行业技术发展 - VLA（Vision-Language-Action）被视为自动驾驶量产的新里程碑，技术从E2E+VLM演进至VLA，引发行业广泛关注并吸引传统规控、感知等领域人才转型需求[1] - 端到端自动驾驶技术呈现多方向分化，涵盖多模态大模型、BEV感知、强化学习、扩散模型等关键技术栈，但跨领域学习门槛高且知识碎片化[11] - 技术迭代加速导致早期工业级端到端方案已不适应当前环境，VLA成为学术界与工业界共同发力的前沿方向，被称作"端到端自动驾驶的皇冠"[19] 课程体系设计 - 课程分五章递进式教学：从端到端发展史（第一章）、核心技术背景（第二章）到二段式（第三章）与一段式端到端及VLA（第四章），最终以RLHF微调实战收尾（第五章）[17][18][19][21] - 第二章聚焦未来两年高频技术关键词：大语言模型、BEV感知、扩散模型理论、强化学习与RLHF等[17][20] - 第四章深度解析四大一段式端到端子领域：基于感知（UniAD/VAD）、世界模型（Drive-OccWorld/OccLLaMA）、扩散模型（DiffusionDrive/DiffE2E）及VLA（ORION/OpenDriveVLA）[19] 职业发展价值 - VLA相关岗位薪资竞争力显著：VLA算法专家年薪达60-105万（40-70K15薪），顶尖博士人才年薪144-192万（90-120K16薪），实习生日薪220-400元[8] - 课程目标使学员达到1年经验算法工程师水平，掌握复现扩散模型/VLA框架能力，覆盖实习/校招/社招全场景需求[28] - 技术转型路径明确：传统算法岗可通过课程横向提升技能或转向VLA大模型算法工程师核心岗位[6][7] 教学特色 - 采用Just-in-Time Learning理念，通过案例教学快速构建技术框架，解决论文碎片化难题[12][13] - 配套三大实战环节：Diffusion Planner（扩散模型）、ORION（VLA）及RLHF微调大作业，实现理论到工业级应用的闭环[19][21] - 课程由TOP主机厂算法专家设计，整合CVPR'25、AAAI'25等最新研究成果及量产经验，8月15日开课分阶段解锁内容[22][26] 技术深度覆盖 - BEV感知模块详解：涵盖3D检测、车道线识别、OCC及轨迹预测规划等自动驾驶核心感知任务[20] - 多模态技术栈：从CLIP/LLAVA视觉语言基础到VLA完整技术链路，结合GRPO等前沿强化学习方法[19][20] - 扩散模型应用：重点解析多模轨迹预测技术，包括Diffusion Planner等工业落地方案[19]