行业人才需求与趋势 - 近期多家行业中游厂商积极寻求端到端自动驾驶和视觉语言动作模型方向的技术人才 计划在明年投入更多资源进行技术落地 [2] - 对于经验丰富的专家级人才 行业提供的薪酬水平普遍在百万年薪起步 显示出市场对高端技术人才的强烈需求和竞争 [2] 行业培训课程概况 - 为应对工业界明确的技术需求 行业推出了多个聚焦于量产落地的实战培训课程 包括《面向量产的端到端实战小班课》、《端到端与VLA自动驾驶小班课》和《自动驾驶VLA和大模型实战课程》旨在打通从入门、进阶到求职的全链条 [4] - 课程由来自顶尖企业和学术机构的专家授课 师资背景强大 均拥有C9及QS排名前列高校的学历 并在国际顶级会议发表多篇论文 且具备将前沿算法成功量产落地的实战经验 [6][9][14][15] 端到端自动驾驶量产课程 - 该课程聚焦于端到端自动驾驶的量产落地 详细讲解导航信息应用、强化学习优化、Diffusion和自回归模型的量产经验以及时空联合规划兜底等核心模块 [4] - 课程设计了七大落地实战项目 目标人群为已经从事端到端自动驾驶相关工作并希望进阶加薪的从业者 [4] 端到端与VLA宏观技术课程 - 该课程从宏观领域梳理端到端自动驾驶 涵盖一段式/两段式方向的重点算法和理论基础 详细讲解BEV感知、大语言模型、扩散模型和强化学习 [7] - 课程包含两大实战项目 分别是基于扩散模型的Diffusion Planner和基于视觉语言动作模型的ORION算法 [7] 自动驾驶VLA与大模型实战课程 - 该课程由学术界专家带队 全面梳理视觉语言动作模型领域 涵盖从视觉语言模型作为解释器到模块化VLA、一体化VLA以及当前主流的推理增强VLA三大方向 [12] - 课程配套详细的理论基础梳理 包括视觉、语言、动作三大模块以及强化学习和扩散模型等 并设有大作业章节指导学员从零搭建自己的视觉语言动作模型及数据集 [12] - 课程对学员有明确的先决条件要求 包括需要自备算力在4090及以上的GPU、具备自动驾驶领域基础、了解Transformer大模型等技术的基本概念、拥有一定的数学和编程基础 [11]

行业招聘需求与技术趋势变化 - 自动驾驶行业招聘需求正发生变化，两年前热门的感知岗位需求进一步收缩 [2] - 当前行业需求较高的技术方向集中在端到端、视觉语言动作模型和世界模型等领域 [2] - 头部玩家已验证端到端技术路径可行，其他车企正跟进投入人力和资源，从模型、场景、数据优化到下游规划兜底进行布局 [2] - 市场面临合格候选人供给不足的挑战，候选人往往只精通部分技术栈，而相关岗位要求广泛的技术能力 [2] - 具体的量产经验，如导航信息引入、强化学习调优、轨迹建模及优化，是实际落地中的关键痛点和门道 [2] 课程核心定位与内容设计 - 课程名称为《面向量产的端到端实战小班课》，核心重点是聚焦量产应用 [2] - 课程设计历时三个月，包含七个实战项目，从实战到落地层层展开 [2] - 课程核心算法覆盖一段式端到端、两段式端到端、导航信息量产应用、开闭环强化学习、扩散模型结合强化学习、自回归结合强化学习、时空联合规划等 [2] - 课程最终会分享实际的量产经验，目标面向就业与直接落地 [2] - 课程采用小班制，目前仅剩20个招生名额 [2][4] 端到端技术架构演进与核心模块 - 在端到端时代，感知任务的合并与规控算法的学习化已成为绝对主流 [7] - 如何更高效合并感知任务及设计规控的学习化模块是各大公司的核心必备技能 [7] - 两段式端到端框架涉及感知与规划控制的建模及信息传递方式，有其特定优缺点 [8] - 一段式端到端框架可实现信息的无损传递，因此在性能上通常优于两段式方案，具体方法包括基于视觉语言动作模型和基于扩散模型的方法等 [9] - 导航信息在自动驾驶中起引导、选路、选道的关键作用，其地图格式、内容及在端到端模型中的编码与嵌入方式是重要课题 [10] 算法训练策略与量产保障方案 - 仅依靠模仿学习存在局限，因人类驾驶风格迥异且部分极端场景数据难采集，需结合强化学习以学习因果关系并实现泛化 [11] - 课程项目实战涵盖基于模仿学习的算法，并重点介绍基于扩散模型和自回归的算法，在监督微调后会继续讲解强化学习实战 [12] - 在量产落地阶段，为确保轨迹稳定可靠，需有后处理的兜底逻辑，例如通过轨迹平滑优化算法对模型直出结果进行优化 [13] - 时空联合规划是重要的兜底方案，涉及多模态轨迹打分搜索及轨迹平滑等算法 [13] - 量产经验分享将从数据、模型、场景、规则等多个视角，剖析如何选用合适工具和策略以快速提升系统能力边界 [14] 课程安排与学员要求 - 课程面向进阶学员，开课时间为11月30日，预计三个月结课，采用离线视频教学配合VIP群答疑及三次线上答疑的形式 [15] - 课程章节按计划解锁，例如第一章于11月30日解锁，第二章于12月7日解锁，后续章节按周或月间隔陆续开放 [16][18] - 学员需自备图形处理器，推荐算力在4090及以上 [17] - 学员需具备的基础知识包括：熟悉自动驾驶鸟瞰图感知、视觉Transformer、端到端等常见算法；掌握强化学习、扩散模型理论基础；具备一定的Python和PyTorch语言基础；熟悉mmdet3d算法框架；以及一定的高等数学、线性代数和矩阵论基础 [17]

讲师介绍 王路, C9本科+QS50 PhD，已发表CCF-A和CCF-B论文若干。现任国内TOP tier1算法专家，目前从事大模型、世界模型等前沿算法的预研和量产，所研发算法已成功 落地并量产，拥有丰富的端到端算法研发和实战经验。 课程大纲 点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近30个 方向 学习 路线 这两天和业内一位招聘朋友聊了聊，现在自驾的招聘需求在悄悄的发生一些变化。两年前热门的感知岗位进一步收缩， 目前需求较高的在端到端、VLA、世界模型 等方向上。 头部玩家已经验证了端到端这条路走的通，其他车企也开始铺 从模型优化、场景优化、数据优化，再到下游的规划兜底 人力和资源跟进。但候选人往 往只懂一部分，这些岗位其实涉及的技术栈很广。具体的量产经验如导航信息的引入、强化学习调优、轨迹的建模及优化都有很多门道，都是实际的落地痛点。 为 此我们花了三个月的时间设计了端到端量产进阶课程，从实战到落地层层展开。 该课程涉及的核心算法包括：一段式端到端、两段式端到端、导航信息的量产应用、开闭环强化学习、扩散模型+强化学习、自回归+强化学习、时空联合规划等 等，最后分享一些实 ...

自动驾驶行业招聘趋势变化 - 感知岗位需求进一步收缩，而端到端、VLA、世界模型等方向需求较高 [1] - 头部玩家已验证端到端路径可行，其他车企正跟进模型优化、场景优化、数据优化及规划兜底等资源投入 [1] - 候选人技术栈狭窄，缺乏导航信息引入、强化学习调优、轨迹建模等量产经验，成为实际落地痛点 [1] 端到端量产课程核心内容 - 课程聚焦量产实战，涵盖一段式端到端、两段式端到端、导航信息应用、强化学习、扩散模型+强化学习等核心算法 [1][2] - 课程设计基于实际量产需求，包括轨迹优化、兜底方案及量产经验分享，仅限25名学员参与 [2][3] - 讲师为顶级Tier1算法专家，具备大模型、世界模型等前沿算法预研和量产落地经验 [3] 课程大纲与技术模块 - 第一章介绍感知任务合并与规控学习化趋势，分析主流一体化架构及开源数据集评测方式 [6] - 第二、三章对比两段式与一段式端到端框架，分别讲解PLUTO算法实战和VAD系列方法，强调一段式方案性能更优 [7][8] - 第四至七章深入导航信息编码、强化学习泛化训练、轨迹输出优化及时空联合规划兜底方案，覆盖模仿学习与强化学习结合应用 [9][10][11][12] - 第八章从数据、模型、场景等多视角分享量产经验，提升系统能力边界 [13] 课程安排与学员基础要求 - 课程周期为三个月，自11月30日起分章节解锁教学，包含离线视频与三次线上答疑 [14][16] - 学员需自备GPU（推荐算力4090及以上），熟悉BEV感知、Transformer、强化学习等算法，具备Python/PyTorch及数学基础 [15]

行业技术趋势与人才需求 - 端到端自动驾驶技术是当前车企的核心招聘方向，但具备量产经验的全栈人才稀缺 [1] - 技术层面需攻克导航信息引入、强化学习调优、轨迹建模与优化等难题，这些是目前量产工作的前沿 [1] - 行业对具备从模型优化、场景优化、数据优化到下游规划兜底等全栈能力的端到端人才需求迫切 [1] 课程核心内容与结构 - 课程核心算法涵盖一段式端到端、两段式端到端、导航信息量产应用、开闭环强化学习、扩散模型+强化学习、自回归+强化学习、时空联合规划等 [3] - 课程设计聚焦量产实战与就业，包含从算法框架到具体量产经验的完整链条 [3] - 课程采用小班制，仅限35个招生名额 [3][5] 讲师背景 - 讲师王路拥有C9本科和QS50博士学历，发表多篇CCF-A/B论文 [6] - 现任国内顶级Tier1算法专家，从事大模型、世界模型等前沿算法的预研与量产工作 [6] - 具备丰富的端到端算法研发和实战经验，其研发的算法已成功落地量产 [6] 详细课程大纲 - **第一章：端到端任务概述** 介绍感知任务一体化架构、规控算法学习化方案，以及开源数据集与评测方式 [9] - **第二章：两段式端到端算法** 讲解两段式框架建模、感知与PNC信息传递、优缺点，并以PLUTO算法实战 [10] - **第三章：一段式端到端算法** 介绍基于VLA、Diffusion等方法的一段式框架，并通过VAD系列深入教学 [11] - **第四章：导航信息的量产应用** 讲解主流导航地图格式、内容，及其在端到端模型中的编码与嵌入方式 [12] - **第五章：自动驾驶中的RL算法介绍** 重点介绍强化学习算法及训练策略，以弥补纯模仿学习的不足 [13] - **第六章：端到端轨迹输出优化** 进行NN Planner项目实战，涵盖基于扩散模型、自回归的模仿学习及后续的强化学习 [14] - **第七章：兜底方案 - 时空联合规划** 介绍量产中用于轨迹平滑与优化的后处理算法，如多模态轨迹打分搜索 [15] - **第八章：端到端量产经验分享** 从数据、模型、场景、规则等多视角分享量产实际问题解决经验 [16] 课程安排与学员要求 - 课程于11月30日开课，为期三个月，采用离线视频教学，辅以VIP群答疑和三次线上答疑 [17] - 章节内容按周解锁，从第一章到第八章持续至次年2月24日 [17][19] - 面向进阶学员，建议自备算力在4090及以上的GPU，并熟悉BEV感知、视觉Transformer、强化学习、扩散模型等理论基础及Python/PyTorch、mmdet3d框架 [18]