端到端自动驾驶系统的架构设计，目前主流做法实际上已经出现两种路径，我们来拆解一下：
🚘 一、Occupancy 是否用于运动规划？
一种趋势是使用 Occupancy 表示作为 中间表征，用于：
- 运动规划：表示可通行区域、障碍物几何形状
- 可行驶空间建模：比BEV更精细地表达边界和障碍物体积
- 不依赖精确物体检测：可以以"可通行/不可通行"为标准做规划
📌 典型工作：
- Wayve（英国自动驾驶公司） 的 Occupancy Map-based Planning
- Tesla 的 occupancy flow field：也是 occupancy 表达，预测未来每个 occupancy voxel 的概率和速度方向
Occupancy Networks 在自动驾驶里逐渐被作为一种"更通用、稠密的世界表征"来使用，尤其适合用于规划和碰撞检测。
🗺️ 二、是否可以只生成局部地图用于规划？
这是目前仍然主流的工业落地路线：
- 从BEV或传感器融合中生成局部地图
- 局部地图中包括车道线、障碍物、交通规则区域等
- *再进行规则规划（如A、采样树、优化轨迹）**
📌 优势是：
- 可解释性强（人类可以看懂地图）
- 与已有的自动驾驶体系（SLAM、地图规控）兼容
- 算法稳定、易于调参和控制
🧠 三、未来趋势：端到端 vs 中间表征
| 路线 | 是否使用 Occupancy | 是否生成局部地图 | 举例 |
|---|---|---|---|
| 纯端到端（模仿学习） | ❌ | ❌ | Comma.ai、原始End-to-End |
| 表征式端到端 | ✅ | ❌ | Wayve、Tesla occupancy flow |
| 分层模块化 | ✅/❌ | ✅ | Apollo、Autoware |
🔍 总结一句话：
Occupancy 是越来越被当作"可通行空间"表示，用于运动规划的一个核心输入；但生成结构化的局部地图用于规划仍然是目前更稳定可控的工程路线。