当人们讨论自动驾驶技术的未来，目光总会聚焦在那个核心问题上：系统能否在纷繁复杂的路况中做出既安全又合理的决策？这看似简单的期待，背后却隐藏着一场关于“确定性”的巨大挑战。为了实现从感知到控制的无缝衔接，端到端大模型应运而生，它试图用一个庞大的神经网络完成从传感器输入到方向盘转动的全过程。然而，这种高度集成的架构虽然提升了学习效率，却也带来了不容忽视的副作用——不确定性。
所谓“不确定性”，并非指系统完全失控，而是指在面对相似甚至相同的驾驶场景时，模型可能输出截然不同的行为指令，且这种偏差难以被精确预测或解释。这种现象并非空穴来风，其根源深植于数据与模型本身。一方面，现实世界充满噪声：暴雨中的模糊轮廓、夜晚逆光下的行人剪影，这些本就让人类驾驶员也需谨慎判断的场景，构成了所谓的“数据不确定性”。另一方面，模型的知识边界始终存在，那些训练数据中未曾出现的极端情况，如突发的路面塌陷或异常的交通参与者行为，会触发模型的“认知盲区”，即“模型不确定性”。这两者共同作用，使得端到端系统的决策过程变得不再透明。
更复杂的是，自动驾驶并非静态图像识别，而是一个持续反馈的闭环系统。一次微小的判断偏差，可能在连续的决策链条中被不断放大，最终演变为严重的安全隐患。端到端模型的输出往往是连续的控制信号或概率分布，若其置信度评估失准，系统可能在高风险情境下表现出危险的“过度自信”。这种动态累积的风险，远比单帧误判更为致命。
为何端到端架构更容易暴露这一问题？首先，其“黑箱”特性让故障溯源变得极为困难。传统模块化系统中，问题可逐层排查；而在端到端模型中，工程师难以定位错误源于感知、预测还是规划。其次，验证难度剧增。传统系统有明确的性能指标，而端到端模型的评估依赖于海量场景覆盖，难以穷尽所有长尾案例。再者，模型对训练数据的分布高度敏感，一旦现实路况与训练集出现偏差，表现可能急剧下滑。最后，深度模型固有的“过度自信”倾向，在安全至上的自动驾驶领域显得尤为危险。
这种不确定性带来的影响是多维度的。安全层面，可能导致误操作引发事故；用户体验上，车辆可能表现得犹豫不决或鲁莽冒进，损害舒适性与效率；商业化进程中，公众和监管机构对“无法解释的事故”天然缺乏信任，阻碍落地推广。此外，为应对不确定性而进行的海量数据采集、分析与迭代，也显著推高了运营成本。
面对这一难题，行业并未束手无策。通过模型集成、贝叶斯方法、异常检测等手段，我们已能初步量化不确定性。更重要的是，将这些信息融入决策系统——例如，当感知置信度下降时自动减速，或在高风险区域启用备用规则模块。混合架构正成为趋势：以端到端模型作为“主驾驶”，辅以传统模块作为“安全员”，在关键时刻介入，形成双重保障。
从根本上缓解不确定性，需从数据采集、训练策略、系统架构到运行监控全链条协同。主动挖掘长尾场景、引入不确定性感知的损失函数、部署实时监控与回放系统，都是关键举措。不确定性并非不可逾越的障碍，而是自动驾驶走向成熟必须跨越的门槛。唯有将其视为设计的核心变量，而非回避的缺陷，才能真正构建出既智能又可信的未来出行系统。
