“端到端要替代传统规控了”“以后自动驾驶靠端到端就能解决所有问题”—— 最近在自动驾驶行业，类似的声音不绝于耳。但真正深耕一线的从业者却泼了冷水：“那些号称端到端包治百病的人，压根没做过 PnC（规划与控制）。” 事实上，当前业内的端到端技术离成熟还有很长距离，即便多家车企和技术公司在全力攻坚，也仍离不开传统方法 “兜底”，所谓 “彻底替代传统规控” 的说法，更像是脱离工程实际的空想。

要搞懂这场争议，得先明白 “端到端自动驾驶” 到底是什么。按照最初定义，它是指直接输入传感器（摄像头、激光雷达、雷达等）的原始数据，跳过传统模块化流程中 “感知→决策→规划” 的分步处理，直接输出车辆控制信号（比如油门大小、方向盘转角）或行驶轨迹。打个比方，传统模块化就像 “拆解步骤做饭”：先买菜（感知）、再决定做什么菜（决策）、最后按步骤烹饪（规划控制）；而端到端更像 “直接复刻大厨手艺”，看一眼食材就直接做出成品，理论上能避免分步处理中 “信息损耗” 的问题。

这也是行业追求端到端的核心原因。在传统模块化方案里，感知系统会把 “识别到行人、红绿灯、障碍物” 等结果，以人工定义的格式传给 PnC 模块，但现实路况是 “开集场景”—— 总有训练数据里没覆盖到的突发情况（比如路边突然窜出的小动物、临时摆放的施工标志），人工定义的感知结果根本无法穷尽所有影响因素，就像 “用固定食谱应对千变万化的食材”，很容易出现决策失误。而端到端通过隐式或显式的方式，能更全面地传递感知信息，理论上具备更高的性能上限，这也是车企想跳出 “感知模型无尽迭代死循环” 的重要动力。

但理想很丰满，现实很骨感。真正参与过端到端落地的工程师都清楚：端到端的上限高了，下限却没稳住。目前行业普遍用 “模仿学习” 训练端到端模型，也就是让模型 “模仿人类司机的驾驶行为”，但一旦遇到训练数据之外的场景，模型就可能出现 “离谱操作”—— 比如在复杂路口误判优先级、对临时交通管制无动于衷。正因如此，现在工业界的主流做法，都是让端到端输出的轨迹或控制信号，再经过一道传统 PnC 的 “审核”：如果端到端的决策符合安全规则，就按其执行；如果出现异常，传统规控会立刻接管，避免事故发生。换句话说，“端到端给初解，PnC 来兜底”，才是当前最务实的方案。

可为何还有人鼓吹 “端到端即将替代传统规控”？一部分是对技术原理的误解，把 “理论潜力” 当成了 “落地能力”；另一部分则是脱离工程实际的空谈 —— 正如业内人吐槽：“见到吹端到端的，上去就问他‘无后处理、无兜底的闭环性能’，一问一个不吱声。” 要知道，自动驾驶不是实验室里的算法竞赛，而是需要面对复杂路况、保障绝对安全的工程难题。即便像特斯拉 FSD 这样的高阶智驾系统，也仍在车道选择、特殊场景应对上存在问题，更别说完全依赖端到端了。

更理性的行业共识是：自动驾驶的未来，是 “数据驱动” 与 “规则驱动” 的结合，而非单一技术路线的 “一刀切”。端到端的价值在于解决传统模块化难以覆盖的 “长尾场景”—— 比如复杂天气下的路况判断、无标线道路的行驶决策；而传统规控的价值在于 “安全兜底”，用成熟的规则应对已知风险。就像有工程师所说：“随着端到端模型在更多场景下验证充分，传统规控的介入会越来越少，但永远不会完全消失。” 毕竟，在关乎生命安全的领域，“百分百可靠” 比 “技术先进性” 更重要。

对于普通消费者来说，也不用被 “端到端” 的概念绑架。选智驾车型时，与其纠结 “是不是纯端到端”，不如更关注 “实际路况表现”：比如在暴雨天能否稳定识别红绿灯、在施工路段能否灵活避让、遇到突发情况能否及时刹车。这些看得见、摸得着的安全性能，才是技术落地的真正价值。

总而言之，端到端是自动驾驶的重要发展方向，但绝非 “包治百病” 的神药。行业需要给它更多时间沉淀，而非急于用 “替代论” 制造焦虑；而那些没做过 PnC、不了解工程难点的 “鼓吹者”，也该停下不切实际的言论 —— 毕竟，自动驾驶的进步，靠的是脚踏实地的技术攻坚，不是空谈口号。