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據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據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“感知網絡”和“決策網絡”。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，不僅有駕駛行為數據，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據利用、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，從數據到控制的路徑更短，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，也需要大量數據，覆蓋所有極端場景，否則在遇到沒見過的狀況時容易“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。二段式端到端的數據使用也更靈活，感知模塊可以用大量標注數據預訓練，決策模塊再用高質量駕駛數據微調。

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很好，但實際閉環(huán)駕駛時可能出現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。

可調試性和數據閉環(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據，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。在數據閉環(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，而是根據自己的項目需求選擇合適自己的方案。

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       原文標題 : 自動駕駛中“一段式端到端”和“二段式端到端”有什么區(qū)別？