端到端自动驾驶行业现状 - 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，E2E+VLM双系统架构去年取得成功后，VLA概念在2024年上半年掀起新一轮量产方案迭代[2] - 行业对端到端技术人才需求旺盛，3-5年经验的VLM/VLA岗位年薪高达百万，月薪达70K[2] - 学术界和工业界聚焦端到端技术，但存在技术流派分化问题，包括UniAD、PLUTO、OccWorld、DiffusionDrive等多种算法方案[2][7] 端到端技术发展特点 - 技术演进快速，2023年的工业级端到端算法方案已不适应2024年环境，需掌握多模态大模型、BEV感知、强化学习等跨领域知识[3] - 技术栈呈现多元化发展，包括基于感知的一段式（UniAD）、基于世界模型的一段式（OccWorld）、基于扩散模型的一段式（DiffusionDrive）以及VLA方向[7][11] - 学习门槛较高，存在论文数量繁多（年新增数百篇）、知识碎片化、缺乏高质量文档等挑战[3] 端到端课程核心内容 - 课程覆盖五大技术模块：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、RLHF微调实战[9][10][11][13] - 重点技术包括：PLUTO二段式架构（CVPR'25 CarPlanner）、UniAD感知方案（CVPR'24 PARA-Drive）、世界模型（AAAI'25 Drive-OccWorld）、扩散模型（DiffE2E）、VLA（小米ORION）[7][10][11] - 实战环节包含Diffusion Planner代码复现和ORION开源模块应用，目标实现工业级算法落地[11][13] 行业技术趋势 - VLA成为端到端自动驾驶的"皇冠技术"，小米ORION、慕尼黑工大OpenDriveVLA等方案显示大模型与自动驾驶的深度结合[11] - 扩散模型在轨迹预测领域取得突破，DiffusionDrive等方案实现多模轨迹输出，适应自动驾驶不确定性环境[7][11] - 世界模型技术应用扩展，Drive-OccWorld等方案同时支持场景生成、端到端控制和闭环仿真[11] 人才能力要求 - 需构建跨领域知识体系，包括视觉Transformer（CLIP/LLaVA）、BEV感知（3D检测/车道线/OCC）、扩散模型理论、VLM强化学习（RLHF/GRPO）[12] - 工程能力要求涵盖PyTorch框架、GPU计算（推荐RTX4090）、数学基础（概率论/线性代数）及算法复现能力[20] - 职业发展目标为1年经验端到端算法工程师水平，具备技术框架设计能力和项目落地经验[20]