数据驱动和传统方法之间关系如何调和？
其实和自动驾驶非常类似的一个例子就是下棋，刚好在今年2月份的时候Deepmind发表了一篇文章（Grandmaster-Level Chess Without Search https://arxiv.org/abs/2402.04494）就在探索只用数据驱动，抛弃AlphaGo和AlphaZero中的MCTS search是否可行。类比到自动驾驶中就是，只用一个网络直接输出action，抛弃掉后续所有的步骤。文章的结论是，在相当的规模的数据和模型参数下，不用搜索仍然可以得到一个还算合理的结果，然而和加上搜索的方法比，还有非常显著的差距。（文章中这里的对比其实也不尽公平，实际差距应该更大）尤其是在解一些困难的残局上，纯数据驱动性能非常糟糕。这类比到自动驾驶中，也就是意味着，需要多步博弈的困难场景或corner case，仍然很难完全抛弃掉传统的优化或者搜索算法。像AlphaZero一样合理地运用各种技术的优势，才是最为高效提升性能的方式。