两段式

它到底是什么意思

第一段的输出是人能看懂的：3D 目标框、速度、tracking ID、车道线 polyline、交通灯颜色和路口通行性，以及他车的多模态预测轨迹与概率。第二段的规划器只读这些结果。

它的价值全在工程上：能看见中间结果所以能定位问题；能接规则约束和风险检测；感知、预测、规划可以分开升级不必重训全链路；训练更稳定，问题归因更直接。

代价同样清楚：中间表征压缩掉了细粒度几何和交互意图，上下游容易互相甩锅，梯度无法完整跨模块反传，复杂交互场景的性能上限可能低于一段式。

机制图解

容易搞混的地方

看懂之后可以追问

1. 中间表征里，我们丢掉了哪些信息？这些信息在哪类场景会变成问题？两段式的天花板就在这个压缩上。让团队具体说出丢了什么，比笼统说「上限低」有用得多，也能提前锁定风险场景。
2. 感知和规划出问题时，责任怎么划？有没有共同的评测口径？两段式最典型的组织问题是互相甩锅。提前建立联合评测口径，比事后开协调会便宜。

沿着主线继续

先知道

• 端到端——让模型更直接地从传感器输入学到驾驶输出，减少中间环节的信息损失，但不等于取消工程约束。

对比着看

• 一段式——规划器除了结构化结果，还能直读上游的共享特征，规划损失能回传更新表征——上限更高，但难归因、难闭环验证。

接着看

• 导航路径——两段式方案里由模型预测的一条宏观参考线：只表达该往哪走，不是可执行轨迹，不能直接控车。

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