自动驾驶端到端大模型为什么会有不确定性？

谈到自动驾驶，大家的第一反应就是自动驾驶系统“能不能把车开稳”，看似非常简单的一个目标，其背后其实是对系统能否在各种现实场景下作出正确、可预期决策的一项严格要求。为了能让自动驾驶汽车做出正确、安全且符合逻辑的行驶动作，端到端大模型被提了出来。

端到端大模型把从传感器输入到控制输出的任务尽可能用一个大网络来完成，其优点是能够直接学习复杂映射，省去繁琐的中间模块，但代价是系统的行为变得更难以完全预测和验证，也就是出现了“不确定性”。所谓“不确定性”，就是指在面对同一输入或相似场景时，模型可能给出模糊、摇摆、或错误的输出，并且我们对这种错误的发生概率或根源难以给出量化的解释。自动驾驶端到端大模型为什么会有不确定性？

端到端大模型的不确定性到底是什么

“不确定性”这个词听起来抽象，但拆开来其实很好理解。对于端到端大模型来说，其一部分不确定性来自数据本身，有些场景天生难以判定，下大雨时远处的物体轮廓模糊，夜间强逆光会把行人和背景融成一片，这类情况即便人也会犹豫，这类不可避免的噪声叫做统计噪声或“不可约的噪声”。还有一类不确定性来自模型知识的不足，比如训练数据没覆盖到的某些极端或罕见场景，模型在这些“从未见过”的输入上往往会表现得自信却错得离谱，这就是模型的“认知盲区”。在技术角度中常把这两类分别称为“aleatoric uncertainty”（数据本身的随机性）和“epistemic uncertainty”（模型知识有限导致的不确定性）。端到端大模型的“不确定性”同时包含这两部分，而且还会被模型架构、大样本偏差、训练目标、优化不稳定性等因素放大。

端到端模型的输出往往不是“一个明确的动作”那么简单，而是一个概率分布或直接映射到控制量的连续值。如果模型的概率估计本身不靠谱（即所谓“误校准”），系统可能对低置信度但实际危险的决策表现出过度自信。还有一个关键点是时序闭环，自动驾驶不是静态把一帧图像做分类然后结束，而是连续决策、车辆动作反馈到环境再生成新的输入，错误会累积放大，导致原本小概率的偏差演变为严重后果。因此，端到端模型的不确定性不是单帧问题，而是闭环系统级的风险来源。

为什么端到端架构更容易暴露或放大不确定性

把感知、预测、规划、控制都压在一个大网络上看似能让效率得到提升，但会带来诸多挑战，从而放大不确定性。第一个是可解释性差。在模块化系统里，当车偏离轨迹，你可以追查是感知漏检、轨迹预测偏移，还是控制执行延迟；而端到端模型的内部表示是高维且难以直观解释的，当出问题时工程师难以定位故障根源，进而难以有针对性地修复。第二个是验证难度增加。传统模块各自有明确定义和指标（比如检测的召回率、预测的轨迹误差），可以逐项验证；端到端模型的整体性能好坏更多依赖“端到端场景覆盖”，单靠统计指标很难证明在所有长尾场景下安全。第三个是数据需求极大且对分布依赖强。端到端模型需要海量、覆盖面广的样本来学习“从像素到操作”的映射，训练集与实际运行环境一旦发生偏差（分布漂移），模型表现可能骤降。第四个是过度自信的风险，深度模型在没有适当不确定性估计时，往往会对错误的输出给出高置信度，这在安全关键系统中非常危险。

端到端模型往往优化的是一个经验风险（例如平均损失），这会导致端到端大模型在常见场景上表现极好，而那些一旦出错后果严重但出现概率低的场景表现就会足部。自动驾驶的风险不是均匀分布在所有场景上，长尾场景（复杂路口、极端天气、异常道路设施等）虽少见却更危险，因此单纯优化平均指标会低估真实安全风险。

不确定性会给自动驾驶带来哪些具体影响

端到端大模型的不确定性会在多个层面影响自动驾驶系统的安全性、用户体验和部署成本。端到端模型在未见或模糊场景中可能做出错误转向或加速决策，而如果系统没有可靠的置信度估计和安全接管策略，这类错误可能直接导致碰撞或事故。

行为的不可预测性也会降低公众与监管机构的信任。即便平均事故率低，若偶发事件难以解释，监管方、车主乃至公众都会对系统安全性提出质疑，从而影响上路许可和商业化推进。还有就是运营和维护成本增加。不确定性意味着需要大量的实地数据采集、回放分析、补数据标注，以及更频繁的软件更新和回归测试，这些都会显著增加长期投入。

对于用户体验来说，不确定性通常表现为车辆行为不够连贯或者过分保守。为了避免事故，系统可能在不确定时倾向刹车或降速，这会让乘客感觉自动驾驶汽车开起来“优柔寡断”、影响舒适性和通行效率。或者在另一些不确定情况下系统又过于自信、不做必要的减速或避让，这种“自信却错误”的行为反而更危险。对商业化产品来说，既不能太保守以至影响使用体验，也不能鲁莽，这中间的平衡需要对不确定性有精细的量化和工程控制。

有哪些方法可以测量和估计不确定性？

既然端到端大模型的不确定性一定会存在，那是否有量化和监测不确定性的方法？其实有多个方法可以测量。其一是基于模型的概率输出做校准检测，例如通过期望校准误差（ECE）来判断模型给出的置信度与实际正确率是否匹配。如果不匹配，就说明输出概率不可信。其二是使用集成或贝叶斯方法估计epistemic uncertainty。较为简单方式是模型集成，通过训练多个模型或使用不同随机种子和数据子集，观察输出分歧，分歧越大说明模型知识越不确定。更正式的做法有贝叶斯神经网络、贝叶斯近似（例如MC Dropout）等，它们能给出后验不确定性估计。其三是开发专门的异常检测或脱域检测模块来识别与训练分布差异较大的输入。这类方法可以在在线运行时提供“我不认识这个场景”的警告。其四是直接训练模型输出不确定性量化，如深度证据学习或学习输出分布参数（例如回归时同时预测均值和方差），从而把不确定性内嵌在模型输出中。

不过要注意的是，测不等于可用。很多不确定性估计在学术数据集上表现良好，但在真实车辆的动态闭环下会出现失准。因此除了采用这些估计手段，还需要有系统级评估，验证这些估计在实际运行中的可靠性和对安全决策的帮助程度。

决策与控制如何处理不确定性信息？

即便能估计不确定性，对于自动驾驶来说的核心问题仍然是把这个信息合理地传递给决策与控制。简单直接的办法是让规划器把不确定性视为额外的“成本”或风险项，当感知或预测置信度下降时，规划器就执行更保守的轨迹、减速或拉开横向间距。这种做法能在很多情况下减少事故发生概率，但也可能带来效率下降。在更系统化的框架里，可以把驾驶看作部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP），用贝叶斯滤波器维护一个“信念状态”，并在规划时同时考虑状态的不确定性和目标的收益/风险权衡。虽然理论上完整的POMDP求解能兼顾不确定性和决策，但在现实车辆上计算量大且实现复杂，因此常用近似方法或使用模型预测控制（MPC）结合不确定性边界来做风险控制。

当然，不管决策多复杂，都应当内置一套例如限制最大横摆角速度、紧急停车的最小安全距离等硬性安全约束。即便主模型出现错误，这些硬性规则可以在极端情况下接管，形成所谓的运行时保障（runtime assurance）。在混合架构中常见的做法是把端到端模型作为建议器，而让传统控制或规则模块作为最终的安全过滤器。

如何缓解端到端大模型的不确定性？

想缓解端到端大模型的不确定性需要从数据、训练、架构和运行四个维度同时入手。在数据层面，要系统地构建覆盖长尾场景的数据集，不仅要被动收集，还要采用主动学习策略定向采集高风险或高不确定性的场景。合成数据和域随机化也是补充手段，可以在模拟环境中生成稀有极端条件，缓解现实数据难以覆盖的问题。在训练层面，可以引入不确定性感知的损失函数、证据学习、或多任务学习来让模型在输出时携带不确定性信息，提升模型在罕见场景下的鲁棒性。

在架构上，可以尝试选择混合方案，把端到端网络与模块化子系统结合，或者采用“端到端+模块化”的并行方案，这样不仅可以保持端到端模型的学习优势，同时可以保留传统感知/定位/规划模块作为校验或冗余。还可以在车端部署轻量级的不确定性检测器与规则性安全网，一旦检测到高不确定性，立即切换到保守策略或请求远端服务（若车云协同可行）。在运行时，要有完备的监控与回放体系，把所有高不确定性和异常情况记录下来，用于离线分析和针对性数据补充。

最后的话

不确定性并非端到端模型的“致命病”，而是通向成熟自动驾驶必须面对的现实。对于这一问题的关键在于不要把模型当作黑箱，而要把不确定性作为设计变量，有目的地测量、传递并在决策层面做出合理的风险权衡。通过数据策略、混合架构、实时监控和形式化的安全约束，逐步把“未知的风险”变成“可管理的风险”。