行业人才供需现状 - 自动驾驶行业高级岗位招聘困难，企业对经验丰富人才需求旺盛[2] - 行业技术发展从模块化转向端到端，从感知规控扩展至大模型领域，复合型人才稀缺[2] - 端到端VLA算法涉及BEV感知、视觉语言模型、扩散模型、强化学习、世界模型等多技术融合[2] 自动驾驶VLA与大模型实战课程 - 课程聚焦VLA三大领域：VLM作为自动驾驶解释器、模块化VLA、一体化VLA及推理增强VLA[2] - 配套理论基础涵盖Vision/Language/Action三大模块、强化学习、扩散模型等核心技术[2] - 设置大作业章节指导学员从零搭建VLA模型及数据集[2] - 授课团队包括清华大学硕士生咖喱，在ICCV/IROS/EMNLP/Nature Communications发表多篇论文[8] - 团队成员Max在EMNLP/IROS/ICCV/AISTATS发表论文，GitHub开源项目总Star数超2k[8] - 团队成员Eric在RAL/IROS/EMNLP发表论文，专注在线建图感知与VLA算法预研[11] 端到端与VLA自动驾驶课程 - 课程覆盖端到端自动驾驶宏观领域，重点讲解一段式/两段式算法与理论基础[12] - 核心技术包括BEV感知、大语言模型、扩散模型和强化学习[12] - 设置两大实战项目：基于扩散模型的Diffusion Planner和基于VLA的ORION算法[12] - 授课老师Jason具备C9本科+QS50 PhD背景，发表CCF-A论文2篇，现任国内TOP主机厂算法专家[14] - 教师团队拥有端到端算法量产交付经验，主持过多项自动驾驶感知产品研发[14] 课程参与门槛 - 学员需自备GPU，推荐算力在4090及以上级别[15] - 要求具备自动驾驶基础模块知识，熟悉Transformer大模型、强化学习、BEV感知等概念[16] - 需掌握概率论、线性代数基础及Python/PyTorch编程能力[16]