理想VLA司机大模型技术进展 - 核心能力提升体现在三方面：更懂语义（多模态输入）、更擅长推理（思维链）、更接近人类驾驶直觉（轨迹规划）[1] - 四大核心能力展示：空间理解能力、思维能力、沟通与记忆能力（含RAG技术）、行为能力[1][3] - 技术整合动态目标、静态元素、导航地图等多元素进行思维链输出[3] - VLA技术路径融合端到端学习、轨迹预测、视觉语言模型和强化学习等前沿技术栈[5] 自动驾驶技术研究趋势 - 学术界研究重心从传统BEV感知/车道线检测转向VLA大模型方向[5] - 工业界仍在优化传统感知规划方案 但学术顶会已较少收录相关论文[5] - VLA成为自动驾驶领域最受关注方向 存在多个待探索子领域[3][5] VLA论文指导课程体系 课程架构 - 14周系统训练：包含传统端到端/VLA技术对比、模块化模型设计、推理增强模型等模块[9][11][26] - 采用"2+1"多师制教学（名校导师+行业专家+科研班主任）[22] - 配套资源包括公开数据集（nuScenes/Waymo等）、Baseline代码库（VAD/UniAD等）及5篇必读论文[23][24] 学员产出 - 可获得论文初稿、结业证书及潜在推荐信[22] - 掌握从选题（Week3）、实验（Week6-12）到投稿（Week14）全流程方法论[26][27] - 硬件要求最低配置4张NVIDIA 4090显卡 建议8张以上[19] 教学特色 - 提供定制化研究idea（每位学员1个）及持续6个月答疑服务[18][30] - 强制学术诚信规范 要求每周1-2小时课外学习及全勤参与[19][22] - 三重能力培养：理论体系构建（Week2）、代码实践（Week6-8）、论文写作（Week13）[6][26]