关于Planning，特别是端到端Planning

作者 | Invictus  编辑 | 汽车人

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/681400608

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最近有一个票圈里很久以前（我还在土加的时候）加过的的做无人驾驶决策规划的大佬从美国回来，然后机缘巧合就见面聊了聊，向他请教了一些美国那边行业内专业人士对于决策规划的一些看法。下面是几点:

1. T某拉的的planning用DL主要是为了加速树搜索，而不是直接端到端黑箱出轨迹。

2. 用DL直接出轨迹（下游再用ilqr救一救？）, 甚至DL直接从一堆轨迹里面挑轨迹都是不靠谱的，因为出了问题短时间根本修不好，也没人知道要多少数据可以修好。

3. 用DL只是加速是ok的，因为反正出了问题顶多影响搜索效率，不会有啥严重后果。

4. 同理Prediction直接DL出轨迹也是不行的，至少要结合planning，做一些agent的轨迹优化和生成，比如类似joint planning。这个具体咋做视各家的技术水平。

5. 行业内专业人士认为，还是需要基于对prediction和planning的深刻理解，把framework和modeling作对，把要求解的问题定义对，才可能得到比较好的结果。DL可以作为tool处理其中一些子问题，但不应当认为有了DL e2e就可以再也不用把理论做对了，那样只会garbage in, garbage out。

我很高兴知道，大佬说的很多东西，是我们在TuSimple开发新planning算法时所一直遵循的。

下面是我之前对类似价值观的阐述 。我是从数理科学的角度在强调 公理（假设）-演绎（建模+优化求解）-实证（仿真+物理世界测试） 闭环的重要性，因为这样的范式是数理科学早就确立的（比如物理学就是个典型的例子，经济学什么的也有类似的特征）

如何评价图森未来的AI Day？:https://www.zhihu.com/question/614550274/answer/3250550648

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希望有些鼓吹e2e可以且只有e2e可以彻底解决无人驾驶的网友们能正视现实，不要盲目跟着某些企业的营销鼓噪。如果你不是专业人士，那跟风鼓吹你完全不懂的东西，是极不负责任的。特别是个别做感知的兄弟，如果您不懂planning/control，至少不要跟着鼓吹应该用e2e来替换掉一个科学的Planning/control framework。我至今还记得21年初某个感知兄弟看完T某拉AI day后（那个时候T某拉还在吹影子模式），质问我们做planning为啥不用imitation learning实现 :-D

希望还在认真秉持planning/control数学建模和求解严谨性的同学/同行们能坚持下去，坚持自己的路线，做好的自己的研究和工作。（ps,我觉得我们在图森做的真的还挺不错的）

当然，谋事在人，成事在天。我们做科研的人的力量在国际形势面前是很渺小的，国家间的小风小浪也足以把我们努力搭建的高塔吹得摇摇欲坠。但只要坚持做对的事情，我们就会不断变得更强，积累知识和思维上的财富（如果不是银行卡里的话），并获得突破极限得快乐。总有一天，我们（指的是坚持上面所说价值观的人）会创造出改变世界的东西。

Have faith in our course! Keep marching on and one day we will reach the ultimate truth. [at least in the limit sense]

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