自动驾驶技术演进：从模块化到One Model的路径探索
若将自动驾驶汽车视作一台能够“感知、判断、行动”的智能设备，其运行逻辑大致可归纳为三步：首先通过传感器全面感知外部环境，继而对这些感知数据进行处理、分析和预测，最终形成控制指令并执行。虽然这一逻辑链条清晰，但技术实现路径却在不断演进，沿着从感知模型化到规控模型化，再到多模块端到端，最终朝向One Model端到端的路线逐步升级。
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感知模型化：专注环境理解
在自动驾驶发展的第一阶段，核心目标是提升系统对周围环境的理解能力。该阶段高度重视感知系统的构建，通常依赖于摄像头、毫米波雷达和激光雷达等多种传感器的融合输入。通过BEV（鸟瞰图）空间表示和Transformer架构的结合，系统能够有效整合来自不同传感器的特征信息，建立全局关联，从而提高目标检测、语义分割与轨迹预测的准确性。
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这一阶段的模块化架构使得各组件职责明确，便于测试、验证与部署。感知模块输出诸如目标的2D/3D框、道路标记和语义地图等中间结果，供后续的预测与规划模块调用，从而便于进行安全性分析与异常处理。
然而，模块化设计也带来了信息传递上的损失。感知模块输出的数据经过人为抽象后，丢失了原始传感器数据中的部分细节，这在需要高精度环境建模或长周期行为预测的复杂场景中，可能会影响系统的决策表现。
规控模型化：将思维与决策智能化
在第二阶段，规控模块开始引入神经网络进行预测、决策与路径规划，但整体上仍维持感知与规控两个独立的模块。感知模块继续生成可解释的语义地图，而规控部分则由深度学习模型负责，不再依赖传统的规则引擎。这一转变使系统具备更强的学习能力，能够从历史数据中提取更复杂的决策模式。
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虽然这种架构保留了模块化的优势，便于系统调试与问题定位，但也存在信息传递不完整的问题。感知模块检测到的某些细节可能在传递过程中被简化或忽略，影响到上层决策的准确性。
为缓解这一问题，一些领先企业正尝试增强感知模块的表达能力，并通过优化接口设计，促进感知与规控之间的信息流通，从而提升系统整体性能。
多模块端到端：提升信息完整性与训练效率
多模块端到端方案的关键在于改变了模块之间信息传递的方式。不再依赖人工设计的语义标签或边界框，而是使用高维特征向量连接感知与规划模块，使整个系统具备梯度反向传播的能力。
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这种设计支持模块间的联合优化，有助于实现全局最优解。例如，UniAD架构通过共享特征表示，将检测、跟踪、预测和规划任务统一建模，使各任务相互促进。系统能够学习到对下游任务更具价值的中间表达，同时仍保持模块边界，便于逐步部署与回退。
然而，这种架构也带来了更高的系统复杂度和训练成本。训练过程对数据质量、算力投入和超参数设置极为敏感。此外，模型的可解释性下降，调试难度增加，使得系统在特定场景下的失效原因难以快速定位。
One Model端到端：自动驾驶的理论极限
One Model端到端架构代表了自动驾驶技术的终极形态之一。它将从传感器原始数据到最终控制指令的整个流程，统一由一个深度神经网络完成，不再依赖传统的模块划分。模型通过端到端方式自主学习完成任务所需的所有中间处理步骤。
这种方案理论上具备最强的信息完整性与泛化能力，尤其适合应对复杂、多变的驾驶场景。但其实施要求极高，不仅需要庞大的数据集和算力资源，还需要精心设计监督机制，如行为克隆、逆强化学习等混合训练策略。
与此同时，One Model架构在安全验证和系统可解释性方面面临巨大挑战。当系统内部不再有清晰的模块边界时，如何通过法规认证、如何构建安全论证机制、如何在稀有场景下实现快速修复与回滚，都是亟待解决的问题。
因此，尽管One Model端到端在理论上具备巨大潜力，但在短期内更可能作为研究前沿或特定应用场景下的探索方案，全面落地仍需较长的技术与政策准备。
结语
从感知模型化到One Model端到端，自动驾驶技术正沿着一条从“可控、可解释”向“信息完整、性能更强”的路径演进。感知模型化强调环境理解，规控模型化提升决策智能，多模块端到端在效率与完整性之间寻求平衡，One Model端到端则代表着理论性能的上限。
无论选择哪种架构，自动驾驶技术的核心始终是服务人类出行的安全与便捷。只有在确保系统可靠、合规的前提下，技术的先进性才能真正转化为实际价值。
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原文标题：自动驾驶从模块化到One Model的进阶之路