隨著智能交通領(lǐng)域的快速發(fā)展，端到端技術(shù)已成為輔助駕駛進階的核心方向。本篇推文系統(tǒng)梳理了輔助駕駛的發(fā)展歷程，從 1.0 時代的 2D 感知，到 2.0 時代的 BEV 感知，再到如今 3.0 時代的端到端技術(shù)，清晰呈現(xiàn)了不同階段的技術(shù)特征與演進邏輯。本篇推文深入解析了支撐端到端輔助駕駛的大模型基礎(chǔ)，包括大語言模型、視頻生成模型及仿真渲染技術(shù)的核心原理與應(yīng)用場景，并進一步闡述了端到端輔助駕駛的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、技術(shù)支撐及訓練范式，為理解這一前沿技術(shù)提供了全面且深入的視角。

一、輔助駕駛發(fā)展歷程（一）端到端的定義與演進邏輯

輔助駕駛的發(fā)展歷程可視為技術(shù)范式不斷迭代的過程，而端到端技術(shù)是這一演進的最新階段。從行業(yè)實踐來看，輔助駕駛的發(fā)展可劃分為五個階段，對應(yīng)軟件 1.0 到軟件 3.0 的技術(shù)躍遷：

1. 軟件 1.0 階段（2018 年左右）：核心特征是 2D 圖像感知與傳統(tǒng)算法結(jié)合。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)僅負責 2D 圖像的檢測（如車輛 2D 包圍框、車道線）與分割（如可行駛區(qū)域），后續(xù)的感知后處理、、規(guī)劃、控制均依賴 C++ 等傳統(tǒng)邏輯代碼實現(xiàn)。

2. 軟件 2.0 階段（2021 年左右）：BEV（Bird's Eye View，鳥瞰圖）感知技術(shù)崛起。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了 2D 到 3D 空間的轉(zhuǎn)換，將多相機的環(huán)視信息融合到 BEV 空間，但預(yù)測、規(guī)劃、控制仍依賴傳統(tǒng)算法。該階段后期出現(xiàn) “BEV 感知 + 預(yù)測一體” 的技術(shù)過渡，進一步提升了環(huán)境理解的連貫性。

3. 軟件 3.0 階段（2023 年至今）：端到端技術(shù)成為主流。輸入為圖像，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接輸出期望行駛軌跡（涵蓋感知、預(yù)測、規(guī)劃），僅控制環(huán)節(jié)保留傳統(tǒng)算法（將軌跡轉(zhuǎn)化為油門、方向盤等執(zhí)行指令）。

4. 未來趨勢：完全端到端（Photon-to-Pedal），即從傳感器光子輸入到踏板控制輸出的全鏈路神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)化，目前仍處于探索階段。

（二）1.0 時代：2D 感知的技術(shù)特征與瓶頸

2018-2019 年，深度學習在 2D 視覺任務(wù)中趨于成熟，推動輔助駕駛進入 1.0 時代。該階段的核心技術(shù)是 2D 圖像感知，具體表現(xiàn)為：

技術(shù)實現(xiàn)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接收 2D 圖像輸入，輸出 2D 檢測框（車輛、行人）、車道線、可行駛區(qū)域分割等信息。為實現(xiàn) 3D 空間行駛，需通過傳統(tǒng)算法（C++）進行后處理：基于逆透視變換（IPM）假設(shè)平坦路面和相機外參，將 2D 信息投影到 3D 空間，再進行預(yù)測與規(guī)控。

核心瓶頸：空間融合困難：環(huán)視多相機（通常 6-7 個）的 2D 信息需手動校準融合，不同視角的誤差累積導致 3D 定位精度不足。時間融合缺失：單幀圖像無法提供動態(tài)信息（如目標速度、加速度），需依賴傳統(tǒng)跟蹤算法補全時序特征，魯棒性較差。數(shù)據(jù)閉環(huán)缺失：感知與規(guī)控的割裂導致難以通過數(shù)據(jù)驅(qū)動優(yōu)化整體性能，需工程師手動修復(fù)邏輯漏洞，迭代效率低下。

（三）2.0 時代：BEV 感知的突破與局限

2021 年，Transformer 架構(gòu)的興起推動輔助駕駛進入 2.0 時代，BEV 感知成為技術(shù)核心：

技術(shù)革新：Transformer 具備強大的空間轉(zhuǎn)換能力，可直接將多相機的 2D 圖像輸入轉(zhuǎn)化為 BEV 空間的 3D 特征，實現(xiàn) “2D→3D” 轉(zhuǎn)換的端到端化。后續(xù)升級版本（2.5 時代）進一步整合預(yù)測任務(wù)，引入 Occupancy 占用網(wǎng)絡(luò)（通過體素化表達環(huán)境中所有物體的空間占用狀態(tài)），提升了復(fù)雜場景的理解能力。能力邊界：該階段已能支持高速 NOA（導航輔助駕駛）和部分城區(qū)場景功能，實現(xiàn) “可用但需接管” 的落地效果。

核心局限：規(guī)控輸入受限：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的是結(jié)構(gòu)化信息（3D 包圍框、車道線矢量等），無法表達復(fù)雜語義（如交通牌文字、交警手勢、異形路口拓撲），導致對施工區(qū)域、多車道紅綠燈等場景的處理能力不足。安全冗余依賴：仍需保留 1.0 時代的傳統(tǒng) AEB（自動緊急制動）算法作為安全備份，兩套系統(tǒng)的協(xié)同邏輯增加了工程復(fù)雜度。

（四）3.0 時代：端到端技術(shù)的能力躍升與挑戰(zhàn)

2023 年起，大模型技術(shù)（如 LLM、VLM）與輔助駕駛深度融合，推動端到端技術(shù)成熟，其核心能力體現(xiàn)在：

通用障礙物理解：可區(qū)分異形障礙物（如輪胎、塑料袋）的物理屬性，而非僅輸出占用網(wǎng)格。例如，面對路中輪胎時會主動繞行，而對塑料袋可能直接通過，決策更貼合實際場景。超視距導航融合：結(jié)合高精度地圖與導航信息，補全傳感器盲區(qū)的道路結(jié)構(gòu)（如隧道出口、環(huán)島內(nèi)部車道），實現(xiàn) “腦補” 式環(huán)境重構(gòu)。復(fù)雜道路結(jié)構(gòu)解析：可理解環(huán)島、多車道對應(yīng)多紅綠燈等復(fù)雜拓撲，例如北京西直門橋、上海延安路高架等場景的車道級路徑規(guī)劃。擬人化軌跡規(guī)劃：通過軌跡點的時間、速度約束間接控制加減速，實現(xiàn)平順繞行、跟車等類人駕駛行為。

技術(shù)挑戰(zhàn)：性能波動：端到端模型放大了輔助駕駛的 “上限與下限”。例如，特斯拉 FSD V13 可動態(tài)理解施工人員手勢并安全通行，但也會出現(xiàn)闖紅燈等低級錯誤（依賴單一模型導致的 “幻覺” 問題）。安全冗余矛盾：1.0/2.0 時代的傳統(tǒng)算法需作為安全備份，但當多系統(tǒng)決策沖突時（如 “模型認為無障礙物，傳統(tǒng)算法認為有障礙物”），如何取舍成為工程難題。

二、大模型基礎(chǔ)：端到端技術(shù)的底層支撐

端到端輔助駕駛的成熟依賴三類大模型技術(shù)：大語言模型（LLM）、視頻生成模型（Diffusion）、仿真渲染技術(shù)（NeRF/3DGS）。三者共同構(gòu)建了 “感知 - 決策 - 驗證” 的全鏈路能力。

（一）大語言模型（LLM）：訓練范式的啟發(fā)

大語言模型的訓練邏輯為端到端輔助駕駛提供了核心方法論，以 DeepSeek-R1 為例，其訓練范式分為四個階段：預(yù)訓練（Pretrain）：數(shù)據(jù)準備：收集互聯(lián)網(wǎng)高質(zhì)量文本（維基百科、書籍、新聞等），進行 token 化處理（將文字轉(zhuǎn)化為介于單詞與字母之間的子序列，每個 token 對應(yīng)唯一 ID）。目標任務(wù)：Next-Token Prediction（預(yù)測下一個 token），通過學習 token 間的統(tǒng)計關(guān)系理解文本語義。例如，模型能準確預(yù)測偵探小說的兇手時，即具備對前文的理解能力。

監(jiān)督微調(diào)（SFT）：數(shù)據(jù)升級：使用人工編寫的高質(zhì)量問答數(shù)據(jù)（如 “如何定義壟斷市場”）替代原始文本，訓練模型從 “續(xù)寫” 轉(zhuǎn)向 “問答”。技術(shù)細節(jié)：引入 Chain-of-Thought（CoT，思維鏈）樣例，引導模型通過分步推理提升回答邏輯性。

強化學習（RL）：數(shù)據(jù)特點：采用可驗證任務(wù)（數(shù)學題、編程題等），通過反饋調(diào)整模型參數(shù)。例如，模型輸出錯誤解題步驟時，通過獎勵函數(shù)懲罰并修正。優(yōu)勢：以更少數(shù)據(jù)消耗更多算力，突破預(yù)訓練階段的 “數(shù)據(jù)瓶頸”，進一步提升模型能力。

蒸餾（Distillation）：目標：將大模型能力遷移到小模型（如參數(shù)減少 10 倍，性能保留 80%），通過大模型生成的推理數(shù)據(jù)訓練小模型，降低部署成本。輔助駕駛適配：車端推理需高實時性，蒸餾技術(shù)可將云端大模型壓縮為車規(guī)級小模型，平衡性能與效率。趨勢：算力分配從預(yù)訓練向強化學習傾斜（傳統(tǒng) 99% 算力用于預(yù)訓練，現(xiàn)逐步轉(zhuǎn)向強化學習），通過精細化調(diào)優(yōu)提升模型可靠性。

（二）視頻生成模型：動態(tài)場景理解的基礎(chǔ)

視頻生成模型（如 Diffusion）通過 Next-Frame Prediction（預(yù)測下一幀圖像）實現(xiàn)對物理世界的動態(tài)理解，其技術(shù)特點包括：

數(shù)據(jù)與任務(wù)：輸入為連續(xù)視頻幀（如 10 秒視頻的前 9 秒），輸出預(yù)測的第 10 秒幀。模型需學習光照、運動、物理交互等時空規(guī)律，例如預(yù)測車輛轉(zhuǎn)彎時的車身姿態(tài)變化。

可控生成：結(jié)合文字指令可控制場景參數(shù)，如通過 “晴天”“雨夜” 等文本調(diào)整光照、天氣，生成符合約束的駕駛視頻（非真實拍攝，純模型合成）。輔助駕駛應(yīng)用：為仿真系統(tǒng)提供動態(tài)場景生成能力，例如 DriveDreamer 可通過文字控制光照、車道線拓撲，生成多樣化測試場景。

（三）仿真渲染技術(shù)：虛擬驗證的核心

仿真技術(shù)是端到端模型訓練與驗證的關(guān)鍵，分為開環(huán)與閉環(huán)兩類：

開環(huán)仿真：本質(zhì)：模仿學習（監(jiān)督學習），模型輸入傳感器信號，輸出人類駕駛員的歷史軌跡，不與環(huán)境交互。優(yōu)勢：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單（如 CNN、Transformer），訓練成本低，適用于初期能力構(gòu)建（如特斯拉早期 FSD、小鵬 XNGP 1.0）。局限：依賴高質(zhì)量數(shù)據(jù)（劣質(zhì)樣本會導致模型 “學壞”），且模型動作不影響環(huán)境（如 “虛擬撞車后場景不變”），無法模擬真實交互。

閉環(huán)仿真：核心特征：自車行為影響所有交通參與者（如 “自車變道會導致旁車減速”），支持多智能體博弈（每個參與者均可加載自車規(guī)控策略，實現(xiàn) “他車即自車” 的自我博弈）。技術(shù)支撐：基于 NeRF（神經(jīng)輻射場）、3DGS（3D 高斯濺射）構(gòu)建真實感渲染引擎，生成與物理世界一致的光照、材質(zhì)效果。優(yōu)勢：可模擬復(fù)雜交通博弈（如無保護左轉(zhuǎn)時與對向車輛的交互），更接近實車環(huán)境，支持強化學習試錯。挑戰(zhàn)：系統(tǒng)搭建復(fù)雜（需整合物理引擎、渲染引擎、多智能體決策），虛擬與真實圖像的 “域差距” 仍未完全消除。

三、端到端輔助駕駛：技術(shù)架構(gòu)與訓練范式

端到端輔助駕駛的落地需解決三個核心問題：車端推理的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、技術(shù)支撐體系、全鏈路訓練范式。

（一）車端推理：網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的實現(xiàn)方式

車端推理需平衡實時性與決策精度，主流架構(gòu)分為三類：

多段式架構(gòu)：技術(shù)路徑：繼承 BEV 2.0 時代的模塊化思路，將端到端任務(wù)拆解為 “動態(tài)感知→靜態(tài)感知→世界模型→軌跡規(guī)劃”，每階段輸出均受監(jiān)督（如 3D 檢測框、車道線、占用柵格）。代表案例：小鵬 UniAD 早期版本，通過多任務(wù)監(jiān)督（人類軌跡 + 中間特征）提升訓練穩(wěn)定性，適用于數(shù)據(jù)積累不足的場景。

一段式架構(gòu)：技術(shù)路徑：單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如大參數(shù)量 Transformer）直接接收圖像輸入，輸出軌跡（僅受軌跡監(jiān)督或強化學習獎勵），無中間特征輸出。優(yōu)勢：避免多模塊誤差累積，理論上限更高，適用于復(fù)雜場景（如城市擁堵路段）。挑戰(zhàn)：訓練難度大（需海量數(shù)據(jù)），易出現(xiàn) “幻覺”（如無中生有障礙物）。

快慢系統(tǒng)：設(shè)計理念：借鑒人類 “快思考（直覺）+ 慢思考（推理）” 的認知模式，結(jié)合多段式與一段式優(yōu)勢。快系統(tǒng)：多段式架構(gòu)，輸出高頻軌跡（幀率 > 10FPS），負責常規(guī)場景（如直線行駛、簡單跟車）。

慢系統(tǒng)：一段式架構(gòu)（如 VLM），輸出低頻粗指令（幀率≈1FPS），處理復(fù)雜場景（如施工區(qū)域、交警手勢）。案例：DriveVLM 系統(tǒng)中，慢系統(tǒng)通過自然語言描述場景（“天氣多云，右側(cè)車道有警車停靠”）并生成元動作（“減速并向右避讓”），快系統(tǒng)基于元動作生成精細化軌跡。

（二）技術(shù)支撐：多模態(tài)模型與強化學習

VLM 與 VLA：多模態(tài)理解的核心：

VLM（視覺語言模型）：在 LLM 基礎(chǔ)上增加圖像輸入能力，可輸出文字指令（如 “前方紅燈，需停車”），通常作為快慢系統(tǒng)中的慢系統(tǒng)。VLA（視覺 - 語言 - 動作模型）：擴展 VLM 的輸出能力，支持直接輸出動作（軌跡點），輸入包含歷史動作序列，適用于一段式端到端架構(gòu)。

強化學習：閉環(huán)場景的優(yōu)化利器：開環(huán) vs 閉環(huán)：開環(huán)仿真中，模型模仿人類軌跡但無法影響環(huán)境；閉環(huán)仿真中，模型動作會改變交通參與者行為，支持 “自車與他車的博弈訓練”（如 AlphaZero 的自我對弈）。應(yīng)用價值：通過虛擬試錯（如 “闖紅燈導致碰撞”）修正模型決策，提升極端場景的安全性。例如，模型在仿真中多次嘗試無保護左轉(zhuǎn)后，可學會根據(jù)對向車速動態(tài)調(diào)整起步時機。

（三）訓練范式：全鏈路的迭代邏輯

端到端輔助駕駛的訓練流程與大語言模型一脈相承，分為四個階段：

基座預(yù)訓練：基于視頻生成模型（如 DriveDreamer）進行 Next-Frame Prediction，學習駕駛場景的物理規(guī)律（如車輛運動慣性、光照變化），構(gòu)建世界模型基礎(chǔ)。開環(huán)仿真（模仿學習）：在真實采集的駕駛數(shù)據(jù)中訓練，讓模型模仿人類軌跡（如人類在環(huán)島的轉(zhuǎn)向時機、跟車距離），快速積累基礎(chǔ)駕駛能力。

閉環(huán)仿真（強化學習）：在虛擬環(huán)境中通過自我博弈優(yōu)化模型，例如讓 10 輛搭載同一模型的虛擬車在復(fù)雜路口交互，通過獎勵函數(shù)（如 “通行效率高 + 無碰撞”）強化優(yōu)質(zhì)決策。

實車部署與反饋：初期以 “影子模式” 運行（模型輸出與人類駕駛對比，不直接控制車輛），收集接管數(shù)據(jù)（如人類糾正模型錯誤的場景）作為負樣本。將實車數(shù)據(jù)回灌至閉環(huán)仿真，迭代優(yōu)化模型，形成 “虛擬訓練→實車驗證→數(shù)據(jù)回傳→再訓練” 的閉環(huán)。

端到端輔助駕駛是大模型技術(shù)在具身智能領(lǐng)域的典型應(yīng)用，其發(fā)展路徑印證了 “從分立式到一體化”“從規(guī)則驅(qū)動到數(shù)據(jù)驅(qū)動” 的技術(shù)規(guī)律。目前，行業(yè)仍面臨三大挑戰(zhàn)：模型幻覺的抑制、虛擬與真實世界的域?qū)R、多安全系統(tǒng)的協(xié)同決策。但隨著大模型能力的提升與仿真技術(shù)的成熟，完全端到端（Photon-to-Pedal）的實現(xiàn)已不再遙遠。正如 Andrej Karpathy 所言，未來的輔助駕駛系統(tǒng)或?qū)⑹?“一個融合多模態(tài)輸入、遵循交通規(guī)則的超級智能體”，而這一目標的達成，需要 “仰望星空” 的技術(shù)愿景與 “腳踏實地” 的工程落地相結(jié)合。