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]