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[首发于智驾最前沿微信公众号]随着自动驾驶系统从模块化走向端到端，端到端定位Transformer正逐渐被引入到端到端架构中，自动中何试图解决传统模型在复杂语义理解、驾驶架构全局路径推理以及行为预测上的端到端定位局限。但我们必须清晰认识到，自动中何Transformer在端到端架构中的驾驶架构作用既非全能主脑，也并非简单插件，端到端定位它更像是自动中何“认知大脑”的角色，在端到端系统中承担高阶决策与抽象建模的驾驶架构任务，而具体的端到端定位感知、控制、自动中何接口层仍需要传统深度学习模型支撑。驾驶架构这种多层次分工，端到端定位是自动中何现阶段端到端架构得以落地的现实路径。

传统端到端架构追求的驾驶架构是感知、决策、控制“一体化”建模，即通过一个大模型输入传感器原始数据（如图像、点云、雷达），直接输出转向角、加速度、刹车指令等操作值。在这个过程中，模型在内部完成了目标识别、语义理解、路径预测等任务，但由于中间过程不可分割，因此也失去了可解释性与调试能力。这在学术实验中尚可接受，但在需要极高安全保障的商用场景中存在巨大风险。Transformer试图通过其在序列建模和上下文理解上的强大能力，提升端到端模型的抽象表达能力，并通过“注意力机制”模拟决策过程的透明性。

目前，典型的Transformer架构已被用于构建“感知-规划-控制统一建模”的方案。如Waymo和小马智行正在研发的多模态大模型（MultimodalLargeModels，MLLMs），将来自摄像头、激光雷达、毫米波雷达的数据融合输入，并结合地图语义、交通规则、历史轨迹等信息，交由Transformer构建多层次时空表征。这种表征并非直接输出控制命令，而是形成一个“世界模型”——即系统对当前交通状态的主观理解。随后，该模型再将理解结果交由行为规划子模块去执行，使得端到端过程具有一定结构化逻辑，从而兼顾可解释性与泛化能力。

Transformer在此过程中承担了以下几个关键角色，首先，它作为感知与推理的中间桥梁，将多模态信息统一编码后，建立不同要素之间的因果关系。如前方车辆正在减速、右侧有行人接近斑马线、红绿灯为黄色，这一系列事件并非孤立，而是需要模型结合上下文统一判断其潜在交互模式。传统深度学习模型常以图像特征为主导，缺乏事件间的时间序列建模能力，而Transformer则可通过自注意力机制理解其潜在逻辑与权重。

其次，在行为预测与交互建模方面，Transformer的优势更加明显。当前大多数自动驾驶车辆仍面临“交互不清晰”的问题，即无法准确预测其他交通参与者的未来行为。在密集城市交通中，行人与非机动车的行为极具不确定性，传统模块化方法常常分工割裂，难以统一评估这些交互背后的潜在意图。而Transformer可将多方信息整合为统一的时序表示，并通过预训练或迁移学习，推断出最合理的策略响应。这种“策略编排能力”正是大模型在端到端架构中所具备的关键竞争力。

但我们也必须看到，Transformer模型在端到端架构中的部署仍有很多问题需要解决。首先是实时性。自动驾驶决策周期通常控制在50~100毫秒以内，而当前参数级别在数十亿的LLM模型，其推理时间远超这一窗口，哪怕在专用加速芯片上也难以满足高频循环执行的需要。为此，有方案正在尝试构建“轻量化Transformer”或剪枝后的中型模型，用于车端执行，同时将大型模型部署在云端，用于训练、场景生成和后处理分析。

其次是数据来源与分布一致性问题。端到端架构中，训练数据的分布对最终模型稳定性至关重要。Transformer需要大规模多样化的训练语料，但当前自动驾驶行业的数据集大多来自“长尾场景稀缺”的真实道路采集，难以支持Transformer在各种极端场景中的泛化学习。因此，越来越多采用仿真平台生成“近物理级真实场景”，通过虚拟交通参与者的动态交互来拓展模型的训练维度。英伟达的Omniverse与小马智行的Cosmos就是典型代表，它们利用物理引擎+世界建模的方式，赋能Transformer实现更完整的场景理解与迁移学习。

可解释性问题仍是另一个待解命题。尽管Transformer的注意力权重图可以部分展示模型的“关注焦点”，但其内部推理路径、权重更新机制依旧缺乏明确可控的数学表达式。这意味着当模型在特定场景下做出错误决策时，我们难以准确还原其出错节点。这对负责安全评估的工程师或监管机构来说是巨大障碍。因此，现阶段很多自动驾驶方案并不完全放弃中间模块，而是采取“端到端+模块化结合”的策略，既保留可追溯路径，也提升建模能力。

在实际部署时，Transformer常被用于“策略融合层”或“全局语义层”。在系统完成环境感知之后，Transformer可用来处理如“当前进入学校区域需减速”、“根据红绿灯逻辑调整等待时间”等上下文规则。这种基于语义的规则推理与路径重组，正是传统神经网络难以处理的抽象逻辑任务，也是Transformer最为擅长的部分。从长远来看，这种认知能力的引入或将推动自动驾驶从“感知驱动”向“意图驱动”转型，让车辆不仅看到周围发生了什么，还能理解“为什么”会发生，从而更好地预测“接下来会发生什么”。

还有一些技术方案正在探索更为极致的端到端方式，如将Transformer作为唯一的大模型，从传感器输入到控制输出全部涵盖。特斯拉的FSDBeta系统便试图走这条路径，尝试用Transformer编排整个感知-决策流程，规避中间人工规则的干预。然而，目前该方案仍面临大量质疑。其在面对突发情况时缺乏故障冗余；系统行为的不可解释性也令监管机构难以接受。因此，哪怕在特斯拉公布的Robotaxi项目中，仍需配备人工监控机制以确保安全兜底。这充分说明，在安全为前提的自动驾驶场景中，Transformer在端到端中的应用尚处于“受限”阶段。

综上，Transformer在端到端自动驾驶架构中的角色定位，绝不是“替代一切”的通用工具，也不是某些理想主义者期待的“万能大脑”。更准确地说，它是一种用于抽象建模、高阶推理、语义决策与交互理解的智能补丁。它填补了传统深度学习难以处理的认知空白，为系统带来了更强的泛化能力与策略灵活性。它并不取代感知、控制等需要硬实时与高稳定性的基础模块，而是通过融合架构提升整个系统的智能密度。在未来的系统演进中，Transformer将可能更多地参与“认知层”设计，成为辅助驾驶系统的“推理引擎”，但真正掌握方向盘的，仍然是深度学习与工程控制的“执行大脑”。