随着自动驾驶从简单的高速场景进入交通流复杂的城区场景，几万条甚至几十万条规则极其复杂地交织在一起，能够handle得住这些复杂规则的程序员越来越少了。一方面，高昂的认知复杂度和规则交互的不可预测性给系统的鲁棒性、安全性带来了很大的隐患。另一方面，由于天才程序员极其稀少，规则系统的核心逻辑往往掌握在少数几个极度资深的关键人物头脑中，一旦他们离职或者调动，系统的维护就会面临巨大的风险。比技术本身的复杂性更加棘手的是人因问题。当代码的规模越来越大，原本依赖个人智慧的单兵突进开发方式迅速失效，转向兵团作战的开发方式时，为了克服开发和测试人员在理解、沟通、协作和维护规则代码时存在的天然限制和水平差异，需要围绕人因协作定义软件活动、软件开发流程和软件体系，带来了软件工程难题。自动驾驶算法转型端到端范式之后，系统提升自身智能水平的途径由符号主义的规则编码转向连接主义的数据驱动深度学习，自然而然地解决了规则代码复杂性和人因的问题。更重要的，端到端还解决了把钱花在人力上还是花在物力（算力卡）上的问题，见异思迁的人员可以自由流动，买来的算力卡却不长腿。大v聊车
