自动驾驶数据训练趋势 - 自动驾驶能力的提升依赖于千万级训练数据，其核心动力来源于数据闭环系统持续产出的自动化4D标注数据[1] - 随着端到端和VLA技术的广泛采用，训练数据需求日益复杂，不再局限于2D框、3D框等单帧静态元素标注，而是需要时间同步后的传感器统一标注动静态元素、OCC和轨迹等[1] - 面对复杂的标注需求，自动化4D标注的重要性日益凸显，是保证训练数据完整性的关键[1] 自动标注算法的技术挑战 - 高性能自动标注算法是核心，需解决不同城市、道路、天气和交通状况下的传感器标定与同步问题[3] - 算法需克服跨传感器遮挡问题，并保持泛化能力，同时面临高质量标注结果筛选和自动化质检等工业界实际痛点[3] 课程核心内容与目标 - 课程系统讲解自动驾驶4D自动标注全流程及核心算法，结合真实落地算法和实战演练，旨在提升学习者算法能力[6] - 核心内容包括全面掌握4D自动标注整体流程和核心算法，每章节配套大量实战内容[6] - 具体技术覆盖动态障碍物检测、跟踪、问题优化、数据质检，基于重建图的静态元素标注，通用障碍物OCC标注全流程，以及端到端标注的主流范式和实战教学[6] 课程实施与支持 - 课程采用线上直播、代码讲解和线上答疑相结合的模式，提供配套资料和源码示例[10] - 学员享有微信群答疑服务，答疑时间持续至2026年4月，课程购买后1年内有效并可反复观看[10]

开学季促销活动 - 推出299元超级折扣卡 自购买之日起一年内购买平台任意课程享受七折优惠 包括后续新课程[3][5] - 课程福利满1000元赠送2门带读课程 八选二[3][46] - 自动驾驶之心知识星球立减88元[3][46] - 自动驾驶论文辅导1000元最高抵扣10000元[3][46] - 自动驾驶1v6小班课限时福利立减1000元[3][46] - 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+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][46] 自动驾驶前沿课程方向 - 端到端与VLA自动驾驶作为智驾量产核心算法 分为一段式端到端和二段式端到端两个技术方向[6] - 端到端自动驾驶通过传感器数据输入直接输出自车规划或控制信息 需要掌握多模态大模型 BEV感知 强化学习 视觉Transformer 扩散模型等知识[6][7] - 自动驾驶4D标注算法小班课聚焦自动化4D标注 解决端到端和VLA训练数据需求复杂化问题 需要时间同步后传感器统一标注动静态元素 OCC和轨迹等[11] - 多模态大模型与自动驾驶实战课程系统化学习从通用多模态大模型到大模型微调 最终聚焦端到端自动驾驶多模态大模型[15][16] 课程体系与师资 - 平台课程涵盖BEV感知全栈系列教程 毫米波雷达视觉融合 激光雷达视觉融合 3D&4D毫米波雷达 车道线检测 Occupancy占用网络等方向[19] - 模型部署课程包括CUDA与TensorRT部署实战 BEV模型部署实战[21] - 规划控制与预测课程包含规划控制理论&实战教程 轨迹预测理论与实战教程[21] - 讲师团队包括C9本科+QS50 PhD背景的算法专家 具备CCF-A论文发表和量产交付经验[8][12][18] 小班课特色与就业支持 - 小班课聚焦实际工作需求 解决规控研究深水区内容 量产实战项目 简历修改和面试指导等问题[23][24] - 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 解决小白常踩的坑和工程问题[29] - 对接理想 地平线 百度 上海人工智能实验室 蔚来汽车 小鹏汽车 华为车BU 大疆等公司 学员完成课程后可进行岗位推荐 绕开官网投递[41] - 提供自动驾驶之心知识星球和AutoRobo求职星球 第一时间获取最新岗位和技术信息[42]

占用网络（OCC）的技术价值与行业应用 - 占用网络通过将空间划分为网格并预测每个网格的占用情况，解决异形障碍物检测问题 [3] - 核心功能包括建模倒地的树木枝干、不规则车辆及路面等背景元素 [5] - 自2022年特斯拉宣布Occupancy Network量产以来，已成为纯视觉智驾方案标配 [2] 自动标注技术难点与解决方案 - 4D自动标注（3D空间+时间维度）面临五大核心难点：时空一致性要求极高、多模态数据融合复杂、动态场景泛化难度大、标注效率与成本矛盾、量产场景泛化要求高 [11] - 业内通用OCC训练真值生成方案包括：2D-3D目标检测一致性、与端侧模型比较、人工标注介入修改后质检 [9] - 自动化标注数据可用于车端模型训练和云端大模型迭代优化 [10] 4D自动标注课程体系与核心技术 - 课程涵盖动态障碍物检测跟踪、激光视觉SLAM重建、静态元素标注、通用障碍物OCC标注、端到端真值生成及数据闭环专题七大模块 [12] - 动态障碍物标注部分包含离线3D目标检测算法（如CVPR 2024的SAFDNet）、3D多目标跟踪算法（DetZero时序后处理）及数据质检 [15] - 端到端真值生成采用一段式和两段式实现方案，整合动态障碍物、静态元素、可行驶区域和自车轨迹 [20] - 激光视觉SLAM重建基于Graph-based算法，为静态元素标注提供全局道路信息 [16][18] 行业发展趋势与人才需求 - 自动驾驶数据闭环面临scaling law有效性、数据驱动架构设计、跨传感器/感知系统协同等痛点 [22] - 课程面向高校研究人员、企业技术骨干及转行人员，要求具备深度学习和自动驾驶感知基础，掌握Transformer模型及PyTorch框架 [26][31] - 课程目标为掌握4D自动标注全流程、前沿算法及实际工程能力，提升工作核心竞争力 [27]