行业技术趋势 - 自动驾驶行业正从模块化方法转向端到端系统 实现传感器输入到车辆规划的直接建模 减少误差累积[2] - BEV感知技术打破模块化壁垒 在统一视角下实现技术跃迁[2] - 端到端自动驾驶需融合多模态大模型、BEV感知、强化学习、视觉Transformer及扩散模型等多领域技术[5] 技术发展现状 - UniAD统一感知和规划任务 首次实现多模块单模型运行 标志端到端时代来临[2] - 端到端技术发展出多方向：二段式（如PLUTO）、基于感知的一段式（如UniAD）、基于世界模型（如OccWorld）、基于扩散模型（如DiffusionDrive）及VLA范式[9] - 扩散模型应用于多模轨迹预测 提升对不确定环境的适应性 代表工作包括DiffusionDrive、Diffusion Planner及DiffE2E[17] 技术挑战与需求 - 端到端技术学习面临多领域知识碎片化、论文数量繁多、缺乏高质量文档及系统实战指导等挑战[5] - 行业要求算法工程师具备多技能融合能力 需同时掌握算法规则、感知决策及端到端与VLA等新技术[2] - VLA作为端到端自动驾驶的皇冠技术 上限高且难度大 成为学术界和工业界研发重点 招聘需求旺盛[20] 技术应用与突破 - 世界模型技术应用广泛 涵盖场景生成、端到端及闭环仿真 代表工作包括Drive-OccWorld和OccLLaMA[15] - VLA技术融合VLM、BEV、扩散模型及强化学习 前沿工作包括小米ORION、OpenDriveVLA及ReCogDrive[20] - RLHF技术应用于VLA算法微调 具备良好延展性 支持预训练和强化学习模块搭建[21] 工业界实践 - 主机厂算法专家主导端到端、大模型及世界模型等前沿算法预研与量产 完成多项自动驾驶产品交付[22] - 行业资源向端到端与多模态大模型攻坚集中 但仍需规则算法兜底 反映技术过渡期特点[2] - 小米ORION截至2025年7月开源推理和评测模块 推动VLA技术透明化与行业应用[20]