行业技术趋势 - 自动驾驶规划控制岗位的职责范围正在扩大，不再仅仅是逻辑兜底，端到端和VLA的量产趋势正在蚕食传统规划控制的生存空间 [2] - 行业秋招面试更看重规则算法与端到端技术的结合，仅掌握传统规控基础已难以获得优质offer [2] - 工业界实际关注的加分项包括不确定环境下的决策规划问题，例如Contingency Planning和博弈式交互规划经验 [2] - 业内核心议题是明确端到端技术与传统规划控制在量产中的角色定位，前沿算法如一段式、二段式、自动驾驶与大模型及VLA是未来PnC岗位必须掌握的内容 [2] - 端到端自动驾驶是近两年的热点，传统规控工程师需了解其与传统方法的优劣及实际落地中的数据驱动收益最大化策略 [29] 课程核心目标与定位 - 课程设计直面工作难点和实际量产问题，旨在教授业内使用的经典方案、热门端到端方案以及两者在实际落地中的融合方式 [6] - 课程重点的两个工程项目可直接写入简历，尤其适合缺乏相关实习经验或简历项目不突出的学员在秋招前提升竞争力 [6] - 课程为小班教学，招收学员不超过50人，主打保姆级陪伴与教学，学完目标对标2年算法工程师经验 [7] - 课程后期提供求职辅导，包括修改简历、模拟面试和推荐工作机会，以助力学员拿到offer [8] - 课程适用于有一定实习或工作基础的学员，非面向纯小白，购买本课程可免费获赠一套基础课程 [12] 课程内容与教学安排 - 课程使用C++和Python作为主要开发工具，所有代码将开源，学员需具备一定的编程基础 [15] - 课程第一章将全面复盘规划控制基础算法，建立学员对领域的整体概念和全局视野 [20] - 第二章将利用基础算法构建完整的决策规划框架，包括路径-速度解耦框架、时空联合框架及数据驱动框架 [21] - 第三章聚焦不确定环境下的决策规划问题，讲解系统性解决方案Contingency Planning，从理论到代码全方位掌握 [24] - 第四章讲解博弈交互式规划方法，通过Dynamic Game Model理论实现自车与他车的联合轨迹优化 [26] - 第五章新增端到端自动驾驶内容，涵盖一段式、二段式端到端以及VLM & VLA技术 [29] - 第六章提供PnC岗位面试辅导，包括简历修改、模拟面试及面试技巧传授 [31] 课程附加价值与成果 - 根据反馈，前两批近100名学员已成功获得华为、百度、地平线、Momenta、小米、极氪及蔚小理等公司的offer [10] - 讲师宁远老师将提供一对一简历修改和Offer选择指导，实现保姆级陪伴 [10] - 课程提供价值1000元以上的附加福利，包括首次免费简历修改（价值500元）和赠送基础课程或满减券（价值500元） [33][36] - 学员在开课一周内仍可对导师专业性提出质疑，经核实后可申请全额退款 [43]

行业趋势分析 - 自动驾驶规划控制岗位从传统逻辑兜底转向规则算法与端到端结合的技术路线[2] - 端到端和VLA（Vision-Language-Action）量产趋势正在挤压传统规划控制生存空间[2] - 2025年端到端技术进一步落地但传统规控在L4高安全性场景仍占主导地位[4] 岗位能力要求 - 基础能力需覆盖横纵联合/解耦框架、搜索/采样/运动学规划算法[4] - 差异化竞争力体现在不确定环境下的Contingency Planning和博弈式交互规划能力[4] - 端到端技术（一段式/二段式）、VLM/VLA与大模型结合成为必备技能[4][29] 课程核心价值 - 覆盖经典规控方案与端到端融合落地方案，包含2个可直接写入简历的工程项目[7][13] - 通过博弈交互式规划和防御式规划等头部公司重点研究方向提升竞争力[24][26] - 学完对标2-3年算法工程师经验，前两期学员入职华为/百度/蔚小理等企业[8][10] 课程体系设计 - 基础算法模块：搜索/采样/优化/深度学习等规划算法对比与应用场景选择[20] - 决策规划框架：路径-速度解耦、时空联合及数据驱动框架构建[21][22] - 端到端专项：分析VLM/VLA技术优势与局限性，探讨数据驱动收益最大化[29] - 面试闭环服务：简历修改+模拟面试+公司推荐，直击华为等大厂招聘标准[31][36] 技术落地方向 - 防御式规划（Contingency Planning）解决感知/定位/社会车意图不确定性[24] - 博弈论模型实现自车与他车轨迹联合优化，突破传统预测-规划链路局限[26] - 端到端系统与传统规控融合方案成为量产落地关键突破点[4][29] 教学资源配置 - 采用C++/Python双语言开发，代码开源并提供容器运行环境[15][17] - 直播+录播形式授课，配备VIP群答疑及3个月内持续服务[12][17] - 赠送《规划控制理论&实战课程》并配套500元简历修改服务[36]

自动驾驶规划控制行业趋势 - 传统规划控制岗位的生存空间正在被端到端和VLA技术蚕食，行业转向规则算法与端到端结合的需求[2][3] - 2025年端到端技术将进一步落地，但传统规控仍为L4等高安全性场景提供兜底，两者融合成为关键[4] - 头部公司重点关注不确定环境下的决策规划（如Contingency Planning）和博弈式交互规划，这些是面试和量产的核心差异点[4][24][26] 岗位技能要求与转型挑战 - 基础算法（横纵解耦框架、搜索/采样/运动学规划）已成为行业准入门槛，但仅掌握基础难以获得优质offer[4] - 从业者需补充端到端技术（一段式/二段式、VLM/VLA）及传统规控创新方案，以应对技术迭代[4][29] - 转行者需在3-4个月内强化C++/Python、运动规划理论及实战项目，并聚焦不确定性处理和交互规划等高阶能力[4][15][39] 行业培训与就业服务 - 小班课程聚焦量产痛点，覆盖经典规控方案与端到端融合，提供可直接写入简历的工程项目[7][13] - 课程设计对标2-3年工程师经验，包含简历修改、模拟面试及内推服务，往期学员入职华为、百度等头部公司[8][9][10] - 课程大纲分六模块：基础算法、决策规划框架、不确定性处理、博弈规划、端到端技术及面试辅导，强化工程与理论结合[20][22][24][26][29][31] 技术课程内容与特色 - 第一章至第五章系统讲解算法工具链，从搜索/优化到数据驱动框架，培养全局视野[20][21][22] - 博弈交互式规划和防御式规划为头部公司量产重点，课程提供代码级实践与场景落地指导[24][26][27] - 端到端章节新增VLM/VLA技术解析，分析其与传统规控的协同落地策略[29] 目标人群与附加价值 - 面向车辆工程、计算机等专业学生及转行者，需具备编程和数学基础，非小白向[37][38] - 附加服务包括简历修改、理论课程赠送及一对一就业咨询，价值超千元[33][36] - 课程采用VIP群直播+录播模式，限50人，强调保姆级教学与工程能力提升[8][12]