自动驾驶技术发展路线 - 技术路线从基于规则时期转变为以理想、小鹏等新势力为代表的端到端到VLA范式时期，现阶段进入以蔚来为代表的世界模型时期[1] - 深度学习始终是技术路线的核心组成部分[1] 课程核心内容与目标 - 课程涵盖从模块化量产算法到端到端、VLA的演进，核心算法包括BEV感知、视觉语言模型VLM、扩散模型、强化学习、世界模型等[5] - 学习目标为掌握端到端技术框架，深入理解BEV感知、多模态大模型等关键技术，可复现扩散模型、VLA等主流算法框架[5] - 学完全部课程后大部分学员能达到1年左右端到端自动驾驶算法工程师水平，受益于实习、校招、社招[5] 主讲导师背景 - 导师Jason拥有C9本科和QS前50 PhD学历，已发表CCF-A论文2篇及CCF-B论文若干[6] - 现任国内TOP主机厂算法专家，从事端到端、大模型、世界模型等前沿算法预研和量产，主持完成多项自动驾驶感知和端到端算法产品量产交付[6] 论文辅导服务成果 - 近3年辅导学员超过400名，中稿率高达96%[8] - 学员成功案例覆盖SCI 2区、3区期刊及CVPR、emnlp等顶会，辅导周期通常为2-4个月[9] - 服务方向包括三维重建、SLAM、点云处理、VLA、机器人导航、计算机视觉等，学员需自带简历并具备一定pytorch基础[12] 论文辅导流程 - 全流程服务涵盖选题、文献调研、idea验证、代码实现、实验设计、写作润色、投稿及中稿[11][15] - 具体步骤包括确定选题、精读文献、复现baseline、方法论讲解、代码debug、实验设计、论文写作及审稿回复等27个环节[11] - 提供精准导师匹配系统，根据学员研究方向、目标期刊、基础水平从300+导师中筛选3-5位最契合人选[18] 附加价值与服务保障 - 优秀学员可获得清北、MIT等名校推荐信，或内推至阿里达摩院、华为诺亚方舟等企业研发岗[19] - 提供基础课程供零基础学员自主学习，承诺6个月可完成一篇小论文[18] - 支持预收定金后与名师meeting，不满意可免费更换老师或退款[19]