端到端自动驾驶之两段式端到端白话拆解:目前市面上城市NOA,基本都是两段式端到端,它到底是什么?
近两年智能驾驶圈出现一个统一趋势:华为、小鹏、理想、蔚来全部放弃老旧模块化智驾,全面拥抱端到端大模型架构。
既然纯端到端理论上限更高、响应更快,为什么没有一台量产车直接搭载?市面上所有能落地的城市NOA,清一色都是两段式端到端,它到底是什么?今天抛开论文公式、晦涩专业术语,用开车生活化类比,一次性讲透三件事:两段式架构如何平衡安全与性能,成为当下车企唯一量产方案;看懂这套逻辑,你就能分清所有新车智驾升级的底层区别。一、传统模块化自动驾驶,正在被全面淘汰
1. 白话拆解模块化工作流程
传统智驾像一条流水线,严格分成四道独立工序:感知→预测→规划→控制。模块化架构里,四道工序由完全独立的代码模块分开运行,每一段输出结果交给下一段处理,层层传递信息。2. 三大无法根治的致命短板
① 多层误差累积,越往后越不准
每一个独立模块都会产生识别偏差,前一段的错会直接传给后一段。感知把电动车识别成静态路牌,后续规划、控制全程跟着出错,车主遇到的无故急刹、误避让,根源大多在此。② 系统延迟极高,应急反应慢
行业公开实测数据:完整模块化全链路延迟200-300ms,相当于人慢半拍反应。遇到鬼探头、行人突然冲出,多出的百毫秒差距,直接决定能否平稳刹停。③ 研发迭代成本高,复杂路况频繁降级
老旧小区、施工路段、异形障碍物没有提前写进代码,系统直接失效降级,车主只能手动接管。3. 车主真实痛点对照
高速车道线清晰时好用,一进城区频繁退出;遇到逆光、雨天识别模糊,刹车生硬顿挫;路口加塞只会猛踩刹车,没有老司机预判感。这些全是模块化架构天生缺陷。二、纯端到端自动驾驶:理论天花板,却无法量产上车
1. 一句话看懂纯端到端逻辑
跳过所有中间工序,摄像头、雷达原始画面直接输入大模型,模型直接输出方向盘转角、刹车力度,中间没有任何可查看的中间数据,一竿子到底。生活化类比:不用分辨行人、车道、障碍物,眼睛看到画面,手脚直接同步做出操作,完全跳过大脑分析思考过程。行业标杆参考:特斯拉FSD V12纯一段式端到端实验室方案,理论延迟最低可压缩至80ms以内,响应速度碾压模块化架构。2. 两大量产致命硬伤,车企不敢装车
① 完全黑盒,故障无法溯源,不符合安全法规
车辆出现误刹、危险操作时,工程师无法判断是“看错物体”还是“决策逻辑出错”。监管要求高阶智驾必须留存可追溯感知数据,纯端到端没有中间信息,无法满足量产安全审查标准。② 低频极端路况泛化能力差
道路落石、异形施工围挡、交警现场指挥这类低频场景,纯端到端没有兜底逻辑,极易出现危险决策。3. 行业折中需求诞生
老模块化延迟高、体验差;纯端到端速度快但不安全、难落地。行业急需一套中间方案:既保留端到端低延迟、强学习能力,又拥有模块化可追溯、安全兜底优势——两段式端到端就此成为行业统一选择。三、白话拆解两段式端到端核心架构(全文核心)
1. 通俗定义
两段式端到端,是现阶段量产最优解:整体网络支持联合训练、具备端到端低延迟优势,同时人为拆分为两段清晰可控的流程,兼顾速度、安全、可调试三大需求,华为、小鹏、理想全系高阶智驾统一采用这套架构。2. 分步拆解两大核心阶段
第一阶段:特征编码(感知语义层)
传感器原始画面输入网络,输出人类可读的结构化中间信息:3D障碍物框、车道线、可行驶区域、行人非机动车位置、道路语义栅格。作用:把杂乱的画面,转化成清晰、可监控的道路环境数据。工程师可实时查看这一层输出,一旦识别出错,能精准定位感知问题,快速修复。第二阶段:决策执行(规划控制层)
接收第一段输出的完整道路语义,结合导航路线、本车车速,由神经网络输出行驶轨迹与刹车、转向指令,搭配传统控制算法做安全兜底校验。作用:基于完整环境信息做出拟人化驾驶判断,同时保留规则兜底,极端场景不会失控。3. 生活化类比区分三种架构
- 纯端到端:不分段,画面直接动手,快但看不清思考过程;
- 两段式端到端:先看清路上所有物体(第一段),再决定怎么开(第二段),看得清、反应快、出问题能排查。
4. 头部车企选型逻辑
华为ADS 4.0、小鹏XNGP VLA 2.0全部采用两段式架构:华为依托激光雷达多传感器融合,强化第一段特征编码精度,暴雨、逆光路况识别更强;小鹏侧重无图方案优化,用占用网络提升3D环境建模,城中村窄路通行体验突出。两者都依靠两段拆分,满足车企量产安全审核,同时保留大模型端到端迭代优势。四、三方架构全方位通俗对比
整理从业者、车主最关心6大维度,大白话直观区分,搭配实测数据支撑: | | | |
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| 响应速度 | | | |
| 容错准确率 | | | |
| 安全可溯源性 | | | |
| 路况适配能力 | | | |
| 迭代研发成本 | | | |
| 量产可行性 | | | |
核心总结:没有完美架构,两段式是当下唯一兼顾用户体验、车企研发、监管安全的折中最优解。五、两段式端到端真实车载落地场景,车主直观体验提升
结合华为、小鹏、理想、蔚来量产车型真实路测,分三大高频场景讲清实际提升,普通人开车就能感知差异。1. 城市异形路口、无保护左转更平顺
老旧城区多岔路口、环岛、无红绿灯左转,模块化智驾容易原地犹豫、频繁急刹。两段式架构第一段精准识别横向车流、非机动车动态,第二段提前规划切入时机。华为问界M9实测复杂路口城区NOA通过率95%以上,全程顿挫大幅减少,更接近老司机开法。2. 鬼探头、行人横穿等突发风险应急更强
两段式全链路延迟压缩至150ms以内,第一层提前捕捉路边遮挡物体,第二层同步预判制动。小鹏X9搭载VLA两段式架构,夜间深色行人识别率提升72%,突发横穿接管次数下降七成。3. 雨雪、逆光、暗光恶劣路况更少降级
传统模块化弱光、雨天感知识别精度暴跌,系统直接退出智驾;两段式第一阶段强化多传感器融合语义编码,激光雷达、摄像头数据统一建模。华为ADS暴雨积水路段可识别路面障碍主动绕行,逆光隧道出入口几乎不出现系统降级。真实车主直观感受总结
六、客观分析两段式端到端现存行业痛点
不神化技术,中立拆解现阶段三大无法回避短板,看懂高低配车型智驾差距根源。1. 低频极端场景识别依旧偏弱
两段式依赖海量常规路况数据训练,罕见场景(道路大型落物、临时异形施工、牲畜横穿、交警手势指挥)训练样本极少,模型判断容易保守,触发人工接管。目前所有量产车型,极端长尾场景都无法做到完全自主处理。2. 对车载高算力芯片依赖度高
两段式双阶段网络同步运行,算力需求远高于老旧模块化架构。入门30TOPS芯片只能支撑高速NOA;想要完整城市两段式端到端,需要2000TOPS级别高算力平台。这也是15万以下低配车型,很难搭载完整城区智驾的核心原因。3. 模型迭代高度依赖海量路测数据
两段式网络想要持续优化,必须依靠百万公里真实道路数据持续训练。缺乏大规模上路车队的小众车企,算法迭代速度会远慢于华为、小鹏这类数据闭环完整的头部品牌,智驾体验差距会持续拉大。七、两段式端到端长期发展趋势(未来3-5年预判)
短期所有车企都会持续深耕两段式架构,长期技术路线分三大清晰方向,看懂未来新车升级逻辑。1. 模型轻量化下沉,家用平价车型普及
当下两段式仅搭载20万以上高端车型,未来3年内,轻量化小型两段网络会完成适配低算力芯片。10-15万家用新能源车型,也能标配基础城市NOA,实现智驾平权。2. 多模态信息深度融合,VLA视觉语言模型嵌入两段架构
未来会加入导航、路侧设备、车内视觉,搭配VLA视觉语言大模型,让车辆看懂文字、手势、道路标识,长尾场景识别能力大幅提升。3. 逐步向安全可控纯端到端迭代,两段式为过渡方案
两段式作为中间过渡形态,会持续优化中间层可监控能力,逐步压缩两段边界,5年后成熟法规、高算力普及,才会逐步向一段式演进落地。全文总结复盘
最后用几句话,帮大家彻底复盘核心知识点:
传统模块化自动驾驶,误差累积、延迟高、迭代慢,已经无法适配高阶城市智驾,正在被淘汰;
纯端到端速度最快,但黑盒不可控、安全性差,只能实验、无法量产;
两段式端到端,兼顾速度、安全、可控、可量产,是当下自动驾驶行业的最优解;
我们新车感受到的智驾顺滑、避险更稳、场景更全,全部来自这次架构革命;
现阶段技术仍有短板,未来会持续轻量化、全场景化,最终走向完全自动驾驶。
核心结论:现在所有新车宣传的端到端智驾,全部是两段式架构。读懂这套底层逻辑,再看各家车企智驾宣传,就能分清哪些是真实技术升级,哪些只是营销话术。自动驾驶早已不是「有没有辅助驾驶」的时代,而是架构迭代、AI 大模型赋能的全新竞争时代。
看懂两段式端到端,你就看懂了当下所有新车智驾升级的底层逻辑。
1. 你现在开的车型搭载的是华为、小鹏还是其他品牌智驾?日常城区使用接管频率高吗?2. 你认为未来3年,平价家用车能普及完整城市NOA吗?欢迎评论区交流!3. 还想拆解哪一项自动驾驶前沿技术,评论区留言,下期优先安排白话科普。喜欢硬核智驾干货,欢迎关注AI研习干货、点赞、转发、收藏,后续持续更新自动驾驶端到端技术前沿内容!文章整理不易,尤其是图片,如果认可内容可任意打赏,点击下方👇喜欢作者,您的认可,是我们更新的动力❤️❤️❤️