最近有小伙伴提问，一段式端到端和二段式端到端有什么区别。其实说到自动驾驶里的“端到端”，很多人第一反应其就是把传感器的原始数据直接变成车辆的控制指令。比如在大模型中输入摄像头、毫米波雷达、激光雷达等信号，便可以直接输出转向、油门、刹车或者轨迹指令。一段式端到端就是用一个整体模型完成这个任务，从传感器到控制，中间不拆成多个模块，训练的目标是直接模仿人类司机的操作，或者直接优化车辆行驶的安全指标。一段式端到端就是“一条路走到底”，中间过程不暴露出来。
“二段式端到端”虽然依旧保持整体训练、联合优化的思路，但会把整个系统分成两个明确的阶段。第一阶段负责把原始感知数据转换成一种如语义地图、轨迹点、可行驶区域等对决策友好的中间表达；第二阶段再根据这个中间表达生成控制指令或轨迹。二段式端到端的中间结果是可观察、可监督的。简单理解这两者的区别，一段式像一口气写完的程序，二段式像先写感知模块、再写决策模块，虽然可以一起训练，但边界会清晰些。
架构与训练上的关键差别
一段式模型的输入一般是原始图像（或连续帧）加上车辆状态，输出直接是控制指令或短期轨迹。训练时常用“行为克隆”，也就是学习人类司机的操作记录；也可以结合强化学习做微调，其目标就是让控制误差最小。它的优点是模型自己会内部消化感知、预测、规划这些步骤，理论上能学到对最终任务最有利的特征。
二段式在结构上明确分为“感知网络”和“决策网络”。感知部分输出的是如车道线、障碍物位置、语义栅格、未来轨迹点等可理解的中间信息。这个阶段通常会有更丰富的监督信号，不仅有驾驶行为数据，还可以引入传统感知任务的标签（如检测、分割、深度等），让感知更可靠。决策部分则把这些中间信息映射成控制指令，也可以配合经典控制器（比如MPC）或规则过滤器使用。训练时，可以先单独训练感知模块，再联合微调；也可以端到端一起训练，但中间仍然加入监督，防止决策“跑偏”。
二段式端到端也更容易做模块级的损失设计和多任务学习。如感知模块可以同时学分割和深度估计，决策模块可以针对不同驾驶风格调整权重。这种分层方式通常在数据利用、训练效率和可解释性上优于纯一段式。
如何权衡两者使用？
那在设计产品时，是选择一段式端到端，还是选择二段式端到端？其实对于选择哪一个，关键不是谁理论上更强，而是项目对平衡泛化能力、可验证性、可解释性、算力开销和开发效率等因素的要求。
一段式的明显优势是简洁，从数据到控制的路径更短，理论上能挖掘出对控制最有用的特征，还能避免模块间误差传递的问题。适合做研究探索、快速原型，或者追求极简推理链的场景。
但它也有可解释性差、调试困难等缺点。如果车辆出现异常行为，很难判断是感知错了还是决策错了，缺少中间信号导致问题难定位。此外，一段式端到端的安全验证也更复杂，也需要大量数据，覆盖所有极端场景，否则在遇到没见过的状况时容易“崩”。
二段式端到端则相对友好，由于其中间表达提供了监控点，可以在运行时做感知置信度检查、触发降级策略或人工接管。这对高等级自动驾驶（如L4）的安全目标非常关键。二段式端到端的数据使用也更灵活，感知模块可以用大量标注数据预训练，决策模块再用高质量驾驶数据微调。
不过二段式也有问题，其任务拆分会带来信息损失的可能，中间表达未必包含决策所需的全部细节，手工设计的中间表达也可能限制模型能力。另外，它的推理延迟、计算开销和实现复杂度一般比一段式高。
如何将端到端模型用上车？
想把端到端模型从实验室搬到实车，需要有多个方面的考量。对于端到端模型，一定要做闭环测试，不能只看开环指标。很多一段式端到端模型在预测人类操作的误差上表现很好，但实际闭环驾驶时可能出现误差累积或场景适应问题。必须在仿真环境中做大规模闭环测试，覆盖各种交通反应、噪声和极端条件。
分布外检测和回退机制也必不可少。不管用哪种端到端模型，都要能识别模型在当前场景下的不确定性。二段式端到端可以通过感知置信度、语义一致性等做判断；一段式端到端则要依赖内部不确定性估计、模型集成等方法。其目的都是当不确定性高时，可以执行自动降速、拉大车距或请求接管等操作。
可调试性和数据闭环也很重要。二段式端到端调试起来更模块化，感知出问题就补标注数据，决策出问题就调策略。一段式端到端调试更依赖可视化工具，比如注意力图、梯度分析等，但不如模块化直接。在数据闭环中，要记录完整的传感器序列和对应的人工/自动行为，方便回放和增量训练。
权衡软硬件与实时性也是一个重要的考量因素。端到端模型对延迟和算力敏感。二段式端到端允许感知部分算得慢一点、细一点，决策部分做得轻快；一段式端到端则要在设计初期就把实时性作为目标，从结构到量化部署通盘考虑。
最后就是法规和审查因素。想让依托端到端的自动驾驶汽车实际路上跑，要面对监管审查，模块化设计（二段式端到端）更容易被理解和审计，因为责任和行为可以拆到感知、决策等环节。一段式端到端如果没有解释工具，未来合规压力会更大。所以现阶段商业化项目往往更倾向二段式或混合方案。
最后的话
“一段式”与“二段式”端到端的核心区别在于对“黑盒”与“白盒”的权衡。一段式端到端模型追求极致的简洁与性能潜力，它将从感知到控制的整个过程压缩为一个整体网络，像一个“黑盒”，虽然理论上能挖掘出最优策略，但在工程实践中面临调试困难、安全验证复杂的挑战，因此更适用于前沿技术探索。
而二段式端到端方案则体现了工程上的务实精神，它将流程明确拆分为感知与决策两个可解释的“白盒”模块，通过引入可监控的中间表示，极大地提升了系统的可调试性、可验证性与安全性，从而成为当前产业落地的主流选择。在实际应用中，并没有哪个更具优势，而是根据自己的项目需求选择合适自己的方案。
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原文标题 : 自动驾驶中“一段式端到端”和“二段式端到端”有什么区别？
最近有小伙伴提问，一段式端到端和二段式端到端有什么区别。其实说到自动驾驶里的“端到端”，很多人第一反应其就是把传感器的原始数据直接变成车辆的控制指令。比如在大模型中输入摄像头、毫米波雷达、激光雷达等信号，便可以直接输出转向、油门、刹车或者轨迹指令。一段式端到端就是用一个整体模型完成这个任务，从传感器到控制，中间不拆成多个模块，训练的目标是直接模仿人类司机的操作，或者直接优化车辆行驶的安全指标。一段式端到端就是“一条路走到底”，中间过程不暴露出来。
“二段式端到端”虽然依旧保持整体训练、联合优化的思路，但会把整个系统分成两个明确的阶段。第一阶段负责把原始感知数据转换成一种如语义地图、轨迹点、可行驶区域等对决策友好的中间表达；第二阶段再根据这个中间表达生成控制指令或轨迹。二段式端到端的中间结果是可观察、可监督的。简单理解这两者的区别，一段式像一口气写完的程序，二段式像先写感知模块、再写决策模块，虽然可以一起训练，但边界会清晰些。
架构与训练上的关键差别
一段式模型的输入一般是原始图像（或连续帧）加上车辆状态，输出直接是控制指令或短期轨迹。训练时常用“行为克隆”，也就是学习人类司机的操作记录；也可以结合强化学习做微调，其目标就是让控制误差最小。它的优点是模型自己会内部消化感知、预测、规划这些步骤，理论上能学到对最终任务最有利的特征。
二段式在结构上明确分为“感知网络”和“决策网络”。感知部分输出的是如车道线、障碍物位置、语义栅格、未来轨迹点等可理解的中间信息。这个阶段通常会有更丰富的监督信号，不仅有驾驶行为数据，还可以引入传统感知任务的标签（如检测、分割、深度等），让感知更可靠。决策部分则把这些中间信息映射成控制指令，也可以配合经典控制器（比如MPC）或规则过滤器使用。训练时，可以先单独训练感知模块，再联合微调；也可以端到端一起训练，但中间仍然加入监督，防止决策“跑偏”。
二段式端到端也更容易做模块级的损失设计和多任务学习。如感知模块可以同时学分割和深度估计，决策模块可以针对不同驾驶风格调整权重。这种分层方式通常在数据利用、训练效率和可解释性上优于纯一段式。
如何权衡两者使用？
那在设计产品时，是选择一段式端到端，还是选择二段式端到端？其实对于选择哪一个，关键不是谁理论上更强，而是项目对平衡泛化能力、可验证性、可解释性、算力开销和开发效率等因素的要求。
一段式的明显优势是简洁，从数据到控制的路径更短，理论上能挖掘出对控制最有用的特征，还能避免模块间误差传递的问题。适合做研究探索、快速原型，或者追求极简推理链的场景。
但它也有可解释性差、调试困难等缺点。如果车辆出现异常行为，很难判断是感知错了还是决策错了，缺少中间信号导致问题难定位。此外，一段式端到端的安全验证也更复杂，也需要大量数据，覆盖所有极端场景，否则在遇到没见过的状况时容易“崩”。
二段式端到端则相对友好，由于其中间表达提供了监控点，可以在运行时做感知置信度检查、触发降级策略或人工接管。这对高等级自动驾驶（如L4）的安全目标非常关键。二段式端到端的数据使用也更灵活，感知模块可以用大量标注数据预训练，决策模块再用高质量驾驶数据微调。
不过二段式也有问题，其任务拆分会带来信息损失的可能，中间表达未必包含决策所需的全部细节，手工设计的中间表达也可能限制模型能力。另外，它的推理延迟、计算开销和实现复杂度一般比一段式高。
如何将端到端模型用上车？
想把端到端模型从实验室搬到实车，需要有多个方面的考量。对于端到端模型，一定要做闭环测试，不能只看开环指标。很多一段式端到端模型在预测人类操作的误差上表现很好，但实际闭环驾驶时可能出现误差累积或场景适应问题。必须在仿真环境中做大规模闭环测试，覆盖各种交通反应、噪声和极端条件。
分布外检测和回退机制也必不可少。不管用哪种端到端模型，都要能识别模型在当前场景下的不确定性。二段式端到端可以通过感知置信度、语义一致性等做判断；一段式端到端则要依赖内部不确定性估计、模型集成等方法。其目的都是当不确定性高时，可以执行自动降速、拉大车距或请求接管等操作。
可调试性和数据闭环也很重要。二段式端到端调试起来更模块化，感知出问题就补标注数据，决策出问题就调策略。一段式端到端调试更依赖可视化工具，比如注意力图、梯度分析等，但不如模块化直接。在数据闭环中，要记录完整的传感器序列和对应的人工/自动行为，方便回放和增量训练。
权衡软硬件与实时性也是一个重要的考量因素。端到端模型对延迟和算力敏感。二段式端到端允许感知部分算得慢一点、细一点，决策部分做得轻快；一段式端到端则要在设计初期就把实时性作为目标，从结构到量化部署通盘考虑。
最后就是法规和审查因素。想让依托端到端的自动驾驶汽车实际路上跑，要面对监管审查，模块化设计（二段式端到端）更容易被理解和审计，因为责任和行为可以拆到感知、决策等环节。一段式端到端如果没有解释工具，未来合规压力会更大。所以现阶段商业化项目往往更倾向二段式或混合方案。
最后的话
“一段式”与“二段式”端到端的核心区别在于对“黑盒”与“白盒”的权衡。一段式端到端模型追求极致的简洁与性能潜力，它将从感知到控制的整个过程压缩为一个整体网络，像一个“黑盒”，虽然理论上能挖掘出最优策略，但在工程实践中面临调试困难、安全验证复杂的挑战，因此更适用于前沿技术探索。
而二段式端到端方案则体现了工程上的务实精神，它将流程明确拆分为感知与决策两个可解释的“白盒”模块，通过引入可监控的中间表示，极大地提升了系统的可调试性、可验证性与安全性，从而成为当前产业落地的主流选择。在实际应用中，并没有哪个更具优势，而是根据自己的项目需求选择合适自己的方案。
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原文标题 : 自动驾驶中“一段式端到端”和“二段式端到端”有什么区别？
