课程核心定位 - 课程聚焦于自动驾驶领域端到端技术的量产化实战应用，旨在解决行业量产人才稀缺的问题 [1] - 课程设计历时三个月，内容涵盖从模型优化、场景优化、数据优化到下游规划兜底的全栈技能 [1] - 课程由自动驾驶之心联合工业界算法专家开设，重点为面向就业直击落地，目前仅剩35个招生名额 [3][5] 核心算法与技术内容 - 课程涉及的核心算法包括一段式端到端、两段式端到端、导航信息的量产应用、开闭环强化学习等 [3] - 技术组合涵盖扩散模型+强化学习、自回归+强化学习、时空联合规划等前沿方法 [3] - 课程最后将分享实际的量产经验，帮助学员构建完整的量产优化知识体系 [3] 讲师背景 - 讲师王路拥有C9本科和QS50 PhD学历，已发表多篇CCF-A和CCF-B论文 [6] - 现任国内顶级tier1公司算法专家，从事大模型、世界模型等前沿算法的预研和量产工作 [6] - 所研发算法已成功落地并量产，拥有丰富的端到端算法研发和实战经验 [6] 课程大纲详解 - 第一章介绍主流感知模型一体化架构和经典规控learning化方案，以及开源数据集和评测方式 [9] - 第二章讲解两段式端到端算法框架，包括建模方式、感知与PNC信息传递，并通过PLUTO算法实战 [10] - 第三章深入一段式端到端框架，涵盖基于VLA和diffusion的方法，重点学习VAD系列 [11] - 第四章专注导航信息的量产应用，包括导航地图格式、编码嵌入方式及能力发挥 [12] - 第五章从模仿学习过渡到强化学习，重点介绍RL算法及其训练策略以解决corner-case场景 [13] - 第六章进行nn planner项目实战，结合模仿学习与强化学习，重点讲解扩散模型和自回归算法 [14] - 第七章介绍时空联合规划等轨迹平滑优化算法，作为模型直出的兜底方案确保轨迹稳定可靠 [15] - 第八章从数据、模型、场景、规则多视角分享量产经验，提升系统能力边界 [16] 课程安排与学员要求 - 课程于11月30日开课，预计三个月结课，采用离线视频教学加VIP群答疑模式 [17] - 学员需自备GPU，推荐算力在4090及以上，并具备BEV感知、视觉Transformer等算法基础 [18] - 要求掌握强化学习、扩散模型理论基础，熟悉Python、PyTorch及mmdet3d算法框架 [18] - 需要一定的高等数学、线性代数和矩阵论基础，课程按周解锁章节，持续至次年2月底 [19]

文章核心观点 - 北交&轻舟智航等团队提出新型端到端自动驾驶规划框架GuideFlow，基于Constrained Flow Matching显式建模流匹配过程，解决多模态轨迹生成中的模式坍塌问题[2][3] - 核心创新在于将显式约束直接嵌入流匹配生成过程，通过速度场约束、流状态约束和EBM流优化三种策略确保轨迹满足物理和安全约束[3][11] - 框架将驾驶激进度参数化为生成过程控制信号，实现对轨迹风格的精准调控，在主流驾驶基准数据集上取得当前最优性能，Navhard子集EPDMS分数达43.0[3][15][37] 背景回顾 - 端到端自动驾驶将感知、预测和规划构建为统一系统，支持跨任务推理并减轻级联误差问题，但传统单模态规划器无法反映驾驶场景不确定性[9] - 多模态规划方法基于模仿学习训练，因每个场景仅提供一条真实轨迹而出现模式崩溃，生成式方法虽提升多样性但难以保证约束满足[10] 算法框架 - GuideFlow包含感知条件速度场生成器、无分类器引导和安全约束采样三大模块，通过交叉注意力融合智能体令牌与地图令牌实现场景条件建模[20][21] - 采用无分类器引导训练框架，以概率掩码处理条件输入，通过引导尺度控制驾驶意图信号对运动的影响强度[23][24] - 约束生成模块中，速度场约束调整运动方向与参考方向对齐，流状态约束采用类截断策略修正偏离流路径，EBM流优化将约束执行融入能量图景[25][28][31] 实验结果 - 在NavSim数据集Navhard高难度子集上取得SOTA性能，EPDMS分数达43.0，较此前最佳结果提升1.3分[15][37] - Bench2Drive数据集上驾驶分数达75.21，成功率51.36%，优于UniAD、VAD等端到端基线模型[35][39] - 开环测试中，NuScenes数据集平均碰撞率0.07%，ADV-NuScenes数据集0.73%，在短时域预测中可靠性显著[40][41] 技术细节 - 消融实验显示规划锚点引导变体性能最优，EPDMS得分29.0，因锚点封装更丰富的决策信息[43] - 流状态约束与EBM流优化模块组合使用时性能最佳，EPDMS得分27.1，三种约束方法具有互补性[44][45] - 超参数敏感性分析表明，λ值超过0.1会过度干扰速度场，CF模块修正时机需平衡偏差修正与场景适应性[46][47]

研究背景 - 自动驾驶产业化对厘米级环境表征提出迫切需求，传统全局高精地图因更新周期长、维护成本高难以适应城市场景快速演化[8] - "无图"方案虽避免依赖全局底图，但在复杂路口等强语义场景易产生单帧幻觉问题[8] - 利用车载传感器算力实现"边行驶边建图"，通过鸟瞰视角即时恢复车道线等矢量要素，形成轻量化可差分更新的局部先验[8] - 局部矢量化高精地图构建以有序点集表示实例，成为连接重地图与无地图范式的关键桥梁[8] 研究现状 - 局部矢量建图技术自2023年以来快速发展，相关论文已超过50篇，但系统性综述仍属空白[8] - 现有综述多将矢量建图作为BEV感知附属章节，对实例级矢量解码等核心问题关注不足[8] - 亟需从任务形式到未来趋势进行全景式梳理，推动该领域从方法涌现走向系统成熟[8] 研究成果 - 首次对局部矢量化高精地图构建领域进行全景式梳理，按真值生成-特征提取-解码重建三环节系统分类[9] - 汇总截至2024年底最完备的性能对照表与公开数据集，涵盖传统测绘到局部语义栅格地图方法[9] - 系统总结真值构建方法，将其划分为局部区域获取与地图元素表征两大步骤[11] - 梳理网络结构特征，按传感器输入模态分类特征提取方法，将地图解码区分为常规元素与中心线解码[13] - 建立三类对比基准表，全面展现各类方法在精度、实时性与架构方面的研究现状[15]

公众号内容升级与行业定位 - 公众号内容正从单篇文章解读向更深入的技术梳理、方案分析和观点讨论过渡[2] - 行业已进入技术深水区 难点和痛点需要更多参与者共同突破[2] - 平台致力于成为能为自动驾驶行业带来价值的技术创作平台[2] 近期行业技术动态 - 特斯拉、小鹏、理想等公司近期的技术分享引发了广泛深入的行业讨论[2] 人才招募与合作方向 - 招募方向涵盖自动驾驶产品经理、4D标注、数据闭环、世界模型、VLA、自动驾驶大模型、强化学习、端到端等多个技术领域[4] - 合作岗位主要面向自动驾驶培训合作 包括B端企业、高校、研究院所培训以及C端学生和求职人群[5] - 合作内容涉及课程开发和原创文章创作[5]

公司服务核心方法论 - 提出通过“模仿”而非创新来快速产出SCI论文的核心理念，核心原则为不搞创新、不陷于局部细节和完美主义 [1] - 具体方法为模仿经典SCI论文框架与逻辑，并结合抄写高相似度文献、图片、段落、句子，最后使用AI工具进行降重润色以完成初稿 [1] - 该方法旨在帮助学员不仅完成单篇论文，更能掌握持续快速产出的能力 [1] 公司资源与过往业绩 - 公司拥有300多名专职于自动驾驶、具身智能方向的导师团队，导师来源于全球QS排名前100的高校，并发表过多篇顶会及子刊论文 [4] - 近3年辅导学员超过400名，中稿率高达96% [4] - 去年辅导成果包括有学员论文被CVPR和ICRA等会议接收 [3] 服务内容与流程 - 提供从选题、调研、idea验证、代码、实验、润色、投稿直至中稿的一站式科研服务 [4][10] - 服务包含个性化论文指导、导师实时互动、录播无限次回看、免费课后答疑及24小时无时差上课 [10] - 辅导目标包括帮助学员掌握技术脉络、复现模型、产出1篇论文初稿并提供投稿指导 [3] 目标学员与研究方向 - 目标学员包括有科研需求、从事人工智能领域相关工作希望升职加薪、以及考研申博留学需提升简历含金量的人群 [11] - 主要研究方向涵盖三维重建、relighting、NVS、SLAM、点云处理、VLA、机器人导航、计算机视觉等 [6] - 学员要求需自带简历并具备一定PyTorch基础 [6] 服务特色与附加价值 - 提供精准导师匹配系统，根据学员研究方向、目标期刊和基础水平从300多名导师中筛选3至5位最契合人选 [13] - 优秀学员可获得清北、MIT等名校推荐信，或获推荐至实验室实习，表现突出者可被内推至阿里达摩院、华为诺亚方舟等企业研发岗 [14] - 提供预收定金后与名师meeting的服务，并承诺meeting不满意可免费更换老师或退款 [14]

课程核心观点 - 自动驾驶技术正从模块化量产算法向端到端和视觉语言动作模型演进，掌握相关前沿技术对职业发展至关重要 [1] - 行业端到端和视觉语言动作模型岗位即将饱和，为从业者留下的窗口期已不多 [1] - 推出《端到端与视觉语言动作模型自动驾驶小班课》和《自动驾驶视觉语言动作模型和大模型实战课程》，旨在帮助学员快速高效入门 [1] 自动驾驶视觉语言动作模型与大模型实战课程 - 课程聚焦视觉语言动作模型领域，内容涵盖从视觉语言模型作为自动驾驶解释器到模块化、一体化及当前主流的推理增强视觉语言动作模型 [1] - 课程配套理论基础梳理，包括视觉、语言、动作三大模块、强化学习、扩散模型等，并设有大作业章节指导学员从零搭建自己的视觉语言动作模型及数据集 [1] - 由学术界专家带队，适合刚接触大模型和视觉语言动作模型的学员 [1] 端到端与视觉语言动作模型自动驾驶课程 - 课程聚焦端到端自动驾驶宏观领域，梳理一段式/两段式方向的重点算法和理论基础，详细讲解鸟瞰图感知、大语言模型、扩散模型和强化学习 [9] - 课程设计两大实战项目：基于扩散模型的Diffusion Planner和基于视觉语言动作模型的ORION算法 [9] - 由工业界专家带队，讲师为国内顶级主机厂算法专家，拥有端到端算法研发和产品量产交付经验 [9][11] 师资团队 - 讲师团队由学术界和工业界专家组成，包括清华大学硕士生、QS30高校博士等，在ICCV、IROS、EMNLP等顶级会议发表多篇论文 [6][8][11] - 团队拥有多模态感知、自动驾驶视觉语言动作模型、大模型Agent等前沿算法预研经验，并主持完成多项自动驾驶框架工具和产品量产 [6][8][11] - 一位讲师在GitHub上维护的自动驾驶与计算机视觉开源项目总Star数已超过2k [6] 目标学员与技术要求 - 学员需自备GPU，推荐算力在4090及以上 [12] - 要求具备一定的自动驾驶领域基础，熟悉基本模块，了解Transformer大模型、强化学习、鸟瞰图感知等技术概念 [13] - 需具备概率论、线性代数基础及Python和PyTorch编程能力 [13]

产品核心定位 - 产品定位为最强性价比手持实景三维激光扫描仪，旨在降低开发门槛，助力开发者快速掌握研发能力 [3][6] - 由同济大学刘春教授团队与西北工业大学产业化团队合作开发，基于多年科研和行业积累，并经过上百个项目验证 [11] - 核心价值在于以轻量化设计和多模态传感器融合算法，提供高效实用的三维解决方案，实现厘米级精度的三维场景实时重构 [3][12] 核心性能参数 - 扫描性能卓越，每秒可生成20万点云，最远测量距离达70米，相对精度优于3厘米，绝对精度优于5厘米 [3][24][31] - 支持超20万平方米的大场景扫描，水平视角360°全域覆盖，并支持彩色点云融合输出 [3][24][32] - 系统搭载Ubuntu 20.04操作系统，支持ROS，具备实时解算和实时预览能力，数据可导出为pcd、las、ply等多种通用格式 [24] 硬件配置与设计 - 采用高度集成的一体化设计，机身尺寸为14.2cm * 9.5cm * 45cm，含电池重量为1.9kg，小巧便携 [14][24] - 集成丰富的传感器资源，包括3D激光雷达、双广角相机、深度相机、9DOF IMU、RTK模块，并采用微秒级同步技术确保数据同步精度 [15][24][25][36] - 激光雷达采用25°倾斜角度安装的小倾角设计，可兼顾多个方位扫描，提升采集效率 [17][18] - 硬件配置包括Intel N5095四核处理器、16G内存、256G硬盘，并配备高带宽网口、双USB 3.0接口及Micro SD卡槽，扩展性强 [24][25] 软件功能与操作 - 软件系统支持三维点云地图动态构建、色彩融合和实时预览，操作简单直观，可一键启动执行扫描作业 [6][24][29] - 提供快速建图、彩色点云建图、相机程序、数据录制等多种软件功能，扫描结果导出即用，无需复杂部署 [6][45] - 推出3D高斯（3DGS）版本，支持离线渲染和在线渲染两种模式，实现高保真实景还原 [7][8][53] 应用场景 - 设备适用于各类复杂室内外场景，包括写字楼、停车场、工业园区、隧道、森林、矿场等，能够精准完成三维场景地图构建 [40][49] - 支持跨平台集成，可适配无人机、无人车、机械狗、人形机器人等多种负载平台，实现无人化作业 [47] - 在地理信息数据采集、城市规划、文物保护、施工工程等领域均有应用潜力 [55][57] 产品版本与定价 - 提供四个版本以满足不同需求：基础版（19800元）、深度相机版（23800元）、3DGS在线版（39800元，云服务续费5000元/月）、3DGS离线版（67800元） [60][61] - 购买可享受为期1年的售后服务，并可通过优惠码DSAA-5T9R-K2M8获取优惠 [62]

文章核心观点 - 提出一种名为DiffRefiner的全新两阶段轨迹预测框架，该框架融合了判别式轨迹提议与生成式扩散精炼，旨在解决端到端自动驾驶规划中的多模态挑战 [3][9] - 该框架通过基于Transformer的提议解码器生成粗粒度轨迹预测，再通过扩散精炼器进行迭代优化，显著提升了规划性能 [3][9] - 在NAVSIM v2和Bench2Drive两个公开基准测试中均达到当前最优性能，EPDMS分数为87.4，驾驶分数为87.1，成功率为71.4% [3][11][41][42] 技术背景与动机 - 传统单阶段回归方法在处理轨迹预测任务的多模态特性方面存在局限，易导致预测效果欠佳和泛化能力差 [7] - 基于扩散模型的生成式方法能学习未来运动的潜在分布，生成多样化轨迹，但依赖无结构噪声或固定锚点初始化，存在计算延迟和场景适应性不足的问题 [2][8] - 离散化解空间的方法（如基于评分的方法）随着锚点集规模增大会导致计算复杂度显著增加，限制其在延迟敏感系统中的应用 [7] DiffRefiner框架设计 - 采用粗到细的两阶段架构：第一阶段使用基于Transformer的提议解码器回归预定义轨迹锚点，生成粗粒度轨迹提议 [9][14][20] - 第二阶段引入条件扩散精炼器，对初始提议进行迭代去噪与优化，并设计了细粒度去噪解码器以增强场景适应性 [9][14][22] - 框架整合三个关键组件：以BEV为中心的感知模块、粗轨迹提议解码器和基于扩散的轨迹精炼器 [14] 关键技术创新 - 提出细粒度语义交互模块，通过交叉注意力和可变形注意力分层整合全局场景上下文与局部几何细节，实现轨迹与环境的精准对齐 [10][27][30] - 采用自适应门控网络动态融合全局场景表征与局部语义信息，平衡粗粒度上下文理解与精准空间对齐 [10][32] - 通过两阶段训练方案优化模型，采用赢者通吃策略选择最接近真实轨迹的预测进行损失计算 [34][36] 实验验证与性能 - 在NAVSIM v2开环基准测试中，EPDMS分数达到87.4，使用ResNet34骨干网络时相比之前最佳方法提升3.7%，使用V2-99骨干网络时提升1.6% [3][41] - 在Bench2Drive闭环基准测试中，驾驶分数达到87.1，成功率达到71.4%，相比之前最佳方法驾驶分数提升0.3，成功率提升2.3 [3][42] - 消融实验证实了各组件有效性，引入精炼器使EPDMS提升1.2，仅需一次去噪步骤即可实现接近最优性能，表明框架适用于实时系统 [43][50] 性能优势体现 - 在复杂交互场景中，该方法能更好地关注细粒度场景细节，减少与周围智能体的碰撞，并更严格地遵守地图约束 [51] - 该混合范式在大多数多能力指标上均取得持续提升，证明了其在多样化交互式驾驶场景中的鲁棒性和有效性 [42]

上海汽车产业人才历史集聚 - 上海是中国现代汽车产业的摇篮，最早的三家合资车企中只有上海大众存活并发展壮大，其巅峰时期年销量超过200万台，是中国产销规模最大的车企 [2] - 通过上海大众和上海通用的发展，上海虹吸了全国数万名汽车人才，服务于两家主机厂及数百家零部件供应商 [3] - 上汽集团借助合资企业经验，自2007年起推出多个自主品牌，吸纳了大量汽车人才 [6] - 2010年前后，多家外资车企如福特、沃尔沃、保时捷、宝马等在上海设立研发中心，进一步招聘大量汽车人才 [8] - 众多造车新势力也因上海的人才集聚效应在此设立总部或研发中心，截至2022年，上海从事汽车研发与营销的高端人才保守估计有5万人 [10] 上海汽车产业衰退与人才流失 - 从2023年开始，上海汽车人才出现净流出，转折点始于2022年末的上海造车新势力倒闭潮 [11] - 总部位于上海的造车新势力中，除蔚来外，威马、天际、爱驰、高合、哪吒、极越等均已停产，仅极石、吉祥、悠跑勉强维持 [12] - 传统车企如上汽大众、上汽通用销量已下降至高峰期的一半，并经历多轮裁员，外资车企如沃尔沃、保时捷的上海研发中心也在2025年大规模裁员 [12] - 因新势力停产和传统车企萎缩导致的裁员至少涉及2.5万人，上海高端汽车人才失业率约50% [13] - 上海汽车求职市场岗位数量远小于求职者数量，轻松涨薪30%换工作的现象已不复存在 [14] 人才流向与行业新趋势 - 上海汽车人才在本地找不到合适工作后，纷纷将目光投向全国，作者估计其前同事中有三分之二已去异地工作，工作日在外地，周末回上海与家人团聚 [17][18] - 人才主要流向芜湖的奇瑞汽车、宁波的吉利研究院、杭州的吉利总部，以及广州、北京、合肥、重庆、武汉等地的汽车公司 [19][21] - 部分汽车人才已走出国门，被派往美国、英国、德国、西班牙、泰国、马来西亚、法国等地，为中国品牌开拓国际市场 [23][24] - 在外省市自主品牌如比亚迪、吉利、奇瑞、赛力斯销量以30%-50%速度增长的背景下，这些公司已能开出与造车新势力接近的薪资，吸引力增强 [15][16] - 尽管国内市场竞争激烈，但全球大量发展中国家千人拥车量仍很低，中国汽车出海拥有巨大长期发展潜力 [25][26]

文章核心观点 - 当前秋招季背景下，硕士生面临就业与申博双重压力，高质量科研成果成为关键竞争力 [1] - 针对研究生在论文写作中遇到的选题、框架、论证等困境，公司提供专业论文辅导服务以提升科研产出能力 [1] - 公司通过系统化辅导流程与顶尖学术资源，助力学员在3-6个月内完成高质量论文并实现高命中率 [2][4][5] 服务优势与资源 - 公司拥有国内最顶尖的学术资源，深耕自动驾驶、具身智能、机器人等交叉学科领域 [4] - 导师团队规模超过300人，均来自全球QS排名前100高校，具备顶会/子刊等高水平论文发表经验 [5] - 近3年累计辅导学员超400名，论文中稿率达到96%，体现高效交付能力 [5] - 提供个性化匹配系统，根据学员研究方向、目标期刊等维度从300+导师中筛选3-5位最优人选 [18] 辅导流程与周期 - 标准辅导周期为12周，涵盖选题、文献综述、实验设计、投稿全流程，具体安排为：第1周确定3个备选课题，第2-3周完成文献综述，第4-6周进行实验与数据收集，第7-8周完成初稿，第9-10周修改润色，第11-12周选刊投稿 [4] - 针对零基础学员提供基础课程，通过文献带读与系统跟进，可在6个月内完成小论文产出 [18] - 采用1v1在线授课模式，配套班主任全程督学、微信群答疑、录播回看等服务体系 [12][15][17] 目标用户群体 - 主要面向计算机专业硕博生，尤其适合导师放养、需提升科研思维与论文创新能力的群体 [9][10] - 覆盖有科研需求、职称晋升、人工智能领域从业者及考研申博留学者等多元化人群 [10] - 辅导成果可延伸至职业发展，优秀学员可获得名校推荐信或内推至阿里达摩院、华为诺亚方舟等企业研发岗 [19]