[首發于智駕最前沿微信公眾號]隨著自動駕駛技術落地，端到端（End-to-End）大模型也成為行業研究與應用的熱門方向。相較于傳統自動駕駛系統中的模塊化結構，端到端模型嘗試直接從感知輸入（如攝像頭、激光雷達數據）映射到控制輸出（如方向盤轉角、加速度、制動等），以深度神經網絡為核心，打通了從視覺到駕駛行為的完整鏈條。它也代表了自動駕駛從“規則驅動”向“數據驅動”的躍遷，展現了極高的潛力。當然這種結構也天然地帶來了一個被廣泛詬病的問題，那就是黑盒特性。簡單說，就是我們不知道模型為什么做出這樣的決策，更無法精準分析其推理過程。

要理解黑盒問題，我們首先得理解自動駕駛端到端模型的結構。傳統自動駕駛系統通常由多個明確分工的模塊組成，包括感知（識別障礙物、車道線、交通信號等）、定位（融合GNSS和IMU）、預測（判斷周圍目標的運動趨勢）、決策（選擇最優路徑）和控制（具體執行加減速、轉向指令）。這些模塊之間通過接口通信，彼此獨立而透明，方便調試、驗證和解釋。而端到端模型則打破這種結構，將所有環節打包為一個統一的大型深度神經網絡。以“視覺到控制”為例，模型從攝像頭獲取圖像，直接輸出加速度或轉向指令，其中的感知、判斷和決策邏輯都隱含在神經網絡中間層的參數中。這就意味著，即便我們能看到模型輸出了一個左轉指令，我們也很難知道它是因為識別到了左側的路口，還是因為誤判了交通標志、甚至是被某些環境噪聲干擾所致。

之所以會形成黑盒現象，其根源在于深度神經網絡的本質。一個典型的端到端模型可能包含幾十甚至上百層的卷積層、注意力機制、非線性激活函數等成分，參數量可能高達數十億。這些參數是在大規模數據集上訓練出來的，并沒有被人類明確指定意義。訓練的目標通常是某種形式的預測準確性，比如軌跡誤差最小、碰撞率最低等，而不是“讓模型好解釋”。在這個過程中，模型自動學習到了從原始輸入到最終行為之間的復雜非線性映射，但它并不會像人類那樣構建可見的邏輯鏈條。這種深度學習的方式雖然有效，但結果就是“你只能信它，而無法問它為什么”，這正是黑盒的典型表現。

在自動駕駛場景中，這種黑盒特性其實會產生很多問題。首先是安全性問題。自動駕駛系統要在現實中應對如夜間行駛、大雨天氣、擁堵路段、突發橫穿等無數復雜場景。如果一個模型在這些極端條件下做出了錯誤判斷，而我們無法溯源原因，就意味著無法在下一次類似場景中對其加以修正。舉個例子，曾經有測試中端到端系統將一個路邊廣告牌誤識為停止標志并猛踩剎車，這種“鬼探頭”式的行為，如果不能被精確解釋并避免，將會嚴重影響用戶的信任和系統的穩定性。

其次是可驗證性和合規性問題。自動駕駛技術遲早要接受來自監管機構的嚴苛審查，而透明度是系統合規的關鍵標準。假設一個自動駕駛車輛在事故中造成了人員傷亡，法院和公眾一定會追問，“系統為什么當時做出了這個決策？有沒有證據表明它盡到了應盡的判斷義務？”但如果系統基于端到端神經網絡訓練，輸出是一個“直覺式”的結果，而不是一串清晰的推理步驟，我們便無法提供令人信服的解釋。法律無法容忍“AI憑感覺判斷”，這也限制了端到端模型在現實道路上真正規模化落地的可能。

除了外部監管，還有一個同樣關鍵的問題是系統可維護性。在傳統模塊化自動駕駛系統中，如果發生異常行為，開發者可以逐個排查模塊，找到是感知誤檢了物體，還是預測出現偏差，還是控制器延遲響應。而在端到端模型中，這種逐層定位問題的方式幾乎無效，因為所有模塊的功能都交織在一起，隱藏在權重矩陣和激活圖中。要找出問題的根源，往往需要重新訓練、調參甚至修改網絡結構，而這是一項高成本、高不確定性的工程任務。

那么，有沒有辦法“打開”這個黑盒呢？從技術層面來說，有一些可行路徑。一個重要的方向是“可解釋人工智能”（Explainable AI, XAI）。XAI試圖通過各種工具和方法，揭示神經網絡內部的運算邏輯，讓我們知道模型是依據什么特征做出當前判斷。在自動駕駛中，比較典型的方法包括特征歸因（如Grad-CAM、Saliency Map）、概念激活（Concept Activation Vectors）以及模型插值分析等。舉個例子，如果我們能在一張圖像中看到模型在預測左轉時，激活的是圖像左側的路口區域，而不是天空或廣告牌，那么就可以初步認為模型關注到了正確的區域。再如，若我們人為修改輸入圖像中的某個因素（比如遮住標志線），發現模型輸出行為發生了顯著變化，就可以推測該特征對模型有重要影響。

另一個方向是引入“結構可控”的中間層。很多研究正在嘗試在端到端網絡中嵌入一些“語義可解”的模塊，比如顯式的對象檢測層、可視化注意力層、可控策略生成器等。通過讓某些中間變量具有實際語義，比如“當前車道數”、“前方障礙距離”、“紅綠燈狀態”等內容，我們就能逐步恢復模型推理的可觀測性。這種結構并不完全摒棄端到端思路，而是融合了模塊化的透明優勢與深度學習的強泛化能力，可視為“軟模塊化”的變體。特斯拉Autopilot的某些版本以及小鵬的XNet都在嘗試類似路徑，即在全感知-全場景決策的系統中，保留一部分對人類友好的中間表示，以便調試與優化。

同時，模型訓練的方式也可以改進，強化可解釋性。如在訓練過程中加入可視化正則項、語義約束損失函數或中間監督機制，讓模型在學習準確預測的同時，也要對中間結果進行約束，使得其更符合人類認知邏輯。此外，利用仿真環境進行可控場景生成，也有助于對模型在特定條件下的行為進行系統性分析，比如評估它在低光、強反光、遮擋等場景中的表現及其穩定性。

當然，提升端到端模型可解釋性的技術仍處于不斷發展之中，目前還難以做到完全透明。但這并不意味著我們必須選擇“性能優先”而放棄“可解釋性”。從產業角度來看，未來自動駕駛系統可能采用“多模型融合”的方案，即在主決策模型之外，引入多個副本模型進行行為校驗、風險預測、異常檢測等任務。如在車輛決定右轉時，可以有一個并行模型判斷該決策是否合理；如果兩個模型存在嚴重分歧，則觸發人機交互或執行安全策略。這種架構下，即便主模型是端到端的黑盒，我們也能通過外圍系統來進行“旁路監督”，保障整體系統的安全與可解釋性。

自動駕駛中的端到端大模型之所以具備強烈的黑盒特性，既有模型結構本身的復雜性原因，也與行業尚未建立起成熟的可解釋性體系有關。要真正實現端到端模型在量產車上的廣泛應用，必須從系統設計、訓練機制、中間可視化到輔助審查等多個層面協同推進“拆箱”工程。未來可解釋AI技術的進一步突破，以及產業界對透明決策需求的持續推動，有望讓端到端大模型不再是黑盒，而是一個既聰明又可信的智能駕駛大腦。

審核編輯 黃宇