自动驾驶系统由模块化迈向One Model的技术演进
自动驾驶系统本质上是一台具备“感知—理解—执行”能力的智能机器。其运行逻辑清晰：首先通过传感器全面捕捉环境信息，继而对这些信息进行处理与分析，最终形成控制指令并完成执行。尽管这一逻辑框架早已确立，但技术实现路径始终在不断演进。从早期的感知模型化，到后来规控功能的神经化，再发展到多模块端到端整合，最终目标是实现One Model端到端的整体架构。
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感知模型化：专注于环境理解
在自动驾驶发展的第一阶段，核心目标是准确理解周围环境。该阶段的感知系统高度依赖摄像头、毫米波雷达及激光雷达等多传感器的融合处理。通过采用鸟瞰视角（BEV）与Transformer架构，系统能够统一处理来自不同传感器的特征，并建立全局关联，从而提升目标检测、语义分割与轨迹跟踪的稳定性和可靠性。
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在这一阶段，系统模块划分明确，便于测试与部署。感知模块输出的2D/3D目标框、车道线信息等中间结果，可为后续的预测与规划模块提供清晰输入。然而，这种人为设定的接口形式也带来了信息丢失的问题，特别是在需要长时序分析、细粒度理解或跨模态融合的复杂场景中，限制了系统的表现。
规控模型化：将“决策”神经网络化
进入规控模型化阶段后，系统开始使用神经网络实现预测、决策和路径规划等功能。尽管感知与规控仍保持相对独立的模型结构，但深度学习方法的引入使得系统在更高层级实现了模式识别与行为决策，同时保留了模块化带来的可解释性。
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这种方式使系统更具智能化，但也存在信息传递的瓶颈。感知模块与规控模块之间的信息以抽象形式传输，可能导致关键细节丢失。例如，某些感知到的细微变化可能对决策至关重要，但由于表达形式受限，这类信息难以完整传递，影响最终决策质量。
许多企业正在探索更丰富的感知特征表达方式，以降低信息损失，同时通过优化模型接口提升信息传递效率。
多模块端到端：实现更完整的系统整合
多模块端到端架构的关键在于改变了模块之间的信息接口形式。系统不再依赖人为设计的语义标签或边界框，而是采用隐式特征向量进行模块间通信。这种方式允许系统实现跨模块联合优化，并在训练过程中通过共享特征提升整体性能。
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该架构下，检测、跟踪、预测与规划任务共享特征表示，通过统一框架实现端到端训练，从而提升泛化能力。相比于独立训练的方式，联合训练能更有效地利用数据资源，特别是在稀缺场景中表现更优。
但随着模块之间的深度集成，系统的复杂度也大幅提升。训练过程对数据质量、算力以及损失权重设置的要求更高，同时可解释性下降，调试和验证难度显著增加。
One Model端到端：自动驾驶的终极目标
One Model端到端是一种更彻底的端到端架构。系统从原始传感器输入（如图像像素、雷达点云）直接生成控制指令或行驶轨迹，无需感知、预测、规划等中间模块的划分。模型通过自学构建完成任务所需的全部表示和路径。
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这种架构能够最大程度利用传感器数据，避免人为接口带来的信息瓶颈。然而，它同样面临诸多挑战，如模型的可解释性、可验证性、系统鲁棒性以及部署安全性等问题。由于模型一体化，一旦在特定场景下出现异常，定位与修复过程将变得复杂。
尽管被看作自动驾驶的“理想形态”，但One Model端到端在短期内更可能用于研究或特定场景的试验，真正实现规模化落地仍需较长的技术积累。
总结：从模块化到一体化的演进逻辑
从感知模型化到规控模型化，再到多模块端到端，最终迈向One Model端到端，自动驾驶系统的技术路径呈现出从“可控、可解释”向“信息完整、性能最大化”的演进趋势。每种架构均有其适用场景与局限性，关键在于如何在实际部署中权衡效率、性能与安全性。
无论采用哪种架构，最终目标都应是为人类出行提供更安全、更智能的服务。只有在确保系统稳定与可控的前提下，充分发挥技术潜力，才真正具备实用价值。
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原文标题：自动驾驶从模块化到One Model的进阶之路