隨著智能交通領域的快速發展，端到端技術已成為輔助駕駛進階的核心方向。本篇推文系統梳理了輔助駕駛的發展歷程，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，清晰呈現了不同階段的技術特征與演進邏輯。本篇推文深入解析了支撐端到端輔助駕駛的大模型基礎，包括大語言模型、視頻生成模型及仿真渲染技術的核心原理與應用場景，并進一步闡述了端到端輔助駕駛的網絡架構、技術支撐及訓練范式，為理解這一前沿技術提供了全面且深入的視角。
一、輔助駕駛發展歷程（一）端到端的定義與演進邏輯
輔助駕駛的發展歷程可視為技術范式不斷迭代的過程，而端到端技術是這一演進的最新階段。從行業實踐來看，輔助駕駛的發展可劃分為五個階段，對應軟件 1.0 到軟件 3.0 的技術躍遷：
1. 軟件 1.0 階段（2018 年左右）：核心特征是 2D 圖像感知與傳統算法結合。神經網絡僅負責 2D 圖像的檢測（如車輛 2D 包圍框、車道線）與分割（如可行駛區域），后續的感知后處理、、規劃、控制均依賴 C++ 等傳統邏輯代碼實現。
2. 軟件 2.0 階段（2021 年左右）：BEV（Bird's Eye View，鳥瞰圖）感知技術崛起。神經網絡實現了 2D 到 3D 空間的轉換，將多相機的環視信息融合到 BEV 空間，但預測、規劃、控制仍依賴傳統算法。該階段后期出現 “BEV 感知 + 預測一體” 的技術過渡，進一步提升了環境理解的連貫性。
3. 軟件 3.0 階段（2023 年至今）：端到端技術成為主流。輸入為圖像，通過神經網絡直接輸出期望行駛軌跡（涵蓋感知、預測、規劃），僅控制環節保留傳統算法（將軌跡轉化為油門、方向盤等執行指令）。
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網絡化，目前仍處于探索階段。
（二）1.0 時代：2D 感知的技術特征與瓶頸
2018-2019 年，深度學習在 2D 視覺任務中趨于成熟，推動輔助駕駛進入 1.0 時代。該階段的核心技術是 2D 圖像感知，具體表現為：
技術實現：神經網絡接收 2D 圖像輸入，輸出 2D 檢測框（車輛、行人）、車道線、可行駛區域分割等信息。為實現 3D 空間行駛，需通過傳統算法（C++）進行后處理：基于逆透視變換（IPM）假設平坦路面和相機外參，將 2D 信息投影到 3D 空間，再進行預測與規控。
核心瓶頸：空間融合困難：環視多相機（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信息（如目標速度、加速度），需依賴傳統跟蹤算法補全時序特征，魯棒性較差。數據閉環缺失：感知與規控的割裂導致難以通過數據驅動優化整體性能，需工程師手動修復邏輯漏洞，迭代效率低下。
（三）2.0 時代：BEV 感知的突破與局限
2021 年，Transformer 架構的興起推動輔助駕駛進入 2.0 時代，BEV 感知成為技術核心：
技術革新：Transformer 具備強大的空間轉換能力，可直接將多相機的 2D 圖像輸入轉化為 BEV 空間的 3D 特征，實現 “2D→3D” 轉換的端到端化。后續升級版本（2.5 時代）進一步整合預測任務，引入 Occupancy 占用網絡（通過體素化表達環境中所有物體的空間占用狀態），提升了復雜場景的理解能力。能力邊界：該階段已能支持高速 NOA（導航輔助駕駛）和部分城區場景功能，實現 “可用但需接管” 的落地效果。
核心局限：規控輸入受限：神經網絡輸出的是結構化信息（3D 包圍框、車道線矢量等），無法表達復雜語義（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 AEB（自動緊急制動）算法作為安全備份，兩套系統的協同邏輯增加了工程復雜度。
（四）3.0 時代：端到端技術的能力躍升與挑戰
2023 年起，大模型技術（如 LLM、VLM）與輔助駕駛深度融合，推動端到端技術成熟，其核心能力體現在：
通用障礙物理解：可區分異形障礙物（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：結合高精度地圖與導航信息，補全傳感器盲區的道路結構（如隧道出口、環島內部車道），實現 “腦補” 式環境重構。復雜道路結構解析：可理解環島、多車道對應多紅綠燈等復雜拓撲，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劃。擬人化軌跡規劃：通過軌跡點的時間、速度約束間接控制加減速，實現平順繞行、跟車等類人駕駛行為。
技術挑戰：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 可動態理解施工人員手勢并安全通行，但也會出現闖紅燈等低級錯誤（依賴單一模型導致的 “幻覺” 問題）。安全冗余矛盾：1.0/2.0 時代的傳統算法需作為安全備份，但當多系統決策沖突時（如 “模型認為無障礙物，傳統算法認為有障礙物”），如何取舍成為工程難題。
二、大模型基礎：端到端技術的底層支撐
端到端輔助駕駛的成熟依賴三類大模型技術：大語言模型（LLM）、視頻生成模型（Diffusion）、仿真渲染技術（NeRF/3DGS）。三者共同構建了 “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
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：預訓練（Pretrain）：數據準備：收集互聯網高質量文本（維基百科、書籍、新聞等），進行 token 化處理（將文字轉化為介于單詞與字母之間的子序列，每個 token 對應唯一 ID）。目標任務：Next-Token Prediction（預測下一個 token），通過學習 token 間的統計關系理解文本語義。例如，模型能準確預測偵探小說的兇手時，即具備對前文的理解能力。
監督微調（SFT）：數據升級：使用人工編寫的高質量問答數據（如 “如何定義壟斷市場”）替代原始文本，訓練模型從 “續寫” 轉向 “問答”。技術細節：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）：數據特點：采用可驗證任務（數學題、編程題等），通過反饋調整模型參數。例如，模型輸出錯誤解題步驟時，通過獎勵函數懲罰并修正。優勢：以更少數據消耗更多算力，突破預訓練階段的 “數據瓶頸”，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（如參數減少 10 倍，性能保留 80%），通過大模型生成的推理數據訓練小模型，降低部署成本。輔助駕駛適配：車端推理需高實時性，蒸餾技術可將云端大模型壓縮為車規級小模型，平衡性能與效率。趨勢：算力分配從預訓練向強化學習傾斜（傳統 99% 算力用于預訓練，現逐步轉向強化學習），通過精細化調優提升模型可靠性。
（二）視頻生成模型：動態場景理解的基礎
視頻生成模型（如 Diffusion）通過 Next-Frame Prediction（預測下一幀圖像）實現對物理世界的動態理解，其技術特點包括：
數據與任務：輸入為連續視頻幀（如 10 秒視頻的前 9 秒），輸出預測的第 10 秒幀。模型需學習光照、運動、物理交互等時空規律，例如預測車輛轉彎時的車身姿態變化。
可控生成：結合文字指令可控制場景參數，如通過 “晴天”“雨夜” 等文本調整光照、天氣，生成符合約束的駕駛視頻（非真實拍攝，純模型合成）。輔助駕駛應用：為仿真系統提供動態場景生成能力，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：虛擬驗證的核心
仿真技術是端到端模型訓練與驗證的關鍵，分為開環與閉環兩類：
開環仿真：本質：模仿學習（監督學習），模型輸入傳感器信號，輸出人類駕駛員的歷史軌跡，不與環境交互。優勢：網絡結構簡單（如 CNN、Transformer），訓練成本低，適用于初期能力構建（如特斯拉早期 FSD、小鵬 XNGP 1.0）。局限：依賴高質量數據（劣質樣本會導致模型 “學壞”），且模型動作不影響環境（如 “虛擬撞車后場景不變”），無法模擬真實交互。
閉環仿真：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控策略，實現 “他車即自車” 的自我博弈）。技術支撐：基于 NeRF（神經輻射場）、3DGS（3D 高斯濺射）構建真實感渲染引擎，生成與物理世界一致的光照、材質效果。優勢：可模擬復雜交通博弈（如無保護左轉時與對向車輛的交互），更接近實車環境，支持強化學習試錯。挑戰：系統搭建復雜（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：技術架構與訓練范式
端到端輔助駕駛的落地需解決三個核心問題：車端推理的網絡架構、技術支撐體系、全鏈路訓練范式。
（一）車端推理：網絡架構的實現方式
車端推理需平衡實時性與決策精度，主流架構分為三類：
多段式架構：技術路徑：繼承 BEV 2.0 時代的模塊化思路，將端到端任務拆解為 “動態感知→靜態感知→世界模型→軌跡規劃”，每階段輸出均受監督（如 3D 檢測框、車道線、占用柵格）。代表案例：小鵬 UniAD 早期版本，通過多任務監督（人類軌跡 + 中間特征）提升訓練穩定性，適用于數據積累不足的場景。
一段式架構：技術路徑：單一神經網絡（如大參數量 Transformer）直接接收圖像輸入，輸出軌跡（僅受軌跡監督或強化學習獎勵），無中間特征輸出。優勢：避免多模塊誤差累積，理論上限更高，適用于復雜場景（如城市擁堵路段）。挑戰：訓練難度大（需海量數據），易出現 “幻覺”（如無中生有障礙物）。
快慢系統：設計理念：借鑒人類 “快思考（直覺）+ 慢思考（推理）” 的認知模式，結合多段式與一段式優勢。快系統：多段式架構，輸出高頻軌跡（幀率 > 10FPS），負責常規場景（如直線行駛、簡單跟車）。
慢系統：一段式架構（如 VLM），輸出低頻粗指令（幀率≈1FPS），處理復雜場景（如施工區域、交警手勢）。案例：DriveVLM 系統中，慢系統通過自然語言描述場景（“天氣多云，右側車道有警車停靠”）并生成元動作（“減速并向右避讓”），快系統基于元動作生成精細化軌跡。
（二）技術支撐：多模態模型與強化學習
VLM 與 VLA：多模態理解的核心：
VLM（視覺語言模型）：在 LLM 基礎上增加圖像輸入能力，可輸出文字指令（如 “前方紅燈，需停車”），通常作為快慢系統中的慢系統。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。
強化學習：閉環場景的優化利器：開環 vs 閉環：開環仿真中，模型模仿人類軌跡但無法影響環境；閉環仿真中，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后，可學會根據對向車速動態調整起步時機。
（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律（如車輛運動慣性、光照變化），構建世界模型基礎。開環仿真（模仿學習）：在真實采集的駕駛數據中訓練，讓模型模仿人類軌跡（如人類在環島的轉向時機、跟車距離），快速積累基礎駕駛能力。
閉環仿真（強化學習）：在虛擬環境中通過自我博弈優化模型，例如讓 10 輛搭載同一模型的虛擬車在復雜路口交互，通過獎勵函數（如 “通行效率高 + 無碰撞”）強化優質決策。
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），收集接管數據（如人類糾正模型錯誤的場景）作為負樣本。將實車數據回灌至閉環仿真，迭代優化模型，形成 “虛擬訓練→實車驗證→數據回傳→再訓練” 的閉環。
端到端輔助駕駛是大模型技術在具身智能領域的典型應用，其發展路徑印證了 “從分立式到一體化”“從規則驅動到數據驅動” 的技術規律。目前，行業仍面臨三大挑戰：模型幻覺的抑制、虛擬與真實世界的域對齊、多安全系統的協同決策。但隨著大模型能力的提升與仿真技術的成熟，完全端到端（Photon-to-Pedal）的實現已不再遙遠。正如 Andrej Karpathy 所言，未來的輔助駕駛系統或將是 “一個融合多模態輸入、遵循交通規則的超級智能體”，而這一目標的達成，需要 “仰望星空” 的技術愿景與 “腳踏實地” 的工程落地相結合。