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近年来，自动驾驶技术不断演进，从最初的辅助驾驶到如今的高阶智驾，技术路线和系统架构也不断发生着变化。在自动驾驶系统中，决策规划模块承担着“思考”的作用，作为自动驾驶汽车的“大脑”，它直接影响汽车在真实道路环境中的安全性和鲁棒性。
在自动驾驶系统开发初期，很多车企都选择依托基于规则的决策方案，通过提前定义好的行驶规则、逻辑判断和专家经验，对各种交通场景进行应急响应和规划。这种方法因其明确可解释、经过大量工程验证而获得了广泛应用。这一方法看似非常合理，但在面对边缘场景时，其处理表现往往不尽如人意。
随着深度学习、神经网络和大数据技术的迅速发展，端到端大模型方案开始在自动驾驶领域崭露头角。这类方案通过大规模数据训练，从传感器输入直接映射到车辆控制命令，在理论上能够捕捉到传统规则难以覆盖的复杂情况。在端到端发展的同时，我们不禁会思考：在拥有端到端大模型方案的同时，是否还需要继续发展基于规则的方案？
端到端有何优劣？
从技术实现角度来看，端到端大模型方案的优势在于其数据驱动的本质。利用深度神经网络，不论是卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）还是近年来备受关注的Transformer架构，都可以从原始传感器数据中自动提取特征，并构建复杂的决策映射。模型训练过程中，不仅能够利用大量的实际道路数据，还可以通过仿真和增强学习补充少见场景，从而使得模型具备更好的泛化能力。大模型通过端到端学习，理论上能将感知、规划、控制等多个环节紧密结合，减少了中间转换过程中引入的误差积累，这对于解决高速行驶时的瞬间决策具有很大优势。尤其在面对那些难以提前枚举的复杂交通场景时，数据驱动的方法有望发现隐含的规律，提供更为灵活和细致的响应。
端到端方案的“黑盒”特性一直是业内讨论的焦点。由于深度神经网络的内部结构极其复杂，其决策过程往往缺乏足够的可解释性，这无疑会引发一系列验证和监管问题。特别是在极端情况下或面对罕见场景时，模型输出往往难以用直观的逻辑进行解释。为了解决这一问题，研究人员尝试引入注意力机制、后验分析和混合验证技术，力图揭示神经网络内部部分激活对应的决策依据。但无论如何，这种解释仍然无法达到传统基于规则系统那种“逻辑明确、易于审计”的水平。
端到端模型的训练还依赖于大量数据，而数据本身的采集、标注和质量控制也存在巨大挑战。实际道路数据中，常见场景占据了绝大多数，但一些极端事件和异常情况的数据十分稀缺，这使得模型在应对这些少见情况时可能表现欠佳。数据不平衡和标签噪声问题直接关系到模型的鲁棒性与可靠性，这也是自动驾驶系统必须严格考虑的问题。
基于规则的决策有何优劣？
基于规则的决策系统在自动驾驶的早期研发中被广泛应用，其最大的优点在于可解释性和安全性。通过提前设计好每种交通情境下应采取的措施，确保在已知场景中始终执行预设的安全策略。通过给决策系统提供驾驶员实践中积累的丰富的交通规则、行驶逻辑和安全冗余设计，使决策系统在面对多数常规情况时可以有稳定的表现。当遇到突发情况或传感器数据异常时，基于规则的系统也可以作为“最后一道防线”，提供较为明确的安全响应，但在遇到特殊的边缘场景时，其灵活性仍有不足，但其确定性和验证容易性却远超端到端模型。
是否要绝对站队？
端到端和基于规则，是否一定要站队？其实现阶段，端到端的方案并未成熟，依旧有很多的技术难题需要解决，现在越来越多的研究和开发团队正探索如何将两种方案进行有机融合。端到端大模型方案在高层次上进行环境理解和初步决策，同时在低层次的控制和关键安全环节中嵌入基于规则的约束。这样的分层设计既能够发挥数据驱动方法对复杂场景的适应优势，也能在面对未知情况时依靠预设规则确保系统的安全性。如在低速行驶、狭窄路段、复杂交叉口等关键场景下，可额外启用规则模块来监控和调整端到端模型的输出，确保决策结果不会超出预期范围。
这种混合方案看似非常完美，但还需要考虑如何在不同模型之间实现融合、如何设计安全回退机制，以及如何在实时性和计算资源之间取得平衡。目前有技术提出通过软硬件协同的方式来实现这一目标，如利用专用AI加速芯片和边缘计算设备，实现大模型的高效推理，同时在关键安全模块中采用低延迟的规则逻辑，二者协同工作，确保在毫秒级响应下也能完成复杂决策计算。
笔者观点
智驾最前沿以为，自动驾驶技术始终是一项跨学科、跨领域的系统工程，其发展必然会经历多个技术方案不断碰撞、融合和优化的过程。在这一过程中，单一依靠数据驱动或规则设计都难以满足所有安全和性能要求。端到端大模型虽然在处理大规模、复杂数据方面具有明显优势，但其“黑盒”特性和安全验证问题使得其在关键安全环节难以独自担当重任。基于规则的方案在紧急状态下能够迅速触发预设策略，避免潜在风险，其明确的逻辑和低延迟的计算为系统提供了不可替代的安全保障。未来的自动驾驶决策系统必然会采用一种混合架构，通过不同技术层次和模块的协同运作，实现系统整体性能的最优化，通过技术的多样性，弥补各自的短板，让自动驾驶汽车在面对不确定和复杂场景时，可以提供一种全方位的安全保障。
自动驾驶决策系统的设计不应被单一技术方案所限制。数据驱动的大模型和传统的基于规则方法各自具备独特优势，只有两者的深度融合，才能在保证系统高效、实时响应的同时，提供足够的安全冗余和可解释性。正是这种互补性，让自动驾驶技术可以在复杂、多变的交通环境中展现出强大的适应能力。自动驾驶决策系统的挑战不在于选哪个的问题，而是在于如何将不同技术有机整合，构建出一个既前瞻又稳健的自动驾驶决策系统。只有如此，自动驾驶技术才能真正走出实验室，进入现实世界，为人们提供更加智能、安全的出行体验。
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