端到端自动驾驶定义 - 学习单一模型直接将原始传感器输入映射到驾驶场景并输出控制指令 取代传统模块化管道 [3] - 训练流程包括监督学习 模仿学习或强化学习 通过大量标注数据或奖励设计实现 [3] - 涵盖当前VLA和世界模型等技术方向 属于自动驾驶算法最广概念 [6] 技术发展路线 - 从20多年前黑白图像输入起步 经历条件模仿学习 泛化 可解释性网络等阶段 [8] - 当前处于1.5代端到端自动驾驶阶段 基于基础模型解决长尾问题 [10] - 分化出两大分支：世界模型分支（扩散管道/视频生成模型）和VLA分支（大型语言模型应用） [11] 世界模型分支技术 - 包含Drive Dreamer Cosmos Predict One和导航世界模型等具体应用 [11] - Gaia 2作为视频生成模型 利用多视图图像预测不同类型视频 提升驾驶安全性与自动化 [11] - 通过多模态动作预测实现真实感和多样性生成 [11] VLA分支技术 - Java LM采用"草图维基"方式增强驾驶场景理解 [11] - Lingo Tool和Job VRM利用基础模型提升准确性 但存在延迟较高问题 [11] - 通过大小模型协同工作预测多数情况 优化系统性能 [11] 部署挑战与数据需求 - 需要处理大量生产问题和工程工作 进入第二代发展阶段 [14] - 特斯拉FSD追踪器显示MPI指标年度增长 数据量增加使模型持续优化 [18] - 剩余20%长尾问题需海量数据 危险案例收集成本昂贵且可能危及生命 [18] 世界引擎解决方案 - 通过极端情况生成和安全关键场景构建 大幅降低数据收集成本 [21] - 包含数据引擎和算法引擎 生成大量训练场景并改进端到端算法 [24] - 通过环境交互与行为建模 实现从失败中学习并优化规划器 [21] 技术路径对比 - 世界模型概念覆盖范围更广但实施存在不确定性 [25] - VLA被视为更切合实际的技术路径 世界模型为终极目标 [25] - 需警惕概念包装与实际技术内容不符的情况 [25]

扩散模型技术原理 - 扩散模型是一种生成式模型 本质是通过去噪过程学习数据分布 噪声符合特定分布 [1] - 原理基于正向扩散和反向生成两个过程 模拟墨水在清水中扩散和恢复的物理过程 [2] - 通过神经网络学习分布规律 从纯噪声中恢复原始数据 [2] - 自2020年提出后已获得超过2万次学术引用 [2] 自动驾驶领域应用 - 应用于数据生成 场景预测 感知增强和路径规划等多个自动驾驶关键环节 [11] - 可处理连续分布噪声和离散分布噪声 适用于决策规划等离散问题 [11] - 在端到端和VLA（Vision-Language-Action）架构中发挥重要作用 [11] - 扩散模型在多模轨迹预测中应用广泛 能更好适应自动驾驶环境的不确定性 [28] 端到端自动驾驶课程体系 - 课程涵盖端到端自动驾驶发展历史 技术范式演变及业界动态 [22] - 重点技术栈包括多模态大模型 BEV感知 强化学习 视觉Transformer和扩散模型 [15][29] - 第二章聚焦背景知识 包含视觉Transformer BEV感知 扩散模型理论和VLM强化学习等核心内容 [29] - 课程设置四大核心章节：端到端算法介绍 背景知识 二段式端到端 一段式端到端与VLA [22][23][24] 技术模块深度解析 - 一段式端到端包含基于感知（UniAD/VAD/PARA-Drive） 世界模型（Drive-OccWorld/OccLLaMA） 扩散模型（DiffusionDrive/Diffusion Planner/DiffE2E）和VLA四大方向 [24][26][28] - 世界模型技术可应用于场景生成 端到端控制和闭环仿真 是近年热门研究方向 [26] - VLA架构融合视觉大语言模型 BEV 扩散模型和强化学习 代表端到端自动驾驶最高技术形态 [31] - 课程配备Diffusion Planner和ORION（小米VLA系统）两大实战项目 [28][31] 课程特色与收益 - 采用Just-in-Time Learning理念 通过案例教学快速掌握核心技术栈 [17] - 帮助构建领域知识框架 提升论文分类和创新点提取能力 [18] - 通过RLHF微调大作业实现理论到实践的完整闭环 [33] - 学员需具备4090及以上GPU算力 及Python/PyTorch 概率论 线性代数基础 [38] - 完成课程可达到1年左右端到端算法工程师水平 掌握主流算法框架并具备项目应用能力 [38][39]

开学季促销活动 - 推出299元超级折扣卡 一年有效期内购买全平台课程享受七折优惠 [3] - 自动驾驶之心知识星球立减88元 [3] - 课程消费满1000元赠送2门带读课程 八选二 [3] - 自动驾驶论文辅导1000元最高抵扣10000元 [3] - 自动驾驶1v6小班课限时立减1000元 [3] - 全平台硬件优惠包括全栈教研平台黑武士001 足式强化学习科研平台TRON1 四足机械狗加机械臂科研平台 桌面级机械臂科研平台 数采夹爪单臂双臂方案 [3] 自动驾驶技术课程体系 - 端到端与VLA自动驾驶课程覆盖多模态大模型 BEV感知 强化学习 视觉Transformer 扩散模型等技术方向 [6][7] - 自动驾驶4D标注算法小班课聚焦自动化4D标注技术 解决动静态元素 OCC和轨迹标注等复杂需求 [11] - 多模态大模型与自动驾驶实战课程涵盖通用多模态大模型 大模型微调 端到端自动驾驶多模态大模型 [15][16] - BEV感知全栈系列教程包含毫米波雷达视觉融合 激光雷达视觉融合 3D4D毫米波雷达 车道线检测 Occupancy占用网络等技术模块 [19] - 多传感器标定融合课程提供标定技术方案 [20] - 模型部署课程包含CUDA与TensorRT部署实战 BEV模型部署实战 [21] - 规划控制与预测课程涵盖规划控制理论实战 轨迹预测理论与实战 [21] - 自动驾驶仿真与开发课程提供Carla-Autoware联合仿真 面向量产的C++实战教程 [22] - 科研辅导课程包括自动驾驶与CV领域通用论文辅导 NeRF与自动驾驶论文带读 [22] 教学服务特色 - 课程配备专属VIP交流群 主讲老师每日群内交流 不定期线上直播答疑 [29] - 小班课聚焦实际工作需求 解决量产痛点 分享面试亮点 [23][24] - 提供简历辅导和面试辅导环节 针对秋招社招需求 [24][25] - 课程学员可获岗位推荐 对接理想 地平线 百度 上海人工智能实验室 蔚来 小鹏 华为车BU 大疆等企业 [41] 硬件与开发支持 - 硬件平台支持包括全栈教研平台黑武士001 足式强化学习科研平台TRON1 四足机械狗加机械臂平台 桌面级机械臂平台 数采夹爪方案 [3] - 开发环境要求本地电脑配备GPU 显存至少12GB 支持CUDA加速 [36] - 提供Ubuntu开发环境支持 课程代码规范基于Apollo等工业级框架 [36]

自动驾驶技术演进 - 自动驾驶技术从传统模块化架构向端到端VLA模型演进 解决错误累积和信息损失问题[2] - 传统模块化架构存在错误累积效应 上游模块微小误差会逐级传递放大[2] - 纯视觉端到端模型存在黑箱问题和因果混淆 可能学到虚假关联而非真正因果关系[2] - VLA模型通过引入语言作为中间表征 赋予模型推理解释和交互能力[2][3] - VLA模型可利用LLM预训练的世界知识 理解复杂交通场景并做出符合逻辑决策[3] VLA技术优势 - VLA模型提升可解释性与可信赖性 能用自然语言解释决策依据[3] - VLA模型增强泛化与处理长尾场景能力 通过语言抽象和推理能力泛化到未见场景[3] - VLA实现自然人机交互 用户可通过自然语言向车辆下达高级指令[3] - VLA范式打造感知认知决策一体化智能体 不仅是会开车更能理解世界与人沟通的AI驾驶员[3] 论文辅导课程内容 - 课程系统讲解VLA自动驾驶重点理论知识 帮助形成清晰知识体系[4] - 课程将模型理论与代码实践结合 协助开发设计新模型[4] - 课程提供论文写作方法论和投稿建议 解决文章不会写不会投问题[4] - 课程时长12周在线小组科研加2周论文指导和10周论文维护期[5][12] - 课程提供经典论文前沿论文和代码实现 包括创新点baseline数据集[5][10] 课程收获 - 学员可获得对典型论文分析方法 理解重点算法与原理清晰不同算法优劣势[5][12] - 导师为每位学员提供研究idea 即使自己没想到合适idea也能进行后续研究[5][12] - 学员coding能力增强 在老师准备baseline代码和数据集上高效展开研究[5][12] - 学员获得论文写作自查修改方法论 以及投稿建议[5][13] - 学员可能产出一篇论文初稿 通过完全投入课程学习与实践[13] 课程大纲 - 课程覆盖传统端到端自动驾驶 VLA端到端自动驾驶模块化VLA模型等内容[6][8][19] - 具体包括传统端到端介绍 VLA端到端介绍 模块化VLA模型 统一端到端VLA模型等[6][8][24] - 课程包含论文写作方法论和课题汇报与投稿意见[8][25] - 每周课时1-1.5小时 共14周课程[24][25] - 课程采用2+1式师资 主导师由名校教授行业导师担任 副导师由博士硕士担任[21] 招生要求 - 学员需具备深度学习基础 对自动驾驶算法有简单了解[14] - 学员需熟悉掌握python语法和PyTorch使用[14] - 学员需完成在线1v1面试[14] - 硬件要求最好具备8张4090显卡或以上设备 最低不少于4张4090显卡[17] - 学习要求每周上课前阅读资料完成作业 课上积极参与讨论 应该全勤[17] 服务支持 - 课程提供公开数据集 如nuScenes Waymo Argoverse等自动驾驶数据集[21] - 课程提供baseline代码 包括基于模仿学习扩散模型和VLA的端到端自动驾驶代码[22] - 课程提供必读论文 包括A Survey on Vision-Language-Action Models等5篇核心论文[23] - 上课平台为腾讯会议直播加小鹅通回放[26] - 答疑周期为6个月 授课周期为3.5-4个月[27]

自动驾驶多模态感知融合技术发展现状 - 激光雷达在自动驾驶感知中具有核心优势：提供超长感知距离的安全冗余、高帧率实时感知、恶劣环境抗干扰保障和三维空间认知能力 [1] - 多传感器融合是国内高端智能驾驶量产的主流范式 激光雷达与视觉感知结合构成可靠工作能力 [1] - 多模态感知融合技术正从传统融合向端到端融合和Transformer架构演进 [1] 多模态融合技术架构演进 - 传统融合分为三种方式：早期融合（输入端拼接原始数据 计算量巨大） 中期融合（传感器特征提取后融合 当前主流方案） 后融合（决策层结果融合 可解释性强但难以解决信息冲突） [2] - 基于Transformer的端到端融合成为最前沿方向：通过跨模态注意力机制学习不同模态深层关系 实现高效鲁棒的特征交互 [2] - 端到端训练减少中间模块误差累积 直接从原始传感器数据输出3D目标框 提升动态信息捕捉能力和整体性能 [2] 多模态融合科研培训课程体系 - 课程设计为期14周：包含12周在线小组科研 2周论文指导和10周论文维护期 [10][21] - 招生规模为6人/期 至多8人 采用"2+1"式师资配置（名校教授+行业导师+科研班主任） [5][11] - 硬件要求最低2张4090显卡 推荐4张4090或以上性能设备 支持云服务器租赁 [11] 课程技术内容体系 - 覆盖多模态融合全技术栈：从传统模块化感知系统到BEV视角融合 再到基于Transformer的端到端融合 [15] - 提供完整科研支持：包括公开数据集（nuScenes、KITTI、Waymo Open Dataset）、Baseline代码和论文idea [12][13][14] - 重点讲解激光-视觉深度融合和雷达-视觉-激光三元融合技术 涵盖多任务多传感器融合方案 [15][16] 学术产出与培养目标 - 学员将产出论文初稿 获得结业证书和推荐信（根据优秀程度） [11] - 培养体系解决三大问题：知识体系碎片化 动手能力不足 论文写作投稿困难 [5] - 课程包含完整论文方法论：从选题方法、实验方法到写作方法和投稿建议 [4][10]

值此开学季之际，我们为大家准备了重磅学习礼包： 1. 重磅推出299元超级折扣卡（一年期有效）：购买后，享受全平台课程七折优惠； 2. 自动驾驶之心知识星球立减88； 3. 课程福利放送：满1000元赠送2门带读课程（八选二）； 4. 自动驾驶论文辅导1000最高抵扣10000； 5. 自动驾驶1v6小班课限时福利立减1000； 6. 全平台硬件优惠： 全栈教研平台黑武士001 足式/强化学习科研平台：TRON1 四足机械狗+机械臂科研平台 桌面级机械臂科研平台 数采夹爪（单臂+双臂方案） 超级折扣卡 重点介绍下我们最新推出的超级折扣卡！活动期间购买有效， 自购买之日起一年时间内，购买平台任意课程均享受七折优惠，包括后续推出的新课程呦~ 自动驾驶前沿课程 2025年我们重点推荐以下自动驾驶技术方向。 1）端到端与VLA自动驾驶 端到端自动驾驶（End-to-End Autonomous Driving）作为目前智驾量产的核心算法，可以分为一段式端到端、二段式端到端两个大的技术方向。自UniAD获得 CVPR Best Paper以来，正式拉开了国内新一轮的智驾军备竞赛。2024年理想汽车更是宣布E2E+VLM ...

扩散模型技术原理 - 扩散模型是一种生成式模型 本质是通过去噪过程学习数据分布 噪音符合特定分布 [1] - 模型原理基于对数据分布的学习和模拟 包含正向扩散过程和反向生成过程 [2] - 开山之作自2020年提出 目前引用量已超过20000次 [2] 扩散模型在自动驾驶领域的应用 - 应用主要集中在数据生成 场景预测 感知增强和路径规划等方面 [11] - 可对连续分布噪音和离散分布噪音进行去噪 适用于决策规划等离散问题 [11] - 在端到端和VLA架构中都发挥重要作用 [11] 端到端自动驾驶课程技术体系 - 课程涵盖多模态大模型 BEV感知 强化学习 视觉Transformer 扩散模型等核心技术 [21] - 第二章包含大语言模型 BEV感知 扩散模型理论 强化学习与RLHF等关键技术栈 [18][27] - 扩散模型多模轨迹预测成为学术界和工业界追捧的热点 多家公司尝试落地 [33][34] 课程章节内容设计 - 第一章介绍端到端自动驾驶发展历史 技术范式演变及业界动态 [27] - 第二章重点讲解端到端涉及的背景知识 为后续章节奠定基础 [27] - 第三章聚焦二段式端到端 分析PLUTO CarPlanner和Plan-R1等经典与前沿工作 [28] - 第四章深入一段式端到端子领域 包括基于感知 世界模型 扩散模型和VLA的方法 [29] - 第五章设置RLHF微调大作业 提供预训练和强化学习模块的实战指导 [38] 实战项目安排 - 包含Diffusion Planner实战项目 适用于求职应用场景 [33] - 基于小米ORION的VLA实战 揭开自动驾驶VLA神秘面纱 [36] - RLHF微调作业具有良好延展性 可迁移到VLA相关算法中 [38] 技术人才市场需求 - VLA/VLM大模型算法专家薪资达40-70K-15薪 [19] - 多模态VLA大模型方向顶尖技术人才薪资达90-120K-16薪 [19] - VLM/VLA大模型算法工程师薪资35-65K [19] - VLM实习生日薪220-400元 [19] 课程特色与目标 - 基于Just-in-Time Learning理念 帮助学员快速掌握核心技术栈 [22] - 构建端到端自动驾驶研究框架 提升论文分类和创新点提取能力 [23] - 学完可达1年左右端到端自动驾驶算法工程师水平 [43] - 可复现扩散模型 VLA等主流算法框架 应用于实际项目 [46]

社区活动与交流 - 计划举办线上交流活动 针对自动驾驶多个技术方向收集问题并进行交流 [1] - 社区成员主要分布在头部自驾公司 互联网公司 Top高校实验室和传统机器人公司 形成工业界和学术界互补的态势 [3] - 社区已建立超过100场专业技术直播 邀请学术界和工业界大佬分享最新研究成果 [52] 社区规模与内容 - 自动驾驶之心知识星球目前拥有超过4000名成员 目标在未来2年内达到近万人规模 [5] - 社区内容涵盖近40个自动驾驶技术方向 包括多模态大模型 VLM 端到端自动驾驶 规划控制 多传感器融合等 [3][5] - 社区提供视频 图文 学习路线 问答和求职交流为一体的综合服务 并梳理了40+技术路线 [5] 技术资源与学习 - 汇总近40+开源项目 近60+自动驾驶数据集 行业主流仿真平台以及各类技术学习路线 [12] - 提供全栈方向学习课程 适合0基础入门 同时为进阶者提供产业体系和项目方案 [8][10] - 社区内部包含自动驾驶感知 仿真 规划控制等学习路线 以及VLA 多模态大模型等前沿技术内容 [12][13] 行业合作与就业 - 与多家自动驾驶公司建立岗位内推机制 帮助成员将简历送至心仪公司 [8] - 社区成员来自国内外知名高校和头部企业 包括上海交大 清华大学 CMU 蔚小理 地平线 华为 英伟达等 [12] - 提供求职交流 行业机会挖掘 投资与项目对接等服务 [16] 技术方向覆盖 - 详细梳理端到端自动驾驶 VLM VLA 世界模型 扩散模型 BEV感知 3D目标检测等多领域内容 [25][26][28][29][31][34][36] - 涵盖规划控制 多传感器融合 在线高精地图 Occupancy Network 轨迹预测 强化学习等关键技术 [32][37][38][40] - 包括传感器标定 模型部署 CUDA 仿真框架等工程实践内容 [7][43][46] 直播与专家分享 - 直播内容覆盖VLA 3D检测 扩散模型规划器 神经符号系统等前沿话题 [52] - 邀请学术界和工业界专家分享最新研究成果 如Impromptu VLA DetAny3D模型等 [52] - 提供超过100场专业技术直播 部分内容可反复观看 [52]

随着自动驾驶、机器人导航和智能监控等领域的快速发展，单一传感器（如摄像头、激光雷达或毫米波雷达）的感知能力已难 以满足复杂场景的需求。 为了克服这一瓶颈，研究者们开始将激光雷达、毫米波雷达和摄像头等多种传感器的数据进行融合，构建一个更全面、更鲁棒 的环境感知系统。这种融合的核心思想是优势互补。摄像头提供丰富的语义信息和纹理细节，对车道线、交通标志等识别至关 重要；激光雷达则生成高精度的三维点云，提供准确的距离和深度信息，尤其在夜间或光线不足的环境下表现优异；而毫米波 雷达在恶劣天气（如雨、雾、雪）下穿透性强，能稳定探测物体的速度和距离，且成本相对较低。通过融合这些传感器，系统 可以实现全天候、全场景下的可靠感知，显著提高自动驾驶的鲁棒性和安全性。 当前的多模态感知融合技术正在从传统的融合方式，向更深层次的端到端融合和基于Transformer的架构演进。 传统的融合方式主要分为三种：早期融合直接在输入端拼接原始数据，但计算量巨大；中期融合则是在传感器数据经过初步特 征提取后，将不同模态的特征向量进行融合，这是目前的主流方案，例如将所有传感器特征统一到 鸟瞰图（BEV） 视角下进 行处理，这解决了不同传感器数据 ...

多模态感知融合技术背景 - 单一传感器如摄像头、激光雷达或毫米波雷达的感知能力难以满足复杂场景需求 自动驾驶、机器人导航和智能监控等领域快速发展推动多传感器融合技术应用[1] - 多传感器融合通过优势互补构建更全面鲁棒的环境感知系统 摄像头提供丰富语义信息和纹理细节 激光雷达生成高精度三维点云提供准确距离和深度信息 毫米波雷达在恶劣天气下穿透性强能稳定探测物体速度和距离且成本相对较低[1] - 传感器融合实现全天候全场景可靠感知 显著提高自动驾驶鲁棒性和安全性[1] 多模态感知融合技术演进 - 技术从传统融合方式向端到端融合和基于Transformer架构演进 传统融合分为早期融合（输入端拼接原始数据计算量巨大）、中期融合（传感器数据初步特征提取后融合不同模态特征向量目前主流方案）和晚期融合（传感器独立感知决策层面结果融合可解释性强但难以解决信息冲突）[2] - 基于Transformer的端到端融合是当前最前沿方向 通过跨模态注意力机制学习不同模态数据深层关系 实现高效鲁棒的特征交互 端到端训练减少中间模块误差累积 直接从原始传感器数据输出感知结果如三维目标框[2] - 技术已广泛应用于L2-L4级自动驾驶系统 包括高精度地图构建、全场景鲁棒感知和自动泊车等领域[2] 技术挑战 - 传感器标定是首要难题 需确保不同传感器在空间和时间上的高精度对齐[3] - 数据同步问题需解决传感器帧率不一致和时延不同步情况[3] - 核心研究方向是设计更高效鲁棒的融合算法 有效利用处理不同传感器数据的异构性和冗余性[3] 课程体系与安排 - 课程周期为12周在线小组科研加2周论文指导再加10周论文维护期 共24周[4][14] - 课程内容涵盖经典论文、前沿论文和代码实现 包括创新点、baseline、数据集以及选题方法、实验方法、写作方法、投稿建议[4][11] - 参考时间安排共14周 每周课时1-1.5小时 从课题概览到未来发展方向全面覆盖[21][23] 学习资源与要求 - 提供多模态数据集包括ADUULM-360、nuScenes、KITTI等公开数据集[18][19] - 提供Baseline代码取决于具体应用 包括多模态3D目标检测、BEV视角下Transformer融合以及基于点云图像的多模态融合等开源项目[19][21] - 必读论文包括Multi-View 3D Object Detection for Autonomous Driving、PointPillars、BEVFormer等5篇核心论文[22] 硬件与基础要求 - 最好具备4张4090显卡或以上设备性能的机器 最低不少于2张4090显卡设备 可考虑租赁云服务器[15] - 需具备深度学习基础 对多模态融合算法有简单了解 熟悉掌握Python语法以及PyTorch使用 最好具备Linux系统下开发调试能力[15] - 需完成在线1v1面试 学习Python编程语言入门和深度学习与PyTorch框架等先修课程[15] 课程产出与价值 - 学员将产出论文初稿、项目结业证书 并根据优秀程度获得推荐信[20] - 课程交付价值包括科研流程、写作方法和论文初稿[31] - 提供科研论文idea、数据集和Baseline代码三大核心资源[33]