端到端的自动驾驶算法能用上路侧数据吗?

有一次跟车企的人聊一个方案。聊到希望车企智驾算法能利用路侧MEC融合感知数据，他们当时提了一个问题，我觉得挺有意思。

他们说，现在智驾都采用端到端大模型，直接是输入车端采集的原始数据，就做出动作，不再是传统三段式智驾啦。现在要额外增加一些路侧感知数据，智驾模型要重新训练，代价有多大啊。不敢啊。

现在讲车路云一体化，如果车用不上路侧的数据，那路侧建的意义在哪呢？灵魂拷问啊。

下来后，我就思考了这个问题，想弄明白到底怎么回事。

我发现，“加入路端数据就需全量重训、代价过高”的观点存在局限性，核心矛盾并非不可调和。咱们来一起分析分析。要是有不对的地方，欢迎各位老师指正哈。

A.原始感知数据和结构化数据的本质区别

传统端到端自动驾驶模型训练依赖车端原始视频数据，这类数据是非结构化的，包含像素级的冗余信息，模型训练需要学习从像素到决策的端到端映射，数据分布的微小变化都可能需要全量重训。

而 MEC 融合感知的结构化数据（如目标的 ID、位置、速度、类型、轨迹等）是经过路侧多传感器融合、去噪、校准后的高价值数据，不涉及原始像素特征，而是直接提供交通参与者的“语义级信息”。这种数据的引入，无需改变车端模型对底层视觉特征的学习，仅需优化上层的决策推理逻辑，从根源上降低了全量重训的必要性。

B.路侧结构化数据融入的真实挑战

1. 时空配准精度要求高

车端自身感知的结构化数据（如激光雷达点云输出的目标信息）与路侧 MEC 数据，存在坐标系偏差（车端是相对自身的局部坐标系，路侧是基于高精度地图的全局坐标系）和时间戳偏差（传输延迟、采集频率不同）。若配准精度不足，会出现“同一目标在车路数据中位置不一致”的问题，直接影响训练数据的有效性。

2. 数据标签一致性难统一

车端与路侧对交通目标的分类标签、状态定义可能存在差异（如车端将“电动自行车”归为“非机动车”，路侧可能细分“电动自行车/共享单车”）。标签体系不统一会导致融合数据出现歧义，若直接用于训练，反而会降低模型的决策准确性。

3. 增量训练的策略适配难

即使无需全量重训，也需要设计适配的增量训练策略——比如仅对车端模型的决策层/融合层进行微调，而非改动负责底层感知的主干网络。但这需要模型具备“解耦式架构”，若现有车端模型是端到端的黑盒架构，拆分和微调的成本依然较高。

C.低成本融入路侧结构化数据的可行路径

1. 构建“车-路数据融合中间件”，解决时空与标签统一问题

- 基于高精度地图+北斗高精定位，将车端局部坐标系转换为与路侧一致的全局坐标系；通过时间戳同步算法，补偿数据传输和采集的延迟，实现车路数据的时空对齐。

- 制定车路结构化数据统一标签规范，由 MEC 层在数据下发前完成标签映射和标准化，确保车端接收的数据与自身感知数据“同源同质”。

2. 采用“解耦式模型架构+增量微调”，规避全量重训

- 对车端模型进行架构拆分：分为底层感知层（负责从车端传感器提取目标特征）和上层融合决策层（负责整合车端+路侧数据，输出驾驶决策）。

- 仅使用路侧结构化数据对融合决策层进行增量微调，冻结感知层的参数，既能让模型学习路侧全局信息的价值，又能最大程度保留原有车端感知能力，大幅降低算力和时间成本。

3. 分场景轻量化训练，聚焦高危场景价值

- 路侧数据的核心价值在于车端感知盲区（如路口拐角、大型车辆遮挡）和高危场景（如无保护左转、非机动车违规穿行）。可筛选这些场景的路侧结构化数据，针对性微调模型在特定场景的决策逻辑，实现“精准补短板”，而非全场景覆盖训练。

D.路侧数据并非“不用”，而是“未到大规模用的阶段”

现阶段车端不用路侧数据做训练，是工程成本与技术成熟度权衡后的结果，而非技术上不可行。随着车路云一体化的推进，当数据标准化、增量训练技术、时空配准技术成熟后，路侧数据将成为车端模型的“能力放大器”——尤其是在车端感知盲区、高危场景等方面，能显著提升自动驾驶的安全性。未来的趋势必然是“车端数据打底，路侧数据补盲”的混合训练模式，而非非此即彼的选择。

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