2026年，自动驾驶正式进入One Model时代。特斯拉FSD V12删光30万行C++规则；华为ADS 5.0、小鹏VLA大模型全线端到端。端到端的趋势越来愈明显，以至于有些声音认为规则驱动已死，数据驱动永生，认为基于规则的就是与时代发展脱轨，搞规则的人都会失业……
但，真相是：基于规则的智驾没有消失，它只是换了一种形态，成为新时代的安全底座。今天我们深度拆解：规则系统如何从“主角”退为“基石”，又如何与大模型融合，成为自动驾驶规模化落地的关键。
一、曾经的王者：规则系统的黄金时代与宿命
1. 黄金时代：工程师的“上帝之手”
早期智驾（2016-2022）是规则的天下：
• 架构：感知→预测→决策→控制严格拆分
• 核心：有限状态机+人工规则库
• 代表：Waymo早期、百度Apollo 3.0、传统Tier1方案
优势：
• 表现可预测，问题可解释、事故可追溯
• 安全边界明了，符合车规级功能安全
• 日常简单场景稳定，调试方法便捷
2. 局限性：场景无法列举穷尽
搞规则的人，不是在解旧场景Bug，就是在覆盖新场景的路上不断优化规则
• 场景多: 无保护左转、外卖车突袭、临时施工、暴雨模糊标线
• 模块多：模块分类太多，技术栈庞大
• 泛化差：没写进规则的场景=系统“死机”
• 维护难：每新增场景=加规则，复杂度指数级上升
以至于一度达成了行业共识：L3/L4城区智驾，纯规则根本搞不了
二、时代碾压：端到端大模型凭什么颠覆一切？
1. 范式革命：从“按指令开”到“像人一样开”
端到端=输入传感器原始数据 → 直接输出方向盘/油门/刹车。
• 特斯拉FSD V12：30万行代码 → 2000行，单一神经网络
• 华为ADS 5.0、小鹏VLA：全国无图、类人驾驶、接管率<1次/月
• 本质：从“记忆规则”到“理解世界”
2. 端到端的三大绝杀优势
1. 数据驱动，数据喂得越多，越能应对未知长尾
2. 不拆分、不转译，保留全部细节
3. 拟人流畅，连续轨迹、自然跟车、流畅变道
于是行业狂欢：规则已死，端到端为王。
但，真的全部取代了吗？我想未必
三、真相：纯端到端不能单腿行走，规则必须兜底
2026年量产落地暴露端到端“不可能三角”：
• 极致泛化（纯黑盒）
• 全场景覆盖（全天候/全道路）
• 车规安全+合规可解释
三者不可兼得，纯端到端的致命缺陷
1. 黑盒不可解释：撞了不知道为什么，无法定责；
2. 幻觉与错误：大模型会“脑补”，极端场景犯低级错；
3. 合规不达标：L3强制要求可追溯、可审计、安全边界确定；
4. 长尾仍失控：再大数据，也覆盖不了所有极端危险场景。
四、规则的新生：三大进化路径（2026主流方案）
基于规则的系统没有消亡，它升维、融合、成为安全底座。
规则守门人 → 安全护栏+合规校验（最主流）
架构：
·大模型负责开放场景（拟人驾驶、复杂路况）
·规则系统负责“一票否决”：
·绝对禁止：闯红灯、压实线、逆行、碰撞风险
·法规硬约束：《道路交通安全法》编码为逻辑规则库
·安全阈值：TTC（碰撞时间）、最小车距、最高限速
五、结语：不是取代，是共生
端到端是自动驾驶的“灵魂”，基于规则是自动驾驶的“骨架与法律”，规则不再是“全部逻辑”，而是“安全先验+知识约束+确定性兜底”，规则+端到端是量产必然解。您觉得自动驾驶终极方案是什么？欢迎在评论区留言讨论
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