基于模仿学习的端到端本质只是在模仿人类，对物理世界的理解并不透彻。 因此VLA提供了这样一种可能，从模仿人类到成为人类。 业内这两年追捧的端到端，标志着智能驾驶从规则驱动向数据驱动的根本转变。但在实际量产中，端到端虽然提供了一个打通上下游视角的能力，但面对复杂的困难场景 仍然受限。如果在自动驾驶公司工作过，就知道量产模型的迭代仍然被限制在无限corner case的循环中。这里也借用李想AI Talk的一段话： " 端到端比较像什么呢？端到端比较像哺动物的智能，比如像马戏团里的一些动物，向人类学习怎么骑自行车。它学了人类的这些行为，人类怎么去做出各种的行为的开 车。但是它对物理世界并不理解，它只是看到了一个什么样的三维的图像，知道自身的速度，并给出了一个什么样的轨迹，所以它应付大部分的泛化是没有问题的，去面 对它从来没有学到的、特别复杂的，其实就会遇到问题。所以这时候我们也会配合，视觉语言模型 VLM，然后放进来。但是我们能够用到的视觉语言模型这些开源的， 用在交通上的能力都非常的有限，所以只能起到一些非常有限的辅助的一个作用。我觉得第二个阶段就是哺乳动物智能运作的一个方式。 " VLA本质上也可以算作是一种 ...

智能驾驶技术演进 - 行业正经历从规则驱动向数据驱动的根本转变 端到端方法虽能打通上下游视角 但在复杂困难场景中仍受限 [1] - 视觉语言动作模型成为新焦点 其本质是一种更直白干净的端到端架构 取消了复杂的3D感知任务 借鉴视觉语言模型的通用泛化能力 提供解决极端案例的可能性 [1] 技术发展现状 - 自动驾驶视觉语言动作模型技术栈尚未收敛 多种算法如雨后春笋般涌现 包括模块化架构和一体化架构等不同范式 [2] - 行业面临技术栈多样化带来的入门困难 论文数量繁多且知识碎片化 缺乏高质量文档和系统实战指导 从理论到实践的过渡存在挑战 [2] 课程体系设计 - 课程采用即时学习理念 通过通俗易懂的语言和案例帮助学员快速掌握核心技术栈 [3] - 构建领域框架提升研究能力 帮助学员梳理研究发展脉络 掌握核心框架 学会论文分类和创新点提取 [4] - 理论结合实践完成闭环学习 配备实战环节实现从理论到实践的完整过渡 [5] 课程内容架构 - 第一章概述视觉语言动作模型算法概念及发展历史 详细介绍开源基准测试和常见评测指标 [14][15] - 第二章聚焦视觉 语言 动作三大模块的基础知识 并扩展大模型部署使用内容 以Qwen 2.5VL-72为例讲解本地部署 [16][17] - 第三章讲解作为自动驾驶解释器的视觉语言模型经典算法 包括DriveGPT4 TS-VLM DynRsl-VLM SENNA等 重点分析算法动机和网络结构 [18][19] - 第四章深入模块化与一体化视觉语言动作模型 涵盖BEV感知 动静态检测 占用网络 轨迹预测 序列建模 模态对齐 动作解码器 RAG 思维链 监督微调 强化学习 混合专家模型等技术要点 [20][21] - 第五章专注推理增强视觉语言动作模型子领域 讲解思维链 记忆体 工具调用等推理模块 分析长时序规划和因果解释能力 [23][24] - 第六章设置大作业实践 基于ms-swift框架开展自定义数据集训练和模型微调 提供可修改优化的演示代码 [26] 实战案例配置 - 选用华科与小米最新提出的ReCogDrive作为第四章实战案例 包含预训练 模仿学习训练和强化学习训练三阶段 涵盖GRPO和扩散模型轨迹输出等技术栈 [22] - 选用清华AIR与博世提出的Impromptu VLA作为第五章实战案例 基于开源Qwen2.5 VL进行数据集制作 训练和推理 [24] 师资与学术资源 - 教学团队来自清华大学和QS30高校 在ICCV IROS EMNLP等顶级会议发表多篇论文 具备多模态大模型与自动驾驶研发经验 [27] - 课程覆盖多项前沿研究成果 包括慕尼黑工大OpenDriveVLA 上海交大DriveMoE 博世DiffVLA UC Berkeley S4-Driver 华科ORION 阿里FutureSightDrive UCLA AutoVLA 中科院Drive-R1等 [29][30] 教学安排要求 - 课程于10月20日开课 预计两个半月完成 采用离线视频教学配合VIP群答疑和三次线上答疑 [32] - 学员需自备4090及以上算力GPU 具备自动驾驶基础 Transformer大模型 强化学习 BEV感知等技术背景 熟悉Python和PyTorch开发语言 [31]

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]

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]

端到端自动驾驶算法研究背景 - 传统自动驾驶算法采用模块化流程：感知模块输入图像或激光雷达数据输出边界框，预测模块输出轨迹，最后进行规划[5][6] - 端到端算法直接输入原始传感器数据并输出路径点，路径点可转换为控制信号且回归相对容易[6] - 传统算法优点包括易于调试和问题定位，具有可解释性，但存在误差累积问题，无法保证感知和预测模块完全无误差[7][10] 端到端算法现有范式与局限性 - 模仿学习分为行为克隆和逆优化控制，强化学习方法在论文中较少见[11] - 评估方法分为开环评估（使用固定场景数据）和闭环评估（自车与环境存在交互）[11] - 模仿学习难以有效解决所有corner case问题，真值数据本身存在噪声，人类驾驶数据并非完全最优解[11] - 当前挑战包括可解释性问题、安全保证以及因果混淆现象，例如绿灯起步时误将旁边车道车辆起步作为启动信号[12] - 还需解决输入模态多样性、多任务学习及知识蒸馏等技术难题[12] ST-P3算法框架与创新 - 输入为环视相机图像，设计三个核心模块：感知、预测和规划，最终输出自动驾驶车辆轨迹[14] - 感知模块采用以自车为中心的累积对齐技术，预测模块通过双路预测机制实现，规划模块引入先验信息对生成轨迹进行优化[15] - 感知模块中结合预测的深度信息，采用类似LSS范式的方法得到BEV空间表示，创新点在于考虑RO角和PG角不为零的情况[18] - 预测模块采用双路结构，一路通过GRU进行递归处理，另一路引入高斯噪声进行前向迭代，两路输出融合得到T+10、T+20时刻状态特征[18] - 规划阶段利用前视相机获取红绿灯信息，并对预测轨迹进行优化，优化过程包括自车预测轨迹的代价函数和预测轨迹与真实轨迹之间的L2距离[19][20] UniAD算法框架与创新 - 采用全Transformer框架，以规划为导向构建端到端自动驾驶系统[25] - 引入五个代理任务（Head Task）通过增加任务数量提升性能，创新点在于规划导向设计[24] - Backbone部分与BVFormer相同获取BEV特征，MapFormer将Segformer的2D版本扩展至3D用于实例分割[26] - MotionFormer通过三种交互进行预测：Agent之间交互、Agent与地图交互、Agent与目标点交互，输出预测轨迹、特征及每条轨迹评分[26] - OccFormer利用MotionFormer的Agent级特征作为KV，BEV特征作为Q，计算实例级占用情况[26] - Planner输入包括自车运动轨迹特征、位置编码、OccFormer输出以及BEV特征，规划时需考虑未来占用情况确保选择可行区域[26] VAD算法矢量表征与约束 - 采用矢量化表征方法，将栅格化表征转换为矢量化形式，更好表达地图元素结构信息保持几何特性[32] - 矢量表征包含运动矢量（motion vector）和地图矢量（map vector），通过地图查询经地图变换器处理后预测地图矢量，通过智能体查询预测运动矢量[32][33] - 规划过程中引入三个主要约束：自车与他车之间碰撞约束（涉及横向和纵向距离）、自车与边界之间距离约束、自车方向约束（通过计算自车向量与车道线向量角度差确保行驶方向正确）[40] 概率化规划方法 - 规划是不确定性任务，确定性方法无法处理掉头等情况，概率化表征方法将规划流视为概率分布从而选择最优轨迹[43] - 实现借鉴类似GPT的ARP思想：初始化动作空间并离散化，规划词汇表收集4096种可能动作（如直行、加速、刹车、左转、右转等），编码后生成planning token[43] - 通过场景token与planning token交互，结合自车状态和导航信息，预测动作分布并选择概率最高的标准轨迹作为规划结果[44] GenAD生成式建模方法 - 将自动驾驶建模为轨迹生成问题，考虑自车与他车在未来帧中的交互，采用类似VAE的生成式建模思路[44] - 训练时学习轨迹分布，推理时采样分布并通过解码器生成路径点，关键点在于训练过程中构建有效的监督信号[44][45] - 训练阶段将GT的track query trajectory通过编码器编码得到latent space轨迹表征，通过解码器重构当前轨迹并与原始真值轨迹进行监督训练[45] 多模态规划与监督学习 - 引入多模态规划方法解决轨迹预测不稳定性问题，通过预测多个候选轨迹并选择最优轨迹进行模型学习[53] - 结合多模态规划与多模型学习方法，在多轨迹预测的模型学习损失基础上增加知识蒸馏损失，蒸馏损失来源于多种基于规则的教师模型[53] - 额外监督信号包括无责任碰撞、可行驶区域合规性、驾驶舒适性等指标，均纳入回归损失函数进行反向传播[56] 端到端算法当前局限性 - 主要采用模仿学习框架，作为纯数据驱动方法优化过程较为困难[57] - 难以学习到最优真值（Ground Truth），对异常案例（Counter Case）的处理能力有限[57]

行业技术趋势 - 自动驾驶行业正从模块化方法转向端到端系统 实现传感器输入到车辆规划的直接建模 减少误差累积[2] - BEV感知技术打破模块化壁垒 在统一视角下实现技术跃迁[2] - 端到端自动驾驶需融合多模态大模型、BEV感知、强化学习、视觉Transformer及扩散模型等多领域技术[5] 技术发展现状 - UniAD统一感知和规划任务 首次实现多模块单模型运行 标志端到端时代来临[2] - 端到端技术发展出多方向：二段式（如PLUTO）、基于感知的一段式（如UniAD）、基于世界模型（如OccWorld）、基于扩散模型（如DiffusionDrive）及VLA范式[9] - 扩散模型应用于多模轨迹预测 提升对不确定环境的适应性 代表工作包括DiffusionDrive、Diffusion Planner及DiffE2E[17] 技术挑战与需求 - 端到端技术学习面临多领域知识碎片化、论文数量繁多、缺乏高质量文档及系统实战指导等挑战[5] - 行业要求算法工程师具备多技能融合能力 需同时掌握算法规则、感知决策及端到端与VLA等新技术[2] - VLA作为端到端自动驾驶的皇冠技术 上限高且难度大 成为学术界和工业界研发重点 招聘需求旺盛[20] 技术应用与突破 - 世界模型技术应用广泛 涵盖场景生成、端到端及闭环仿真 代表工作包括Drive-OccWorld和OccLLaMA[15] - VLA技术融合VLM、BEV、扩散模型及强化学习 前沿工作包括小米ORION、OpenDriveVLA及ReCogDrive[20] - RLHF技术应用于VLA算法微调 具备良好延展性 支持预训练和强化学习模块搭建[21] 工业界实践 - 主机厂算法专家主导端到端、大模型及世界模型等前沿算法预研与量产 完成多项自动驾驶产品交付[22] - 行业资源向端到端与多模态大模型攻坚集中 但仍需规则算法兜底 反映技术过渡期特点[2] - 小米ORION截至2025年7月开源推理和评测模块 推动VLA技术透明化与行业应用[20]

理想i8与VLA技术发布 - 理想i8在品牌十周年之际上市，重点推出辅助驾驶功能升级，并首发VLA（视觉-语言-动作模型）司机大模型，成为首款搭载该技术的理想车型 [2] - VLA将作为全系i8车型标配功能，计划于8月随车辆交付 [2] - VLA技术突破体现在三方面：多模态语义理解（空间/思维/沟通记忆/行为）、思维链推理能力、接近人类驾驶直觉的决策能力 [3] - 具体功能包括：执行自然语言指令（如"靠边停"）、记忆路段速度偏好、语音搜索目的地（如"找最近星巴克"）、复杂路况风险评估与避障 [6] VLA技术架构与行业影响 - VLA整合端到端与大模型优势，融合视觉空间理解（BEV感知）、语言模型思维推理（含RAG记忆）、多模态输入处理能力 [3] - 技术演进路径：从E2E+VLM到VLA，代表自动驾驶量产新里程碑，引发行业人才转型热潮（传统规控/感知方向从业者转向VLA） [5] - 技术流派分化：一段式（UniAD/OccWorld/DiffusionDrive）与二段式（PLUTO）并行发展，VLA成为大模型时代端到端新方向 [8][23] - 人才市场需求旺盛：VLA算法专家月薪达40-70K（15薪），博士级顶尖人才年薪90-120K（16薪），实习岗位日薪220-400元 [11] 端到端技术发展趋势 - 技术迭代加速：2023年工业级端到端方案已不适应2024年环境，需掌握多模态大模型/BEV感知/强化学习/扩散模型等复合技能 [14] - 学术前沿动态：基于感知的UniAD、基于世界模型的OccWorld、基于扩散模型的DiffusionDrive形成三大技术分支 [23] - VLA成为技术制高点：融合VLM/BEV/扩散模型/强化学习，代表端到端自动驾驶最高难度，小米ORION等开源项目推动工业落地 [25] 技术人才培养体系 - 行业推出《端到端与VLA自动驾驶小班课》，覆盖技术发展史、背景知识（Transformer/BEV/扩散模型/RLHF）、一段式/二段式实现方案 [21][22][24] - 课程设计特点：Just-in-Time快速入门、构建研究框架（论文分类/创新点提取）、RLHF微调实战（ORION案例复现） [16][17][18][26] - 培养目标：3个月达到1年经验算法工程师水平，掌握主流框架复现能力（扩散模型/VLA），适配实习/校招/社招需求 [32]

端到端自动驾驶技术发展 - 端到端自动驾驶已成为国内主流新能源主机厂抢占的技术高地 上半年VLA概念掀起新一轮量产方案迭代 [2] - 行业薪资水平显示：3-5年经验的VLM/VLA算法专家年薪达百万 月薪高达70K [2] - 技术流派分化明显：二段式端到端以PLUTO为代表 一段式分为感知型(UniAD)、世界模型型(OccWorld)、扩散模型型(DiffusionDrive)等四大方向 [4] 技术流派与前沿进展 - 二段式端到端聚焦模型自车规划 包含港科技PLUTO、浙大CarPlanner(CVPR'25)、中科院Plan-R1等代表性工作 [7][22] - 一段式端到端四大子领域： - 感知型：UniAD为奠基作 地平线VAD和CVPR'24的PARA-Drive为最新进展 [23] - 世界模型型：AAAI'25的Drive-OccWorld和复旦OccLLaMA实现场景生成/端到端/闭环仿真多应用 [23] - 扩散模型型：DiffusionDrive开创多模轨迹时代 吉大DiffE2E为最新成果 [23] - VLA型：小米ORION、慕尼黑工大OpenDriveVLA和ReCogDrive代表大模型时代技术方向 [23] 行业人才需求 - VLA/VLM算法专家岗位需求旺盛： - 3-5年经验硕士薪资40-70K·15薪 [10] - 多模态方向博士应届生可达90-120K·16薪 [10] - 模型量化部署工程师1-3年经验薪资40-60K·15薪 [10] - 技术能力要求涵盖大语言模型 BEV感知 扩散模型 强化学习与RLHF等跨领域知识 [7][15] 技术培训体系 - 课程体系覆盖五大模块： - 端到端发展历史与VLA范式演变 [21] - 核心技术栈包括Transformer/CLIP/LLAVA/BEV感知/扩散模型理论 [24] - 二段式与一段式技术对比及工业落地 [22][23] - RLHF微调实战与大模型强化学习应用 [25] - 教学采用Just-in-Time Learning理念 三个月完成从理论到实践的闭环训练 [16][17][18][30] 技术门槛与挑战 - 学习路径需同时掌握多模态大模型 BEV感知 视觉Transformer 扩散模型等六大技术领域 [15] - 论文数量繁多且知识碎片化 高质量文档稀缺导致入门难度高 [15] - 硬件要求需配备4090及以上算力GPU 需具备Transformer和PyTorch基础 [32]

端到端自动驾驶技术概述 - 端到端自动驾驶分为一段式端到端和二段式端到端两大技术方向 是当前薪资最高的算法岗位之一 3-5年经验可冲击百万年薪 [2] - 核心优势在于直接从传感器输入到车辆规划/控制信息的直接建模 避免了传统模块化方法的误差累积 BEV感知技术实现了模块间的统一视角 [2] - UniAD模型统一了感知和规划任务 标志着端到端时代的来临 但并非最终解决方案 后续涌现出多种技术流派 [2][4] 主要技术流派 - **二段式端到端**：以PLUTO为代表 专注于用模型实现自车规划 [4] - **一段式端到端**： - 基于感知的方法：以UniAD为代表持续发展 [4] - 基于世界模型的方法：以OccWorld为代表开创新流派 [4] - 基于扩散模型的方法：以DiffusionDrive为代表实现多模轨迹预测 [4] - **VLA方向**：大模型时代下的端到端新方向 结合视觉语言模型技术 [4][22] 行业应用与人才需求 - VLA/VLM大模型算法专家岗位薪资达40-70K*15薪 博士应届生可达90-120K*16薪 [9] - 技术岗位覆盖感知算法、模型量化部署等多方向 实习岗位日薪220-400元 [9] - 主机厂已开展端到端算法预研和量产交付 形成完整技术落地闭环 [25] 技术发展挑战 - 需同时掌握多模态大模型、BEV感知、强化学习、扩散模型等跨领域知识 [14] - 论文数量繁多且知识碎片化 缺乏系统性学习框架和实战指导 [14] - 高质量文档稀缺 提高了技术入门门槛 [14] 课程体系设计 - **知识框架**：覆盖BEV感知、扩散模型理论、强化学习与RLHF等核心技术栈 [6][23] - **案例研究**： - 二段式端到端解析PLUTO、CarPlanner等经典算法 [21] - 一段式端到端深入UniAD、OccLLaMA等前沿工作 [22] - **实战环节**： - 扩散模型轨迹预测实战Diffusion Planner [22] - VLA方向实战小米ORION开源框架 [22] - 大作业RLHF微调实现技术迁移应用 [24] 技术发展趋势 - 世界模型应用扩展至场景生成、闭环仿真等多场景 成为近年研究热点 [22] - 扩散模型与VLM结合推动多模轨迹预测技术落地 [22] - VLA被视为端到端自动驾驶的"皇冠" 工业界招聘需求旺盛 [22]

端到端自动驾驶技术发展 - 端到端自动驾驶分为一段式端到端和二段式端到端两大技术方向 自UniAD获得CVPR Best Paper后 国内智驾军备竞赛加速 理想汽车2024年宣布E2E+VLM双系统架构量产 [2] - 端到端技术通过传感器数据直接输出规划或控制信息 避免了模块化方法的误差累积 BEV感知和UniAD统一了感知与规划任务 推动技术跃迁 [2] - 当前技术发展出多分支 包括基于感知的UniAD 基于世界模型的OccWorld 基于扩散模型的DiffusionDrive 以及大模型驱动的VLA方向 [9] 技术挑战与行业需求 - 端到端技术需掌握多模态大模型 BEV感知 强化学习 视觉Transformer 扩散模型等跨领域知识 学习路径复杂且论文碎片化 [5] - VLM/VLA成为招聘刚需 3-5年经验可冲击百万年薪 小米ORION等VLA项目推动行业预研热潮 [2][20] - 学术界与工业界持续探索技术边界 但高质量文档缺失 实战指导不足 影响技术落地效率 [5][26] 课程核心内容设计 - 课程覆盖端到端发展史 技术范式比较 数据集评测等基础内容 重点解析BEV感知 扩散模型 VLM等背景知识 [11][12] - 二段式端到端章节分析PLUTO CarPlanner等经典算法 对比一段式方案的优缺点 [12] - 精华章节聚焦一段式端到端 详解UniAD PARA-Drive OccLLaMA DiffusionDrive等前沿工作 配套Diffusion Planner实战 [13][15][17] - VLA方向选取ORION OpenDriveVLA等案例 结合BEV 扩散模型 强化学习技术展开实战 [20] 技术框架与实战应用 - 课程构建端到端技术框架 帮助学员分类论文 提取创新点 形成研究体系 [7] - 实战环节包括Diffusion Planner代码复现 RLHF微调大作业 目标为达到1年算法工程师水平 [17][22][27] - 技术栈覆盖Transformer CLIP LLAVA等基础模型 强化学习RLHF GRPO等进阶方法 [18] 行业影响与人才需求 - 端到端技术推动自动驾驶量产方案革新 主机厂加速布局算法预研与交付 [23] - 课程面向具备自动驾驶基础及Python/PyTorch能力者 目标匹配企业实习 校招 社招需求 [24][27] - 技术掌握后可应用于场景生成 闭环仿真 多模轨迹预测等实际场景 提升工业落地能力 [15][17]