学术界通常采用统一建模的方式来设计自动驾驶系统，将感知、决策和控制整合到一个模型中。这种方法利用深度学习等机器学习技术进行数据驱动的建模和训练，实现端到端的解决方案，充分利用数据提高系统的性能和鲁棒性。然而，这种方法也面临着数据采集、标注、模型解释和可靠性等方面的挑战。

工程界则倾向于采用分治突破的方法来设计自动驾驶系统，将整个系统拆分成多个子系统，并分别进行设计和优化。这些子系统包括感知、定位、规划和控制等方面，每个子系统都有自己的设计和优化方法。这种方法可以更好地控制和优化每个子系统，提高整个系统的性能和可靠性。但是，需要解决子系统之间的集成和协调问题，确保整个系统的一致性和稳定性。

在实际设计自动驾驶系统时，需要综合考虑学术界和工程界的思路和方法，并结合具体的应用场景和需求进行选择和调整。
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