决策规划（Decision-making and Planning） 的十年（2015–2025），是从“人类逻辑的翻译者”向“具备自我意识的驾驶大脑”的终极跃迁。

如果说感知是“眼睛”，那么决策规划就是“大脑”。这十年的核心矛盾在于：如何用有限的代码去应对无限可能的复杂交通场景？

一、 演进三大阶段：从“If-Else”到“神经拟人”

1. 规则驱动与专家系统阶段 (2015–2018) —— “教机器开车”

• 核心技术： 有限状态机 (FSM)、人工势场法、Dijkstra/A* 路径搜索。
• 逻辑： 工程师预设成千上万条规则。例如：“如果左侧有车且间距小于 ，则禁止变道”。
• 特征： 极其生硬。在路口遇到稍微复杂的博弈（如加塞）时，系统往往会因为没有对应的规则而“卡死”或采取极端的急刹。
• 局限： “代码膨胀”。功能每增加一点，代码复杂等级成倍上升，人类专家已无法维护。

2. 时空联合优化与概率预测阶段 (2019–2022) —— “数学博弈”

• 核心技术： 二次规划 (QP)、模型预测控制 (MPC)、动态规划 (DP)。
• 逻辑： 将驾驶抽象为一个数学最优化问题——在满足安全约束的前提下，寻找一条舒适度最高、时间最短的曲线。
• 突破：
• 交互式预测： 开始考虑周围车辆的意图。不再假设对方是静止的，而是预测对方可能的轨迹。
• 时空联合： 不再先算路径再算速度，而是将时间和空间合并（ 维度），实现了更平滑的超车变道动作。

3. 端到端与 VLA 大模型阶段 (2023–2025) —— “AI 自我领悟”

• 核心技术： 强化学习 (RL)、模仿学习 (IL)、VLA (视觉-语言-动作) 模型。
• 2025 现状：
• 端到端 One Model： 决策不再是独立的模块。2025 年的顶尖方案（如特斯拉 FSD v12、华为 ADS 3.0）通过神经网络直接将感知数据转化为驾驶动作。
• 常识决策： 引入大语言模型（LLM）的理解能力，使决策层具备了“常识”。它理解“救护车在后面要避让”、“水坑要减速慢行”这些无法用简单几何公式定义的逻辑。

二、 核心维度十年对比表 (2015 vs 2025)

三、 2025 年的技术巅峰：安全可解释的端到端

在 2025 年，决策规划通过“双系统”架构实现了性能与安全的平衡：

1. 快思考与慢思考 (System 1 & System 2)：

• 快思考（端到端神经网络）： 负责 95% 的日常驾驶，追求极致的平顺和拟人。
• 慢思考（基于规则的安全盾牌）： [Image showing a dual-layer planning architecture: Neural Planner for comfort and Rule-based Shield for safety]
  在底层使用 eBPF 实时审计。如果神经网络给出的指令违反了最小安全距离或最大加速度，安全盾牌会毫秒级介入纠偏。

2. 交互式世界模型预演：
   2025 年的规控大模型在做出决策前，会在“脑中”以 30fps 的速度预演周围车辆对本车动作的反应。它能判断出：“如果我现在强行切入，后车大概率会减速还是会加速争抢？”
3. 群体智慧实时对齐：
   通过车云协同，一旦某个路段发生了新的交通规则变更（如临时单行），云端会通过数据闭环快速更新该区域的规控权重，并在几分钟内下发给所有车辆，无需重新写代码。

总结：从“计算”到“思考”

过去十年的演进，是将决策规划从**“死板的说明书”打造成了“灵活的数字灵魂”**。

• 2015 年： 决策是“如果…那么…”。
• 2025 年： 决策是“我知道在此时、此地，一位经验丰富的司机应该如何优雅地通过”。