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后引发国内智驾军备竞赛 [2] - 2024年理想汽车宣布E2E+VLM双系统架构量产，技术通过传感器数据直接输出规划或控制信息，避免模块化方法误差累积 [2] - BEV感知打破模块化壁垒，UniAD统一感知和规划任务，推动端到端技术进入新阶段 [2] - 当前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 [3] 技术课程核心内容 - 课程涵盖二段式端到端（PLUTO）、一段式端到端（UniAD）、基于世界模型（OccWorld）、基于扩散模型（DiffusionDrive）及VLA方向 [7] - 第一章解析端到端发展历史及模块化到端到端的演变，对比一段式、二段式、VLA范式优缺点 [9] - 第二章重点讲解背景知识，包括VLA涉及的大语言模型、扩散模型、强化学习及BEV感知 [9][12] - 第三章聚焦二段式端到端，分析PLUTO、CarPlanner、Plan-R1等经典与前沿工作 [10] - 第四章深入一段式端到端与VLA，覆盖UniAD、OccWorld、DiffusionDrive及ORION等实战案例 [11] 课程特色与目标 - 采用Just-in-Time Learning理念，帮助学员快速掌握核心技术栈并构建领域框架 [4][5] - 结合实战环节完成理论到实践闭环，包括RLHF微调及VLA算法复现 [6][13] - 学员需具备自动驾驶基础、Transformer/BEV感知等知识，课程目标为达到1年算法工程师水平 [18] - 课程进度安排为3个月，分章节解锁内容并配备VIP群答疑 [18] 行业趋势与就业需求 - 端到端自动驾驶成为智能驾驶代表方向，学术界与工业界加速布局VLA等前沿技术 [2][11] - VLA技术因上限高、难度大成为招聘热点，涉及VLM、BEV、扩散模型等多技术融合 [11] - 扩散模型在多模轨迹预测中应用广泛，DiffusionDrive等作品推动工业界落地尝试 [11][12]