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自動(dòng)駕駛中“一段式端到端”和“二段式端到端”有什么區(qū)別?

智駕最前沿 ? 來(lái)源:智駕最前沿 ? 作者:智駕最前沿 ? 2025-10-24 09:03 ? 次閱讀
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[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號(hào)]最近有小伙伴提問(wèn),一段式端到端和二段式端到端有什么區(qū)別。其實(shí)說(shuō)到自動(dòng)駕駛里的“端到端”,很多人第一反應(yīng)其就是把傳感器的原始數(shù)據(jù)直接變成車(chē)輛的控制指令。比如在大模型中輸入攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等信號(hào),便可以直接輸出轉(zhuǎn)向、油門(mén)、剎車(chē)或者軌跡指令。一段式端到端就是用一個(gè)整體模型完成這個(gè)任務(wù),從傳感器到控制,中間不拆成多個(gè)模塊,訓(xùn)練的目標(biāo)是直接模仿人類(lèi)司機(jī)的操作,或者直接優(yōu)化車(chē)輛行駛的安全指標(biāo)。一段式端到端就是“一條路走到底”,中間過(guò)程不暴露出來(lái)。

“二段式端到端”雖然依舊保持整體訓(xùn)練、聯(lián)合優(yōu)化的思路,但會(huì)把整個(gè)系統(tǒng)分成兩個(gè)明確的階段。第一階段負(fù)責(zé)把原始感知數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一種如語(yǔ)義地圖、軌跡點(diǎn)、可行駛區(qū)域等對(duì)決策友好的中間表達(dá);第二階段再根據(jù)這個(gè)中間表達(dá)生成控制指令或軌跡。二段式端到端的中間結(jié)果是可觀察、可監(jiān)督的。簡(jiǎn)單理解這兩者的區(qū)別,一段式像一口氣寫(xiě)完的程序,二段式像先寫(xiě)感知模塊、再寫(xiě)決策模塊,雖然可以一起訓(xùn)練,但邊界會(huì)清晰些。

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架構(gòu)與訓(xùn)練上的關(guān)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(chē)輛狀態(tài),輸出直接是控制指令或短期軌跡。訓(xùn)練時(shí)常用“行為克隆”,也就是學(xué)習(xí)人類(lèi)司機(jī)的操作記錄;也可以結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)做微調(diào),其目標(biāo)就是讓控制誤差最小。它的優(yōu)點(diǎn)是模型自己會(huì)內(nèi)部消化感知、預(yù)測(cè)、規(guī)劃這些步驟,理論上能學(xué)到對(duì)最終任務(wù)最有利的特征。

二段式在結(jié)構(gòu)上明確分為“感知網(wǎng)絡(luò)”和“決策網(wǎng)絡(luò)”。感知部分輸出的是如車(chē)道線(xiàn)、障礙物位置、語(yǔ)義柵格、未來(lái)軌跡點(diǎn)等可理解的中間信息。這個(gè)階段通常會(huì)有更豐富的監(jiān)督信號(hào),不僅有駕駛行為數(shù)據(jù),還可以引入傳統(tǒng)感知任務(wù)的標(biāo)簽(如檢測(cè)、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(guò)濾器使用。訓(xùn)練時(shí),可以先單獨(dú)訓(xùn)練感知模塊,再聯(lián)合微調(diào);也可以端到端一起訓(xùn)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(jí)的損失設(shè)計(jì)和多任務(wù)學(xué)習(xí)。如感知模塊可以同時(shí)學(xué)分割和深度估計(jì),決策模塊可以針對(duì)不同駕駛風(fēng)格調(diào)整權(quán)重。這種分層方式通常在數(shù)據(jù)利用、訓(xùn)練效率和可解釋性上優(yōu)于純一段式。

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如何權(quán)衡兩者使用?

那在設(shè)計(jì)產(chǎn)品時(shí),是選擇一段式端到端,還是選擇二段式端到端?其實(shí)對(duì)于選擇哪一個(gè),關(guān)鍵不是誰(shuí)理論上更強(qiáng),而是項(xiàng)目對(duì)平衡泛化能力、可驗(yàn)證性、可解釋性、算力開(kāi)銷(xiāo)和開(kāi)發(fā)效率等因素的要求。

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

但它也有可解釋性差、調(diào)試?yán)щy等缺點(diǎn)。如果車(chē)輛出現(xiàn)異常行為,很難判斷是感知錯(cuò)了還是決策錯(cuò)了,缺少中間信號(hào)導(dǎo)致問(wèn)題難定位。此外,一段式端到端的安全驗(yàn)證也更復(fù)雜,也需要大量數(shù)據(jù),覆蓋所有極端場(chǎng)景,否則在遇到?jīng)]見(jiàn)過(guò)的狀況時(shí)容易“崩”。

二段式端到端則相對(duì)友好,由于其中間表達(dá)提供了監(jiān)控點(diǎn),可以在運(yùn)行時(shí)做感知置信度檢查、觸發(fā)降級(jí)策略或人工接管。這對(duì)高等級(jí)自動(dòng)駕駛(如L4)的安全目標(biāo)非常關(guān)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(biāo)注數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練,決策模塊再用高質(zhì)量駕駛數(shù)據(jù)微調(diào)。

不過(guò)二段式也有問(wèn)題,其任務(wù)拆分會(huì)帶來(lái)信息損失的可能,中間表達(dá)未必包含決策所需的全部細(xì)節(jié),手工設(shè)計(jì)的中間表達(dá)也可能限制模型能力。另外,它的推理延遲、計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)和實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度一般比一段式高。

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如何將端到端模型用上車(chē)?

想把端到端模型從實(shí)驗(yàn)室搬到實(shí)車(chē),需要有多個(gè)方面的考量。對(duì)于端到端模型,一定要做閉環(huán)測(cè)試,不能只看開(kāi)環(huán)指標(biāo)。很多一段式端到端模型在預(yù)測(cè)人類(lèi)操作的誤差上表現(xiàn)很好,但實(shí)際閉環(huán)駕駛時(shí)可能出現(xiàn)誤差累積或場(chǎng)景適應(yīng)問(wèn)題。必須在仿真環(huán)境中做大規(guī)模閉環(huán)測(cè)試,覆蓋各種交通反應(yīng)、噪聲和極端條件。

分布外檢測(cè)和回退機(jī)制也必不可少。不管用哪種端到端模型,都要能識(shí)別模型在當(dāng)前場(chǎng)景下的不確定性。二段式端到端可以通過(guò)感知置信度、語(yǔ)義一致性等做判斷;一段式端到端則要依賴(lài)內(nèi)部不確定性估計(jì)、模型集成等方法。其目的都是當(dāng)不確定性高時(shí),可以執(zhí)行自動(dòng)降速、拉大車(chē)距或請(qǐng)求接管等操作。

可調(diào)試性和數(shù)據(jù)閉環(huán)也很重要。二段式端到端調(diào)試起來(lái)更模塊化,感知出問(wèn)題就補(bǔ)標(biāo)注數(shù)據(jù),決策出問(wèn)題就調(diào)策略。一段式端到端調(diào)試更依賴(lài)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(duì)應(yīng)的人工/自動(dòng)行為,方便回放和增量訓(xùn)練。

權(quán)衡軟硬件與實(shí)時(shí)性也是一個(gè)重要的考量因素。端到端模型對(duì)延遲和算力敏感。二段式端到端允許感知部分算得慢一點(diǎn)、細(xì)一點(diǎn),決策部分做得輕快;一段式端到端則要在設(shè)計(jì)初期就把實(shí)時(shí)性作為目標(biāo),從結(jié)構(gòu)到量化部署通盤(pán)考慮。

最后就是法規(guī)和審查因素。想讓依托端到端的自動(dòng)駕駛汽車(chē)實(shí)際路上跑,要面對(duì)監(jiān)管審查,模塊化設(shè)計(jì)(二段式端到端)更容易被理解和審計(jì),因?yàn)樨?zé)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(méi)有解釋工具,未來(lái)合規(guī)壓力會(huì)更大。所以現(xiàn)階段商業(yè)化項(xiàng)目往往更傾向二段式或混合方案。

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最后的話(huà)

“一段式”與“二段式”端到端的核心區(qū)別在于對(duì)“黑盒”與“白盒”的權(quán)衡。一段式端到端模型追求極致的簡(jiǎn)潔與性能潛力,它將從感知到控制的整個(gè)過(guò)程壓縮為一個(gè)整體網(wǎng)絡(luò),像一個(gè)“黑盒”,雖然理論上能挖掘出最優(yōu)策略,但在工程實(shí)踐中面臨調(diào)試?yán)щy、安全驗(yàn)證復(fù)雜的挑戰(zhàn),因此更適用于前沿技術(shù)探索。

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

審核編輯 黃宇

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