有了端到端大模型，還有必要做基于規(guī)則的方案嗎？

近年來，自動駕駛技術(shù)不斷演進，從最初的輔助駕駛到如今的高階智駕，技術(shù)路線和系統(tǒng)架構(gòu)也不斷發(fā)生著變化。在自動駕駛系統(tǒng)中，決策規(guī)劃模塊承擔著“思考”的作用，作為自動駕駛汽車的“大腦”，它直接影響汽車在真實道路環(huán)境中的安全性和魯棒性。

在自動駕駛系統(tǒng)開發(fā)初期，很多車企都選擇依托基于規(guī)則的決策方案，通過提前定義好的行駛規(guī)則、邏輯判斷和專家經(jīng)驗，對各種交通場景進行應(yīng)急響應(yīng)和規(guī)劃。這種方法因其明確可解釋、經(jīng)過大量工程驗證而獲得了廣泛應(yīng)用。這一方法看似非常合理，但在面對邊緣場景時，其處理表現(xiàn)往往不盡如人意。

隨著深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅速發(fā)展，端到端大模型方案開始在自動駕駛領(lǐng)域嶄露頭角。這類方案通過大規(guī)模數(shù)據(jù)訓練，從傳感器輸入直接映射到車輛控制命令，在理論上能夠捕捉到傳統(tǒng)規(guī)則難以覆蓋的復雜情況。在端到端發(fā)展的同時，我們不禁會思考：在擁有端到端大模型方案的同時，是否還需要繼續(xù)發(fā)展基于規(guī)則的方案？

端到端有何優(yōu)劣？

從技術(shù)實現(xiàn)角度來看，端到端大模型方案的優(yōu)勢在于其數(shù)據(jù)驅(qū)動的本質(zhì)。利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，不論是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）還是近年來備受關(guān)注的Transformer架構(gòu)，都可以從原始傳感器數(shù)據(jù)中自動提取特征，并構(gòu)建復雜的決策映射。模型訓練過程中，不僅能夠利用大量的實際道路數(shù)據(jù)，還可以通過仿真和增強學習補充少見場景，從而使得模型具備更好的泛化能力。大模型通過端到端學習，理論上能將感知、規(guī)劃、控制等多個環(huán)節(jié)緊密結(jié)合，減少了中間轉(zhuǎn)換過程中引入的誤差積累，這對于解決高速行駛時的瞬間決策具有很大優(yōu)勢。尤其在面對那些難以提前枚舉的復雜交通場景時，數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法有望發(fā)現(xiàn)隱含的規(guī)律，提供更為靈活和細致的響應(yīng)。

端到端方案的“黑盒”特性一直是業(yè)內(nèi)討論的焦點。由于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)極其復雜，其決策過程往往缺乏足夠的可解釋性，這無疑會引發(fā)一系列驗證和監(jiān)管問題。特別是在極端情況下或面對罕見場景時，模型輸出往往難以用直觀的邏輯進行解釋。為了解決這一問題，研究人員嘗試引入注意力機制、后驗分析和混合驗證技術(shù)，力圖揭示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部部分激活對應(yīng)的決策依據(jù)。但無論如何，這種解釋仍然無法達到傳統(tǒng)基于規(guī)則系統(tǒng)那種“邏輯明確、易于審計”的水平。

端到端模型的訓練還依賴于大量數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)本身的采集、標注和質(zhì)量控制也存在巨大挑戰(zhàn)。實際道路數(shù)據(jù)中，常見場景占據(jù)了絕大多數(shù)，但一些極端事件和異常情況的數(shù)據(jù)十分稀缺，這使得模型在應(yīng)對這些少見情況時可能表現(xiàn)欠佳。數(shù)據(jù)不平衡和標簽噪聲問題直接關(guān)系到模型的魯棒性與可靠性，這也是自動駕駛系統(tǒng)必須嚴格考慮的問題。

基于規(guī)則的決策有何優(yōu)劣？

基于規(guī)則的決策系統(tǒng)在自動駕駛的早期研發(fā)中被廣泛應(yīng)用，其最大的優(yōu)點在于可解釋性和安全性。通過提前設(shè)計好每種交通情境下應(yīng)采取的措施，確保在已知場景中始終執(zhí)行預設(shè)的安全策略。通過給決策系統(tǒng)提供駕駛員實踐中積累的豐富的交通規(guī)則、行駛邏輯和安全冗余設(shè)計，使決策系統(tǒng)在面對多數(shù)常規(guī)情況時可以有穩(wěn)定的表現(xiàn)。當遇到突發(fā)情況或傳感器數(shù)據(jù)異常時，基于規(guī)則的系統(tǒng)也可以作為“最后一道防線”，提供較為明確的安全響應(yīng)，但在遇到特殊的邊緣場景時，其靈活性仍有不足，但其確定性和驗證容易性卻遠超端到端模型。

是否要絕對站隊？

端到端和基于規(guī)則，是否一定要站隊？其實現(xiàn)階段，端到端的方案并未成熟，依舊有很多的技術(shù)難題需要解決，現(xiàn)在越來越多的研究和開發(fā)團隊正探索如何將兩種方案進行有機融合。端到端大模型方案在高層次上進行環(huán)境理解和初步?jīng)Q策，同時在低層次的控制和關(guān)鍵安全環(huán)節(jié)中嵌入基于規(guī)則的約束。這樣的分層設(shè)計既能夠發(fā)揮數(shù)據(jù)驅(qū)動方法對復雜場景的適應(yīng)優(yōu)勢，也能在面對未知情況時依靠預設(shè)規(guī)則確保系統(tǒng)的安全性。如在低速行駛、狹窄路段、復雜交叉口等關(guān)鍵場景下，可額外啟用規(guī)則模塊來監(jiān)控和調(diào)整端到端模型的輸出，確保決策結(jié)果不會超出預期范圍。

這種混合方案看似非常完美，但還需要考慮如何在不同模型之間實現(xiàn)融合、如何設(shè)計安全回退機制，以及如何在實時性和計算資源之間取得平衡。目前有技術(shù)提出通過軟硬件協(xié)同的方式來實現(xiàn)這一目標，如利用專用AI加速芯片和邊緣計算設(shè)備，實現(xiàn)大模型的高效推理，同時在關(guān)鍵安全模塊中采用低延遲的規(guī)則邏輯，二者協(xié)同工作，確保在毫秒級響應(yīng)下也能完成復雜決策計算。

筆者觀點

智駕最前沿以為，自動駕駛技術(shù)始終是一項跨學科、跨領(lǐng)域的系統(tǒng)工程，其發(fā)展必然會經(jīng)歷多個技術(shù)方案不斷碰撞、融合和優(yōu)化的過程。在這一過程中，單一依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動或規(guī)則設(shè)計都難以滿足所有安全和性能要求。端到端大模型雖然在處理大規(guī)模、復雜數(shù)據(jù)方面具有明顯優(yōu)勢，但其“黑盒”特性和安全驗證問題使得其在關(guān)鍵安全環(huán)節(jié)難以獨自擔當重任?；谝?guī)則的方案在緊急狀態(tài)下能夠迅速觸發(fā)預設(shè)策略，避免潛在風險，其明確的邏輯和低延遲的計算為系統(tǒng)提供了不可替代的安全保障。未來的自動駕駛決策系統(tǒng)必然會采用一種混合架構(gòu)，通過不同技術(shù)層次和模塊的協(xié)同運作，實現(xiàn)系統(tǒng)整體性能的最優(yōu)化，通過技術(shù)的多樣性，彌補各自的短板，讓自動駕駛汽車在面對不確定和復雜場景時，可以提供一種全方位的安全保障。

自動駕駛決策系統(tǒng)的設(shè)計不應(yīng)被單一技術(shù)方案所限制。數(shù)據(jù)驅(qū)動的大模型和傳統(tǒng)的基于規(guī)則方法各自具備獨特優(yōu)勢，只有兩者的深度融合，才能在保證系統(tǒng)高效、實時響應(yīng)的同時，提供足夠的安全冗余和可解釋性。正是這種互補性，讓自動駕駛技術(shù)可以在復雜、多變的交通環(huán)境中展現(xiàn)出強大的適應(yīng)能力。自動駕駛決策系統(tǒng)的挑戰(zhàn)不在于選哪個的問題，而是在于如何將不同技術(shù)有機整合，構(gòu)建出一個既前瞻又穩(wěn)健的自動駕駛決策系統(tǒng)。只有如此，自動駕駛技術(shù)才能真正走出實驗室，進入現(xiàn)實世界，為人們提供更加智能、安全的出行體驗。

審核編輯 黃宇