在 自动驾驶与机器人领域，特别是面向 ARM 架构 SoC 平台（如 NVIDIA Orin、Qualcomm Snapdragon Ride、TI TDA4、地平线征程、黑芝麻等），且要求 端到端高阶辅助驾驶系统（如 L2+/L3 级功能） 的场景下，框架选择需兼顾开发效率、模型性能、部署工具链成熟度和生态支持。结合 2025 年的行业现状和技术趋势，强烈建议以 PyTorch 为核心训练框架，并配合 ONNX + 高性能推理引擎（如 TensorRT、TVM、OpenVINO 或芯片厂商 SDK） 完成部署。以下是详细评估与建议：
一、核心结论（先说答案）
✅ 推荐方案：PyTorch（训练） → ONNX（中间表示） → 芯片原生推理引擎（如 TensorRT / TIM-VX / Horizon BPU Runtime）不建议直接使用 TensorFlow（包括 TFLite）作为主框架，除非你深度绑定 Google 生态或已有 TF 流水线。
二、关键维度对比分析
| 序号 | 维度 | PyTorch | TensorFlow |
|---|---|---|---|
| 1 | 自动驾驶行业采用率 | 🥇 主流（Tesla、Waymo 新模块、小鹏、蔚来、Momenta、智行者等均用 PyTorch） ⚠️ Tesla 已弃用；Waymo 内部混合（TF + JAX）； | 国内新势力极少用 TF |
| 2 | 模型灵活性（BEV、Transformer、Occupancy） | 🥇 极佳：动态图便于实现复杂感知/预测/规划模块 | ❌ 静态图思维限制创新，自定义算子成本高 |
| 3 | ARM SoC 部署支持 | ✅ 通过 ONNX 通用导出，适配所有主流芯片：NVIDIA Orin → TensorRT;地平线 → ONNX →;BPU Compiler;黑芝麻 → ONNX → AITISA;Qualcomm → SNPE（支持 ONNX） | ⚠️ TFLite 支持有限：不支持复杂算子（如 Deformable Attention）；芯片厂商对 TFLite 优化优先级低 |
| 4 | C/C++ 推理集成 | ✅ 所有主流推理引擎（TensorRT、OpenVINO、TVM）提供 C++ API | ✅ TFLite 有 C++ API，但功能受限（无动态 shape、控制流弱） |
| 5 | 工具链成熟度 | 🥇 ONNX 生态成熟，NVIDIA/TI/Qualcomm/地平线官方文档均以 ONNX 为推荐输入格式 | ⚠️ TFLite 在边缘端"能用"，但调试困难、性能调优工具少 |
| 6 | 社区与人才 | 🥇 自动驾驶开源项目（如 UniAD、BEVFusion、VAD）全部基于 PyTorch | ❌ 几乎无新项目采用 TF |
三、为什么 PyTorch + ONNX 是最佳路径？
✅ 优势 1：训练阶段高度灵活
自动驾驶模型日益复杂：BEV + Transformer + Occupancy + Planning end-to-end
PyTorch 动态图可轻松实现：
条件分支（如不同天气策略）
自定义 CUDA 算子（如稀疏卷积、Deformable DETR）
多模态融合（Camera + LiDAR + Radar）✅ 优势 2：部署解耦，避免厂商锁定
训练用 PyTorch → 导出为 ONNX → 各芯片平台独立优化
未来更换 SoC（如从 Orin 切到地平线 J6）只需重编译 ONNX，无需重训模型✅ 优势 3：芯片厂商官方支持 ONNX
| 芯片平台 | 推理引擎 | ONNX 支持 |
|---|---|---|
| NVIDIA Orin | TensorRT | ✅ 官方推荐输入格式 |
| Qualcomm Ride | SNPE | ✅ 支持 ONNX → DLC |
| Horizon Journey BPU | Compiler | ✅ ONNX 为标准输入 |
| Black Sesame A2000 | AITISA | ✅ ONNX 导入 |
| TI TDA4VM | TIDL | ✅ 支持 ONNX（via TVM 或自研工具） |
📌 相比之下，TFLite 并非这些芯片的首选输入格式，往往需要额外转换，且不支持高级算子。四、典型端到端流程（PyTorch 方案）
训练：PyTorch + Lightning / Hugging Face Accelerate
验证：ONNX Runtime（CPU/GPU）做一致性校验
部署：调用芯片厂商提供的 C++ 推理 SDK五、为什么不推荐 TensorFlow？
TFLite 对复杂模型支持差
不支持 torch.nn.Transformer 等动态结构
自定义算子需手写 C++ + 注册，维护成本高
芯片厂商优化重心不在 TF
NVIDIA：全力优化 TensorRT（支持 ONNX，TF 支持已弱化）
地平线/黑芝麻：官方示例均为 ONNX 或自定义格式
社区资源匮乏
自动驾驶最新论文（如 UniAD、VAD）无 TF 实现
GitHub 上相关项目几乎清一色 PyTorch六、例外情况（可考虑 TF）
仅当满足以下全部条件时，才考虑 TensorFlow：
团队已有成熟的 TFX + TFLite 流水线
目标平台是 低端 ARM Cortex-M（TFLite Micro 适用）
模型非常简单（如传统 CNN 分类，无 Transformer/BEV）
🔧 但高阶辅助驾驶（L2+）必然涉及多传感器融合、时序建模、BEV 等复杂结构，TF 不适合。七、行动建议
训练阶段：使用 PyTorch 2.x + torch.compile() 提升训练速度
导出阶段：用 torch.onnx.export 生成 ONNX，注意：
固定输入 shape（或使用 dynamic axes）
验证 ONNX 与 PyTorch 输出一致性
部署阶段：
NVIDIA Orin → TensorRT
地平线 → 使用 Horizon Model Toolchain
其他平台 → 优先确认是否支持 ONNX✅ 总结：
在 自动驾驶 + ARM SoC + C++ 部署 的高阶辅助驾驶项目中，PyTorch 是唯一合理的选择。它代表了行业方向、技术先进性和工程可持续性。