理想VLA司机大模型技术进展 - 核心能力提升体现在三方面：更懂语义（多模态输入）、更擅长推理（思维链）、更接近人类驾驶直觉（轨迹规划）[1] - 四大核心能力展示：空间理解能力、思维能力、沟通与记忆能力（含RAG技术）、行为能力[1][3] - 技术演进路径：从VLM+E2E发展为涵盖端到端、轨迹预测、视觉语言模型、强化学习的综合技术栈[5] 自动驾驶技术研究趋势 - 学术界焦点转移：传统BEV感知、车道线检测等研究减少，大模型与VLA成为顶会主流方向[5] - 工业界动态：传统感知/规划方案仍在优化，但技术迭代明显向VLA倾斜[5] - 典型技术融合案例：思维链输出结合动态目标、静态元素、导航地图等多维度数据[3] VLA论文指导课程体系 课程架构 - 周期设置：12周在线科研+2周论文指导+10周维护期[14][34] - 核心模块：模块化VLA模型（Week8-9）、统一端到端模型（Week10-11）、推理增强模型（Week12）[9][11][35][37] - 方法论覆盖：选题（Week3）、传统端到端技术（Week4-5）、VLA端到端技术（Week6-7）[9][11][30] 教学资源 - 代码库支持：提供基于模仿学习、扩散模型、VLA的6个开源项目基准代码[26] - 数据集配置：采用nuScenes/Waymo/Argoverse等公开数据集，VLA任务结合大语言模型生成数据[27] - 必读论文清单：包含5篇顶会论文如《Senna》《OpenDriveVLA》等[28][29] 学员培养目标 - 能力输出：完成论文初稿、掌握算法对比分析方法、获得定制化研究idea[20][34] - 技术深化路径：从理论认知（Week1-2）到代码实践（Week6-8）最终形成完整论文（Week13-14）[30][31] - 硬件门槛：建议配置8张NVIDIA 4090显卡，最低要求4张[21]