UniAD 统一自动驾驶关键任务，但是端到端的训练难度极大，对数据的要求和工程能力的要求比常规的技术栈要高，但是由此带来的全局一致性让整个系统变得更加简洁，也能够防止某个模块进入局部最优，而不是全局最优。

虽然整体称为端到端，但是各个模块直接确实有着明显的界限和区隔，并非一个整体黑盒网络。

各个模块间有了相当的可解释性，也有利于训练和 Debug，为自动驾驶端到端的设计提供了一个很好的范本，也期待在工业界的应用。

(相关资料图)

在正式讨论这篇论文前，其实有一个问题，端到端自动驾驶到底是什么？

01

端到端自动驾驶到底是什么？

经典的自动驾驶系统有着相对统一的系统架构：

探测（detection）

跟踪（tracking）

静态环境建图（mapping）

高精地图定位

目标物轨迹预测

本车轨迹规划

运动控制

几乎所有的自动驾驶系统都离不开这些子系统，在常规的技术开发中，这些模块分别由不同的团队分担，各自负责自己模块的结果输出。

这样的好处是，每一个子系统都能够有足够好的可解释性，在开发时能够独立优化。

与此同时，为了保证整体自动驾驶的性能，每一个模块都需要保证给出稳定的表现。

所以事实上在一个 Bug 出现时，需要巨大的 Triage 团队对 Bug 进行分析，然后将具体的 Bug 来源分配给责任团队。

据说在 Waymo，甚至有超过 200 人的团队，对 Bug 进行分析和责任分配。

那找 Bug 来源和 Bug 优化的任务就不能自动化吗？

当然可以， 如果我们能将各个模块用可微分的方式连接起来。类似于传统深度学习，出现误差时，深度自动回传进行权重更新。

某种程度上，这就是端到端自动驾驶的概念。

02

理想化的端到端自动驾驶

事实上，从自动驾驶开始发展，就一直伴随一个看似幼稚但是非常复杂的疑问：

为什么我们不能开发一个系统，输入时是传感器信号（摄像头，激光雷达），输出是控制指令（转向，刹车，加速）？

这个问题，实际上，业界也一直有人在探讨，甚至于国内 2018 年还有一家公司给出了这样计划：

其方案

输入为视觉信号，输出为 Steering，Brake，Accelerate，而真值为真实人类司机的上述动作。

输入输出都有了，真值数据也有了，接下来就是塞进看不太懂的胶囊神经网络里进行全局优化训练，最后就能给出结果。

这个方案好在没有吸引到什么大手笔投资，很快就销声匿迹了。

不过这两天，大模型出来之后，我甚至也看到了一模一样的计划，只不过网络换成了大模型。

03

为什么完全端到端目前不可行？

神经网络的黑盒效应让完全端到端自动驾驶无法找到正确优化方向。

本质上又回到了最初的问题，模块解耦让多模块单独优化成为可能，让每一个模块拥有独立的可解释性。

而如果变成一个巨大的神经网络模块，这种基于统计学的神经网络是无法保证在正确的道路上持续优化的，因为无法保证对未见过的物体的鲁棒性，也无法对某一个具体的 Bug 进行定向改进。

可能会有人会问，那语言大模型表现可以迁移吗？

泛化性的迁移是可行的， 根据 Google 的研究结果，他们基于语言大模型的抓取机器人，已经可以做到对没有见过的物体有直接的泛化能力，例如他们要求从未见过乌龟的机器人抓取一只乌龟，任务能够被很好地完成。

因为很好地使用了大语言模型的泛化能力，但是这件事情在自动驾驶上，尚未得到验证。

但是如何对一个具体的 Bug 进行改进？

假设出现了一次误刹，经典的自动驾驶技术栈会分析：

根据这些然后再进行定向优化。

但是，完全端到端，就失去了这种定向优化的能力，甚至都无法知道，具体应该提供哪种数据进行定向优化。

而理想在上周提到的红绿灯意图网络（TIN）也同样是一个视觉输入到转向意图的整体设计创新，令人印象深刻。

但是对于具体如何应用到量产中我其实并不乐观，一个这样的网络硬件部署难度和实际效用的收益比尚且不论，而优化过程是一个更加大的命题。

如果答案是加上所有的量产数据，显然不能说服工程界，期待之后有更加深入的介绍。

当然，Elon Musk 在上个月的 Twitter 中，画了一个巨大的视觉到控制指令的饼，但是我也绝不认为他们正在研究的模型内部是一个完全黑盒的网络。

04

工程派的端到端自动驾驶 UniAD

整体自动优化，可解释性我统统都要

为了解决整体优化问题，UniAD 使用了一个巨大的 Transformer 网络，但是为了保证每个模块有足够的可解释性并能够被独立优化，这个网络被分割成多个共享 BEV 特征的 Transformer 网络。

首次将跟踪、建图、轨迹预测、占据栅格预测统一到一起，并且使用不依赖高精地图的 Planner 作为一个最终的目标输出，同时使用 Plan 结果作为整体训练的 loss 来源。

也就是说，UniAD 并没有完全抛弃原有的自动驾驶技术栈，而是改变了子模块连接的方式，传统可能是靠规则和显式连接，例如先从检测网络拿到目标物体的位置和速度，再喂给下一个模块。

这种规则和显式连接的方式无法完成梯度传播（神经网络的自我迭代方式），只能靠人工优化。

但是 UniAD 共享了 BEV 特征，将子模块用神经网络的方式连接起来。这样就保证了整体网络的一致性，能够完成梯度的前向传播，也就有了自动优化的能力。

整体流程

从流程上看，首先将环视的图片以 Transformer 映射到 BEV 空间供后续模块使用。

TrackFormer 根据 BEV 信息进行推理，融合了检测和跟踪任务，输出为目标检测和跟踪的信息；

MapFormer 根据 BEV 信息给出实时地图构建结果；

之后 Motion Former 将 TrackerFormer 的结果和 MapFormer 的结果和 BEV 结果进行融合，最后得出周围物体整体轨迹和预测。

这些信息会作为 OccFormer 的输入，再次与 BEV 特征融合作为占据栅格网络预测的输入。Planner 的目标是防止本车与占据栅格碰撞，作为整个大模块的最终输出。

前景

面对一个巨大的，并且分模块的任务，训练过程一定是非常不稳定的。

文章中提到，根据他们的经验，他们会先训练 6 次 Percecption（Track 和 Map ）部分，再训练 20 次整体，最后得到比较好的结果。

这种训练方式也是得益于整体设计的相对解耦，感知模块可以被单独训练。能够在获得一个相对已经稳定的感知结果的基础上，进行后续模块的训练，同时也对感知模块进行优化。

这种设计为工业界使用提供了一定的便利，多个模块之间的输出可以被单独 debug，也能被统一优化。

而在工业界相对比较多的本车 Plan 相关数据也为整个网络的训练提供了保证。

UniAD 的输出到了Planning 就截止了，确实因为后面控制的内容就不属于计算机视觉领域了，并且其实控制模块用 Learning 的方式其实并没有的得到承认 期待一些公司的部署结果。

写在最后

关于自动驾驶的未来，各个模块之间的界限越来越模糊，与此同时，配套的开发工具链也需要从模块解耦转换到模块融合。

有意思的是，恰逢其时，来自 Waabi 创始人，著名研究学者 Raquel 的一篇文章 CVPR Highlight UniSim 也非常值得一读。

使用 NeRF 相关技术，统一了场景编辑、Camera 仿真、Lidar 仿真、交通仿真多个任务。

这篇文章为高效端到端的仿真训练提供了可能性。

虽然从算法创新的角度看，太阳底下没有什么新鲜事，UniAD 是 Tranformer 的工程化创新，UniSim 是 NeRF 的工程化创新。

但是自动驾驶本身就是一个工程问题，工程化和快速迭代的能力会越来越重要。

学术界已经有了非常明显的转变，国内工业界某些公司却似乎还在每天宣传自家算法的巨大创新。

甚至在这次 Best Paper 发布之后， 知乎上很多人诟病 UniAD 算法不够创新。

可是自动驾驶作为一个巨大的工程问题，为了创新而创新是无法带来真正量产可用的系统的。

这种反差倒也是一件非常有意思的事情。

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