本诺这个话题挺有意思的，应该是指 新的 NWM 是否还有轨迹规划层兜底的事情。
转发写不下，我们分两个篇幅去讨论一下。
端到端智驾方案里的两个核心质疑：
1、轨迹兜底的问题
端到端方案的核心逻辑是 输入感知→直接输出控制，绕过了传统智驾的 感知→规划→控制 模块化链路。
好处是数据驱动、系统更简洁。
坏处是中间过程不可解释，你不知道它在某个corner case里为什么会做出某个决策。
本诺问的是：如果没有显式的轨迹规划层做兜底，那系统在遇到未知场景时的安全边界在哪里？
全链路黑盒真的可靠吗？
2、车型适配的问题
传统模块化方案里，油门开度、转向角度这些控制信号是经过车辆动力学模型计算的，会考虑整备质量、载重、轮胎附着系数等因素。
但端到端方案如果直接从感知到控制，这些物理约束是怎么被学进去的？
训练数据里如果没覆盖某些车型、某些载荷状态，模型能不能泛化？
这是工程落地层面的真实挑战。
这两个问题其实是行业里比较公认的端到端方案争议点：
- 学术界对 黑盒 安全性的质疑一直没停- 特斯拉 FSD 端到端方案在北美也出过不少争议案例- 国内车企现在很多在推 端到端+规则兜底 的混合方案，一定程度上是在回应这两个问题
端到端绕过了轨迹规划，但轨迹输出反而在进化后的方案里重新出现，这个现象本身就挺有意思的。
端到端直接控车，天然存在三个问题：
第一，安全边界不可控。
端到端模型输出的控制指令，是训练数据里 看起来对 的行为。
但如果遇到分布外的场景，如积水路面、临时施工、逆光，模型可能会输出一个在人类看来匪夷所思的控制决策。
没有轨迹兜底，系统没有任何安全校验层。
加轨迹输出的方案，本质上是把轨迹规划当成监督信号，端到端输出的控制指令，如果偏离了合理轨迹的范围，就触发干预。
第二，车辆动力学适配。
直接控制油门和转向，不同车型的响应特性差异巨大，同样是转向 5 度，在紧凑型轿车和大型 SUV 上的横摆角速度完全不同。
轨迹输出层本质上是一个 车辆动力学抽象。
它输出的不是转多少度，而是这个时间点车辆应该在哪、什么姿态。
这样下游控制模块可以根据具体车型做适配，不需要模型本身学会所有车型的物理特性。
第三，可解释性和法规要求。
L3以上的自动驾驶，监管层面要求系统行为可审计。纯端到端在认证上几乎是死路，你没法向监管机构解释系统在某个场景下为什么这样开。
输出轨迹相当于提供了一个可解释的中间表征，先说清楚我打算怎么开，再执行。
出了事故也有迹可循。
特斯拉 FSD v12 之后其实也在内部引入了一些隐式的轨迹概念，只是没有显式模块化。
新能源大牛说
