端到端的核心区别点
端到端（End-to-End，E2E）自动驾驶架构中的“一段式”和“两段式”是两种不同的技术路线，核心区别在于是否显式分离感知与决策控制环节。以下是具体对比：
1. 一段式端到端（Monolithic E2E）
-
核心思想：
输入原始传感器数据（如摄像头图像/LiDAR点云），直接输出车辆控制信号（方向盘转角、油门/刹车），中间过程完全由神经网络黑箱实现。
公式表示：
Control=fθ(Sensor_Input) \text{Control} = f_{\theta}(\text{Sensor\_Input}) Control=fθ(Sensor_Input) -
fθf_{\theta}fθ：单一深度神经网络（如 Transformer、CNN）
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典型架构：
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特点：
- 优势：
- 避免模块间误差累积（感知→规划→控制的分段误差）；
- 理论上可学习人类驾驶的最优策略。
- 挑战：
- 可解释性差：决策逻辑不可追溯；
- 训练难度高：需海量高质量数据（百万公里级）；
- 长尾问题：罕见场景泛化能力弱（如极端天气）。
- 优势：
-
代表方案：NVIDIA PilotNet、Wayve LINGO-1。
2. 两段式端到端（Two-Stage E2E）
- 核心思想：
拆分为感知抽象层和决策控制层，但两者仍以端到端方式联合训练。
公式表示：
中间表征：
Intermediate_Rep=gϕ(Sensor_Input) \text{Intermediate\_Rep} = g_{\phi}(\text{Sensor\_Input}) Intermediate_Rep=gϕ(Sensor_Input)
控制量：
Control=hψ(Intermediate_Rep)
\text{Control} = h_{\psi}(\text{Intermediate\_Rep})
Control=hψ(Intermediate_Rep)
- gϕg_{\phi}gϕ：感知编码网络（输出 BEV 地图 / 目标轨迹等中间表征）
- hψh_{\psi}hψ：控制解码网络
- 典型架构：
- 特点：
- 优势：
- 可解释性增强：中间层输出可人工分析（如可视化BEV场景）；
- 模块化设计：可针对性优化子模块（如更换感知模型）；
- 数据效率高：部分预训练模型（如目标检测）可迁移。
- 挑战：
- 仍需端到端训练以保证全局最优；
- 中间表征设计影响性能上限（如BEV的几何精度）。
- 优势：
- 代表方案：Tesla HydraNet、Mobileye EyeQ。
关键差异总结
| 维度 | 一段式端到端 | 两段式端到端 |
|---|---|---|
| 系统结构 | 单一神经网络黑箱 | 感知+决策双网络耦合 |
| 可解释性 | 极低（无法追溯决策原因） | 中等（可分析中间表征） |
| 开发难度 | 高（需从头训练超大模型） | 中（可复用预训练模块） |
| 长尾场景处理 | 依赖数据量，泛化性弱 | 可通过规则干预中间层 |
| 实时性 | 高（单次前向计算） | 稍低（多级计算） |
| 工业落地 | 较少（Waymo等试验中） | 主流（Tesla/小鹏等量产方案） |
选择建议
- 选一段式：追求理论最优性能，且具备超大规模数据与算力（如L5研发）；
- 选两段式：需平衡安全性、可解释性与量产成本（当前行业主流选择）。
注：两段式在工程实践中常扩展为“多段式”（如感知→预测→规划→控制），但本质仍属于端到端训练框架下的模块化设计。