据与真实世界分布差别太大，也会误导训练。
端到端自动驾驶架构演进示意图
决策层怎么学？
完成环境感知后，如何将决策规划交由学习模型，主要有几种路径，其一是模仿学习，通过拟合人类驾驶数据来快速获得基础能力，但泛化性不足，在偏离示范数据时表现不佳；其二是强化学习，通过试错学得鲁棒策略，但依赖仿真环境以规避现实风险；结合二者优势的路径也颇为常见，先用模仿学习初始化模型，再通过强化学习在仿真中优化长期收益。报告将这些方法均视为实现端到端决策的候选方案。
世界模型在决策层扮演着关键角色，它能够基于当前状态，在模型内部生成多种合理的未来场景，从而辅助决策模块进行“前瞻性思考”。这意味着系统无需在现实世界中反复试错，而是可以在其内部模拟环境中评估不同动作的潜在后果，进而选择更安全、更有效的策略。这一机制对于处理长尾和极端场景具有重要价值，但若生成场景与真实世界分布存在显著偏差，也可能引入决策风险，因此必须审慎使用生成数据。
此外，还有一种折中路径，便是“模块化端到端”。该方案在感知端使用神经网络输出丰富的中间表征（如BEV特征或时空占用场），而在决策与控制层则保留或并行运行一个相对轻量且可解释的模型。模块之间通过特征向量进行交互，而非依赖人类可读的标签。这种方式在工程实践中更易于验证与调试，因此被不少国内厂商视为当前阶段向全端到端系统过渡的可行方案。
工程上必须面对的硬问题有哪些？
想将端到端自动驾驶从技术推导走向大规模量产，必须跨越数据、算力、验证、可解释性与持续学习等一系列现实瓶颈。这些挑战共同构成了当前技术落地的主要门槛，也决定了产业竞争的焦点与节奏。
端到端模型对数据的规模、质量及长尾场景覆盖度均有极高要求。与语言模型可依赖海量公开文本不同，自动驾驶需依赖大量真实行车视频、车辆状态及对应的人类驾驶行为数据，且必须覆盖夜间、雨雪、施工区、临时障碍物等稀有场景。特斯拉目前在数据规模上就具备领先优势，其通过影子模式、自动标注与回放训练构建了高效的数据闭环系统。
端到端训练还遵循“规模法则”，更大的模型、更多的数据与更长的训练时间通常带来性能提升，这推动了对大规模云端GPU集群的投入。车端与云端算力作为自动驾驶行业关键竞争要素，车端需满足低延迟与高可靠性，而云端则承担大规模训练任务，目前多数团队需依赖千卡级别的训练资源。
验证是端到端需要面对的另一大难题。端到端系统难以仅通过传统离线指标评估真实表现。开环（离线）评估通过对比模型输出与人类轨迹，虽简便但缺乏交互性检验；闭环（在线）仿真可测试系统的交互与恢复能力，但构建高保真、覆盖长尾场景的仿真环境本身即为挑战。可通过构建融合离线评估、闭环仿真与真实世界影子测试／渐进推送的验证体系，世界模型虽可部分填补长尾数据空白，但其生成偏差带来的验证风险不容忽视。
在线/闭环测试与离线/开环测试的主要特点与优缺点
可解释性与灾难性遗忘是端到端不可不避免的两个问题。端到端模型天然具有“黑盒”属性，工程落地与监管合规均要求理解“模型为何做出特定决策”，尤其在事故或异常情况下需具备追溯能力。对于这个问题可以应对的策略包括并联视觉语言模型（将中间表征转化为可读描述）、模块化检查点设计，以及在训练中引入规则约束等。在灾难性遗忘方面，当模型使用新数据微调以改进特定复杂场景时，可能削弱原有能力，实践中已出现版本回退案例。对此的缓解手段包括旧样本回放、权重固化等技术。
技术方向上的差异
在技术路径选择上，行业呈现出不同的演进策略。特斯拉坚持纯视觉方案，基于BEV+Transformer+占用网络构建单一端到端模型，依托海量影子模式数据和回放训练机制实现快速迭代。而国内主流厂商如华为、小鹏、理想等则普遍采用“模块化端到端”或“双系统”架构，在追求性能上限的同时，保留系统的可解释性与应急处理能力。
需要明确的是，技术落地不仅需要前沿的理念，更依赖扎实的工程化基础。其中，数据闭环的效率、算力部署的规模与验证体系的完备性，共同构成了端到端系统能否稳定落地并持续演进的关键支撑。正因如此，“数据+算力”才是端到端竞争的核心要素，这也是为何具备资源优势的头部企业，在端到端落地的进程中能够保持明显的先发优势。
最后的话
端到端自动驾驶的实现依赖于完整的技术链条，感知层面从传统检测向BEV和时空占用网络演进，为决策提供更丰富的环境表征；决策层面结合模仿学习、强化学习和世界模型推演，使系统具备预测与规划能力；工程落地则依靠数据闭环、算力集群和多重验证体系作为支撑，同时必须解决模型可解释性与灾难性遗忘等现实挑战。当前技术发展仍受数据质量与算力规模的关键制约，这也决定了端到端系统从概念验证到量产落地的实际进程。
-- END --
原文标题 : 端到端在自动驾驶中起到什么作用？
随着自动驾驶技术的发展，端到端凭借其独特优势，被越来越多企业所推崇。所谓端到端，就是把从传感器（比如摄像头、雷达）到车辆动作（转向、油门、刹车）这条链条交给学习模型去“整体”学会，而不是把问题拆成一大堆由人写规则的子模块。端到端分为狭义端到端与广义端到端，狭义端到端指通过单一神经网络将原始信号直接映射为控制指令；广义端到端则更强调信息在流程中尽可能保持原始形态、减少人为压缩，并通过数据驱动实现整体目标，即使中间仍存在部分工程接口。
狭义端到端自动驾驶架构（单一神经网络模型实现感知、决策规划、控制）
广义端到端自动驾驶架构（神经网络模型实现感知与决策规划，不包括控制模块）
广义端到端自动驾驶架构（感知和决策规划使用神经网络，模块之间仍有人工设计的数据接口）
用更直白的话来理解，传统自动驾驶像把一辆车拆成感知、定位、预测、规划、控制几个模块，每个模块单独优化再接在一起；端到端的想法是，让一张大网学会从输入到输出的整体映射，用数据告诉它“这样做就是好”的标准，而不是每一步都由工程师给出规则，然后根据规则去完成操作。
感知那块到底发生了什么变化？
在早期的自动驾驶系统中，感知任务主要集中于二维或三维检测，其目标是识别图像中的物体（如车辆、行人、车道线），并将这些带有标签的边界框提供给下游模块。然而，这种以“框”为核心的数据形式，与后续的路径规划模块之间存在语义隔阂。
近年来，一种主流趋势是将多摄像头、多传感器的数据统一投影到一个共同的“鸟瞰图”（BEV）空间中。BEV通过将不同视角的信息融合进一个统一的、具备空间一致性的坐标系，极大地便利了路径规划与动态信息的融合。因此，BEV的普及实质上重塑了感知与规划之间的接口，使其更易于被端到端的学习模型所理解与利用。
但BEV仍是二维的，缺乏高度信息。于是有方案提出把表示能力往三维扩展，引入“占用网络”（Occupancy，简称OCC）这样的稠密时空场表示。占用网络不是简单地提供“这里有个车”这样的数据，而是把“某个空间点在未来若干帧里被什么占着、有多大概率被占着”等数据给厘清出，它把时间维、空间维和不确定性都纳进来，对动态交互的建模更友好。
现阶段，“世界模型”的概念越来越火热，其核心思想是构建一个能够重建并推演世界动态的模型，让系统不仅能“看到现在”，还能“想象未来会发生什么”。世界模型既能用于生成训练数据（弥补真实长尾样本短缺），也能在决策时作为内部仿真器来评估不同动作的后果。世界模型不仅是感知/认知能力升级的工具，也是端到端训练和验证的重要补充，但也要注意，如果世界模型生成的数据与真实世界分布差别太大，也会误导训练。
端到端自动驾驶架构演进示意图
决策层怎么学？
完成环境感知后，如何将决策规划交由学习模型，主要有几种路径，其一是模仿学习，通过拟合人类驾驶数据来快速获得基础能力，但泛化性不足，在偏离示范数据时表现不佳；其二是强化学习，通过试错学得鲁棒策略，但依赖仿真环境以规避现实风险；结合二者优势的路径也颇为常见，先用模仿学习初始化模型，再通过强化学习在仿真中优化长期收益。报告将这些方法均视为实现端到端决策的候选方案。
世界模型在决策层扮演着关键角色，它能够基于当前状态，在模型内部生成多种合理的未来场景，从而辅助决策模块进行“前瞻性思考”。这意味着系统无需在现实世界中反复试错，而是可以在其内部模拟环境中评估不同动作的潜在后果，进而选择更安全、更有效的策略。这一机制对于处理长尾和极端场景具有重要价值，但若生成场景与真实世界分布存在显著偏差，也可能引入决策风险，因此必须审慎使用生成数据。
此外，还有一种折中路径，便是“模块化端到端”。该方案在感知端使用神经网络输出丰富的中间表征（如BEV特征或时空占用场），而在决策与控制层则保留或并行运行一个相对轻量且可解释的模型。模块之间通过特征向量进行交互，而非依赖人类可读的标签。这种方式在工程实践中更易于验证与调试，因此被不少国内厂商视为当前阶段向全端到端系统过渡的可行方案。
工程上必须面对的硬问题有哪些？
想将端到端自动驾驶从技术推导走向大规模量产，必须跨越数据、算力、验证、可解释性与持续学习等一系列现实瓶颈。这些挑战共同构成了当前技术落地的主要门槛，也决定了产业竞争的焦点与节奏。
端到端模型对数据的规模、质量及长尾场景覆盖度均有极高要求。与语言模型可依赖海量公开文本不同，自动驾驶需依赖大量真实行车视频、车辆状态及对应的人类驾驶行为数据，且必须覆盖夜间、雨雪、施工区、临时障碍物等稀有场景。特斯拉目前在数据规模上就具备领先优势，其通过影子模式、自动标注与回放训练构建了高效的数据闭环系统。
端到端训练还遵循“规模法则”，更大的模型、更多的数据与更长的训练时间通常带来性能提升，这推动了对大规模云端GPU集群的投入。车端与云端算力作为自动驾驶行业关键竞争要素，车端需满足低延迟与高可靠性，而云端则承担大规模训练任务，目前多数团队需依赖千卡级别的训练资源。
验证是端到端需要面对的另一大难题。端到端系统难以仅通过传统离线指标评估真实表现。开环（离线）评估通过对比模型输出与人类轨迹，虽简便但缺乏交互性检验；闭环（在线）仿真可测试系统的交互与恢复能力，但构建高保真、覆盖长尾场景的仿真环境本身即为挑战。可通过构建融合离线评估、闭环仿真与真实世界影子测试／渐进推送的验证体系，世界模型虽可部分填补长尾数据空白，但其生成偏差带来的验证风险不容忽视。
在线/闭环测试与离线/开环测试的主要特点与优缺点
可解释性与灾难性遗忘是端到端不可不避免的两个问题。端到端模型天然具有“黑盒”属性，工程落地与监管合规均要求理解“模型为何做出特定决策”，尤其在事故或异常情况下需具备追溯能力。对于这个问题可以应对的策略包括并联视觉语言模型（将中间表征转化为可读描述）、模块化检查点设计，以及在训练中引入规则约束等。在灾难性遗忘方面，当模型使用新数据微调以改进特定复杂场景时，可能削弱原有能力，实践中已出现版本回退案例。对此的缓解手段包括旧样本回放、权重固化等技术。
技术方向上的差异
在技术路径选择上，行业呈现出不同的演进策略。特斯拉坚持纯视觉方案，基于BEV+Transformer+占用网络构建单一端到端模型，依托海量影子模式数据和回放训练机制实现快速迭代。而国内主流厂商如华为、小鹏、理想等则普遍采用“模块化端到端”或“双系统”架构，在追求性能上限的同时，保留系统的可解释性与应急处理能力。
需要明确的是，技术落地不仅需要前沿的理念，更依赖扎实的工程化基础。其中，数据闭环的效率、算力部署的规模与验证体系的完备性，共同构成了端到端系统能否稳定落地并持续演进的关键支撑。正因如此，“数据+算力”才是端到端竞争的核心要素，这也是为何具备资源优势的头部企业，在端到端落地的进程中能够保持明显的先发优势。
最后的话
端到端自动驾驶的实现依赖于完整的技术链条，感知层面从传统检测向BEV和时空占用网络演进，为决策提供更丰富的环境表征；决策层面结合模仿学习、强化学习和世界模型推演，使系统具备预测与规划能力；工程落地则依靠数据闭环、算力集群和多重验证体系作为支撑，同时必须解决模型可解释性与灾难性遗忘等现实挑战。当前技术发展仍受数据质量与算力规模的关键制约，这也决定了端到端系统从概念验证到量产落地的实际进程。
-- END --
原文标题 : 端到端在自动驾驶中起到什么作用？
