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端到端（End-to-End，E2E）自动驾驶架构中的“一段式”和“两段式”是两种不同的技术路线，核心区别在于是否显式分离感知与决策控制环节。以下是具体对比：

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1. 一段式端到端（Monolithic E2E）

• 核心思想：
  输入原始传感器数据（如摄像头图像/LiDAR点云），直接输出车辆控制信号（方向盘转角、油门/刹车），中间过程完全由神经网络黑箱实现。
  公式表示：
  $$\text{Control}=f_{\theta }(\text{Sensor\_Input})$$

• $f_{\theta }$：单一深度神经网络（如 Transformer、CNN）

• 典型架构：

• 特点：

  • 优势：
    • 避免模块间误差累积（感知→规划→控制的分段误差）；
    • 理论上可学习人类驾驶的最优策略。
  • 挑战：
    • 可解释性差：决策逻辑不可追溯；
    • 训练难度高：需海量高质量数据（百万公里级）；
    • 长尾问题：罕见场景泛化能力弱（如极端天气）。

• 代表方案：NVIDIA PilotNet、Wayve LINGO-1。

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2. 两段式端到端（Two-Stage E2E）

• 核心思想：
  拆分为感知抽象层和决策控制层，但两者仍以端到端方式联合训练。
  公式表示：
  中间表征：
  $$\text{Intermediate\_Rep}=g_{\varphi }(\text{Sensor\_Input})$$

控制量：
$$\text{Control}=h_{\psi }(\text{Intermediate\_Rep})$$

• $g_{\varphi }$：感知编码网络（输出 BEV 地图 / 目标轨迹等中间表征）
• $h_{\psi }$：控制解码网络
• 典型架构：
• 特点：
  • 优势：
    • 可解释性增强：中间层输出可人工分析（如可视化BEV场景）；
    • 模块化设计：可针对性优化子模块（如更换感知模型）；
    • 数据效率高：部分预训练模型（如目标检测）可迁移。
  • 挑战：
    • 仍需端到端训练以保证全局最优；
    • 中间表征设计影响性能上限（如BEV的几何精度）。
• 代表方案：Tesla HydraNet、Mobileye EyeQ。

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关键差异总结

维度	一段式端到端	两段式端到端
系统结构	单一神经网络黑箱	感知+决策双网络耦合
可解释性	极低（无法追溯决策原因）	中等（可分析中间表征）
开发难度	高（需从头训练超大模型）	中（可复用预训练模块）
长尾场景处理	依赖数据量，泛化性弱	可通过规则干预中间层
实时性	高（单次前向计算）	稍低（多级计算）
工业落地	较少（Waymo等试验中）	主流（Tesla/小鹏等量产方案）

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选择建议

• 选一段式：追求理论最优性能，且具备超大规模数据与算力（如L5研发）；
• 选两段式：需平衡安全性、可解释性与量产成本（当前行业主流选择）。

注：两段式在工程实践中常扩展为“多段式”（如感知→预测→规划→控制），但本质仍属于端到端训练框架下的模块化设计。