端到端大模型(驾驶向）——一个模型能包办一切吗

导言

“端到端大模型”在行业里被提到太多次，它其实干的活很朴素，就是把过去分散在不同环节的逻辑收紧，让系统在同一套规则下处理更多情况。外界喜欢把它描述成能力飞跃，而工程师更关心的是它稳不稳、好不好调、会在哪些地方偏离预期。理解它，不能从想象它能变多强开始，而要从它要解决的问题看起。

要看懂端到端大模型，需要先接受一个现实：道路世界是真实世界，光影、动作、节奏每天都在变化。不管模型多大，都要在这些变化里保持稳定。把大模型放回这条现实主线上，再看它能做什么、做不到什么，就会清楚很多。

模型越大，路不一定就简单

如果只看演示视频，端到端大模型显得比老司机还稳。方向的调整干脆利落，跟车距离控制平滑，似乎模型越大越能“看懂整条路”。可真实道路并不提供那样干净的输入。清晨的水汽会在镜头边缘凝成薄雾，傍晚的逆光把前车轮廓拉得模模糊糊，路面反光会在某一帧里突然闪一下，电动车和外卖车则经常在模型最不想看到的位置窜进画面。

道路和障碍物检测系统

这些被光影切碎的信息会让模型瞬间迷茫。人类司机会把部分细节自动过滤，例如树影的晃动、挡风玻璃反射出的伪轮廓，可模型没有这种本能，它必须用大量样本告诉自己哪些信号应该忽略，哪些动作值得提前准备。模型越大，这种学习越复杂，它在某些瞬间甚至会表现出注意力“跑偏”的情况。

工程师常在回放日志里看到一些意想不到的片段。前车在画面里清晰可见，它却把注意力放到旁边的反光块上；路边行人动作稳稳当当，它却突然表现出谨慎。模型看到的世界不是“路”，而是一堆碎片化的像素组合，它要把这些碎片重新拼出意义，而现实场景的复杂度远超想象。端到端大模型并没有让世界变得更简单，它只是让系统有能力把这些碎片理解为一个整体，但碎片本身的混乱从未消失。

端到端学习架构

在人类驾驶里，我们会凭经验把“下一秒可能发生什么”放在脑子里，提前松油或轻轻压一点刹车。模型也需要这种提前量，只是它依赖的不是直觉，而是数据里的“相似场景”。场景越复杂，模型就越需要大量的样本去描述真实世界，稍有偏差，行为就会被拖得忽快忽慢。

把所有事情塞进一个模型，并不轻松

端到端大模型最吸引人的地方，是它把感知、预测、决策放在一个模型里处理，让链路看起来更短。厂商喜欢用“一体化”形容这种结构，仿佛模型自然就能把所有事情串成顺滑的逻辑。但在工程现场，情况远不如此。

基于概率世界建模的视觉自动驾驶表征学习

大模型像一个万能锅，看上去可以处理所有食材，可真正下锅时才会发现配比、时机和火候都会互相影响。工程师原本想提升模型在低速场景的敏感度，结果模型在高速场景里变得过度谨慎；他们让模型在高速上果断一些，又会影响它在城市拥堵里对密集行为的判断力。

这类连锁反应是端到端大模型最难调的地方。过去的模块化系统，每个模块偏了都能单独修；现在所有逻辑挤在一个模型里，任何一个输出改变，都可能牵动一整串内部关联。工程师要盯着同一帧视频反复放慢，只为看清模型注意力落在哪个区域。有时会发现模型对某些细节格外在意，有时却忽略了显而易见的线索。

基于深度学习的实时错误方向检测

这些变化看上去像随机波动，实际上是模型在内部不断重新分配注意力的结果。端到端大模型不是按步骤出错，而是把小偏差、多余注意力和难以量化的背景条件堆在一起，最后在某个不显眼的路口表现出来。把所有事情放进一个模型，从纸面看很整洁，调起来却比模块化更“费神”，像一锅永远需要重新调味的汤，每次调整都要确认不会让另一头失衡。

聪明之外，更需要可控

外界往往关注模型能不能处理极端场景，能不能像老司机一样提前预判。工程师更关心的是，它能不能把一件事情交代清楚。道路里最怕的从来不是系统不够灵活，而是它突然做了一个没人预料的动作。轻轻提前松油、突然缩短跟车距离、在光线变化时慢半拍，这些小动作都会破坏整体节奏，而模型不会告诉你当时“在想什么”。

全球超级计算中心采用 NVQLink

端到端大模型内部没有清晰边界。它不会写小纸条告诉你“我刚才把那块反光当成了车”，工程师只能通过权重变化、输入分布和注意力热图去推测它当时关注了哪些像素。推错方向，调整可能会适得其反，让原本稳定的部分变得不稳。

法规要求每一个自动化动作都必须可追溯。《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行）》强调决策过程必须能被还原。端到端大模型把许多中间环节揉成了一个整体，动作看上去更流畅，却让单一步判断背后的依据变得难以拆解。工程团队因此会在模型之外设置更“笨”的安全层，不是怀疑模型，而是不敢让它在关键时刻独自承担判断。那些看似老派的规则，往往是现实道路里最可靠的兜底。

模型终究有边界

大模型常被描述成自动驾驶的“最终路径”，但工程师知道，它更像一个能不断改进的工具。道路永远比模型快一步变化，驾驶行为的组合也永远比样本库多。暴雨积水、冰面路段、施工绕行、突发管制，这些场景不可能全部靠模型自己推断。

天气数据影响交通

真正落地的系统往往是折中的结果，让大模型负责顺滑体验，让规则逻辑负责兜底，让工程限制守住边界。在这些底线场景里，工程师宁愿多放几条看上去“古老”的限制，也不会把命运交给模型的灵活性。不是因为模型不够好，而是因为道路世界里总有一些无论如何都必须按最笨的方法处理的情况。

算力同样是一条清晰的边界。车载芯片的能力有限，大模型越大，需要的资源越多。工程师常常要在“更细致的理解”和“更及时的响应”之间做取舍。有些复杂判断来不及在几毫秒内算完，只能交给更硬的规则逻辑兜着。大模型能做的事情并不少，但它并不能包办全部。

英伟达的通用轨迹评分

结语

端到端大模型不是全能大脑，而是一种把链路集中化的工程方式。可控、可验证、可解释，这些底线永远比“聪明”更重要。请对消费者说人话，大模型不是万能，它只是让道路上的某些动作更顺、更稳，让麻烦的问题少一点。

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