在自动驾驶技术高速发展的今天，“端到端”（End-to-End）已成为行业的热门关键词。但你是否知道，什么是端到端？看似统一的“端到端”背后，其实暗藏两种截然不同的技术路径？
传统自动驾驶系统通常由感知、预测、决策、规划、控制等多个独立模块串联而成，如同工厂流水线，每个环节由不同团队开发。这种设计的弊端就是模块间信息传递可能失真，且难以应对复杂场景的突发变化。
“端到端架构”的核心理念是模仿人类驾驶的直觉——从传感器输入（如摄像头画面）直接输出车辆控制指令（转向、油门、刹车），无需中间环节的“翻译”。就像人类看到红灯会直接踩刹车，而非先分析“红灯什么形状、挂在哪、亮没亮”。
一段式端到端将自动驾驶的感知、预测、决策、规划和控制等多个模块整合为单一模型，从传感器输入（如摄像头、雷达数据）直接输出车辆控制指令（如转向、加速、刹车），中间无需人工划分功能模块。
通过统一的深度学习模型处理全流程，减少信息传递损失，提升决策连贯性。能够处理未定义的障碍物（如掉落石块、火堆等），模型通过数据学习自动生成应对策略，而非依赖预设规则。但决策过程缺乏可解释性，调试困难。需海量驾驶数据和强大算力支持，对工程化能力要求极高。
代表企业：特斯拉、Momenta、理想汽车
两段式端到端（Two-Stage End-to-End）将流程分为两个阶段
1、感知与决策阶段：通过传感器数据识别环境并生成初步决策
2、规划与控制阶段：将决策转化为具体的车辆控制指令
保留了传统架构的部分模块划分，便于分阶段优化和调试。可通过规则化算法（如安全网络）增强系统稳定性，降低风险。适合当前数据积累不足或算力有限的企业，是过渡阶段的务实选择。
代表企业：华为ADS 3.0、卓驭科技
一段式端到端通过高度整合实现拟人化驾驶，但需解决可解释性与工程化难题，两段式则以模块化设计平衡性能与安全，是当前主流过渡方案。随着数据积累与算力提升，一段式有望成为高阶智驾的终极形态，而多模态大模型（如VLA）可能进一步推动技术迭代。
