摘要：端到端大模型在自动驾驶中的应用正逐渐兴起，凭借其对复杂环境和多模态信息的强大建模能力，展现出优于传统模块化系统的决策性能。然而，其在可解释性、数据依赖性及鲁棒性方面仍存在挑战，影响实际部署。为提升系统安全与可信度，可解释性机制成为研究重点。本文探讨了大模型在自动驾驶决策中的应用现状、关键问题及可解释性设计路径，并提出未来融合优化方向，推动技术向高可靠性演进。

关键词：自动驾驶；端到端学习；大模型；决策系统；可解释性；安全性

自动驾驶技术正处于由感知智能向认知智能跨越的关键阶段。传统的模块化架构虽然具有良好的可控性，但在动态环境下表现出局限性，尤其在决策环节的复杂场景适应能力方面。近年来，端到端学习方法以其架构简洁、泛化能力强的特点，逐渐成为自动驾驶决策研究的新趋势。然而，高度集成的大模型在带来性能提升的同时，也引发了对其可解释性与安全性的广泛关注。

一、端到端大模型在自动驾驶决策中的应用现状与挑战

（一）端到端大模型的基本架构与分类

端到端（End-to-End, E2E）架构整合了感知、预测、决策与控制，使系统能够直接从原始传感器数据（如 RGB 图像、点云、地图）生成驾驶指令。当前主流模型包括基于Transformer 的感知—行为建模框架、基于 Actor-Critic 结构的强化学习策略网络，以及具备记忆能力的时序网络（如 LSTM、GRU）。其中，BEVFormer 等模型通过图像 - 点云融合生成鸟瞰图特征，有效增强空间理解力 [1]。多模态融合成为趋势，例如Waymo 在其ViT-based 模型中融合前视图像、雷达和高清地图信息，通过多尺度注意力机制实现路径预测的精度提升。

（二）大模型对传统自动驾驶决策系统的颠覆

传统模块化自动驾驶系统将环境建模、意图识别、路径规划和行为执行相互分离，虽具调试优势，但难以适应动态交通场景。端到端大模型实现全流程统一优化，显著降低模块间误差累积风险。例如，NVIDIA 的 PilotNet 可从图像直接回归方向角，具备良好场景适应性和响应性能；Tesla 通过 Dojo 平台训练的路径预测网络利用大规模车队数据，实现多目标行为一致性提升，展现了端到端策略在复杂场景下的优越性。

（三）存在的关键挑战

端到端大模型的主要问题在于可解释性薄弱，决策过程不透明，难以在异常情况下提供明确原因。同时，对大规模、分布全面的数据高度依赖，数据偏差将直接影响模型泛化能力。此外，面对复杂长尾场景（如遮挡、非规则车道等），模型鲁棒性不足，易产生异常决策。高算力需求亦限制其在成本受限平台上的部署，特别是包含数亿以上参数的Transformer 类模型，对存储与功耗构成挑战。

二、可解释性机制在大模型驱动下的设计与实现路径

（一）可解释性的基本需求与标准

可解释性主要针对模型输入、内部状态及输出行为三部分展开评估。一个具有良好可解释性的自动驾驶系统应满足决策可追溯、特征选择透明、行为结果可验证的基本标准。尤其在涉及法律责任界定和安全审查的应用中，模型对特定行为作出“因果说明”的能力至关重要。

（二）主流可解释性方法在自动驾驶中的适配

后验解释（Post-hoc）技术广泛用于分析已训练完成的大模型，如Grad-CAM、Attention Rollout 方法可以可视化 CNN 或 Transformer 中的关注区域，揭示模型关注是否与实际道路元素对齐。LIME 和 SHAP 则通过局部线性拟合估算输入特征对输出的边际影响，在车辆制动或变道行为分析中具有较好应用前景。

内建解释方法则在模型结构设计阶段引入可解释性。例如，采用基于图神经网络（GNN）的道路拓扑感知模块，可清晰表达目标与车道之间的语义关系，辅助行为预测。此外，层级解码器结构（如 CascadeDecoder）可逐步生成语义层 - 意图层 - 行为层的输出路径，使得每一级预测可独立检查。

因果推理机制也正在被引入到可解释性设计中。基于结构因果模型（SCM）的决策图谱能够提供模型推理路径，例如“因检测到目标车辆加速 $$ 本车减速”这一因果链条，有助于验证决策逻辑的合理性。反事实解释机制通过构造“最小扰动”场景观察模型决策变化，从而定位模型敏感输入区域，对安全性提升具有直接价值。

（三）可解释性与决策行为之间的反馈机制

在系统级实践中，可解释性不仅用于事后分析，更应作为反馈调优的驱动手段。多任务学习框架中，解释性子模块（如显著性图生成器）可与主任务（行为预测）共享特征提取网络，共同优化训练目标。通过解释结果发现模型偏误区域，可用于指导数据重采样或合成，如在遮挡车辆识别不足区域进行局部增强。此外，利用解释信息进行模型在线监控与实时异常检测也正成为趋势。例如，Wayve 公司研发的系统通过持续分析Attention 聚焦区域，对异常决策行为提前发出警报，实现了类“认知安全网”的实时辅助功能。

三、面向未来的端到端大模型与可解释性融合策略探索

（一）跨模态协同优化策略

多模态信息融合已成为端到端自动驾驶的关键组成部分。当前研究 逐 步 从 Early Fusion 向 Cross Attention 及 Late Fusion 过 渡， 实 现 不同模态信息在特征空间中的深层协同与语义互补 [2]。例如，BEVFusion系统在图像与雷达流之间引入多尺度互注意机制（Multi-scale Cross-Attention），显著提升了对遮挡动态物体的感知精度和鲁棒性。进一步发展方向是融合语义地图、车辆历史轨迹、交通灯状态及导航意图等高维非结构化信息，构建“语义驱动”的联合决策体系，从而实现更具场景适应性和时序一致性的行为预测与策略生成。

（二）大模型轻量化与推理效率优化

面向车端实时部署需求，必须对大模型结构进行压缩与推理优化，以降低对计算资源的依赖并提升响应效率。主流方法包括网络剪枝、低比特量化与教师 - 学生蒸馏架构等。在实践中，PilotNet 通过引入深度可分离卷积结构，实现约 40% 的参数压缩与 28% 的推理速度提升，同时保持路径控制精度稳定。此外，异构硬件平台（如 NVIDIA Xavier、Orin）结合 TensorRT 的图优化与内核融合，可将大型 Transformer 模型的车端推理速度提升至 30fps 以上，有效支持城市道路高频动态响应的需求，并显著降低能耗开销。

（三）构建可持续进化的可解释决策系统

自动驾驶环境高度复杂多变，要求模型具备持续进化与自适应能力，以增强对未知或长尾场景的适应性。当前策略包括引入人类驾驶员反馈的行为微调机制，实现人机共训练与知识迁移；借助联邦学习框架在不同车辆间同步模型权重与解释分布，构建隐私友好的协同训练体系；以及将模型可解释性结果嵌入网络结构优化流程中，形成解释 - 学习 -改进的闭环演化路径[3]。例如，Mobileye 构建的基于图谱的知识驱动系统，通过引导新场景下的行为识别模块快速适应环境，实现系统知识库的持续增长、泛化性能提升与模型行为的语义一致性强化。

（四）标准化与伦理法规适配

自动驾驶系统中的可解释性标准仍在建立中，技术发展需与法规同步推进。SAE 与 UNECE 正制定适用于 L3/L4 系统的可解释模型认证规范，推动决策过程的透明化与可验证性。国内《自动驾驶汽车伦理指南》已将算法透明性列为重点审查项，强调高风险场景中“黑箱模型”的限制使用。为实现合规部署，开发方应在系统设计、训练与部署环节全面引入可解释性机制，使其成为基础规范之一。通过标准化建设与法规对接，不仅可提升系统安全性与社会信任，也为未来自动驾驶的大规模落地提供政策支持与伦理保障。

总结：

端到端大模型在自动驾驶决策中展现出显著优势，但同时面临可解释性、安全性与部署成本等挑战。通过引入因果推理、多模态融合与模型压缩等机制，有望实现高性能与可解释性兼顾的智能决策系统，推动技术安全、可靠地落地应用。

参考文献

[1] 李升波 , 刘畅 , 殷玉明 , 等 . 汽车端到端自动驾驶系统的关键技术与发展趋势 [J]. 人工智能 ,2023,(05):1-16.

[2] 金彦亮 , 顾晨杰 , 高塬 . 基于多模态大语言模型的低延迟端到端自动驾驶模型 [J]. 工业控制计算机 ,2025,38(03):32-34.

[3] 胡学敏 , 童秀迟 , 郭琳 , 等 . 基于深度视觉注意神经网络的端到端自动驾驶模型 [J]. 计算机应用 ,2020,40(07):1926-1931.