理想VLA司机大模型技术突破 - 多模态输入提升语义理解能力，结合动态目标、静态元素、导航地图和空间理解实现综合决策 [1] - 思维链推理技术增强模型逻辑能力，轨迹规划更接近人类驾驶直觉 [1][3] - 采用RAG技术强化记忆能力，整合视觉语言模型与端到端自动驾驶框架 [3][5] 自动驾驶技术发展趋势 - VLA成为学术界和工业界核心方向，涵盖端到端学习、轨迹预测和强化学习等技术栈 [5] - 传统BEV感知和Occupancy技术研究热度下降，顶会论文方向转向大模型应用 [5] - 工业界持续优化传统感知方案，学术界聚焦VLA子领域创新 [5] VLA科研培训课程体系 - 课程周期为14周，包含先导课、传统端到端自动驾驶介绍（4周）、VLA端到端自动驾驶介绍（4周）和论文写作指导 [9][11][30] - 提供模块化VLA模型（Week8-9）、统一端到端模型（Week10-11）和推理增强模型（Week12）三大研究方向 [30][35] - 每周课时1-1.5小时，覆盖算法原理、代码实践和论文写作方法论 [30][34] 课程资源与支持 - 提供公开数据集包括nuScenes、Waymo和Argoverse，支持感知任务和VLA任务开发 [27] - Baseline代码库涵盖模仿学习（VAD、UniAD）、扩散模型（DiffusionDrive、OccNet）和VLA模型（OpenDriveVLA、Senna） [26] - 必读论文包括Senna（2410.22313）、SimLingo（2503.09594）和OpenDriveVLA（2503.23463）等5篇核心文献 [28][29] 学员成果与培养目标 - 产出论文初稿、结业证书和推荐信（根据优秀程度） [24][34] - 获得定制化研究idea（每位学员1个）、baseline代码调试能力和数据集应用经验 [20][34] - 掌握创新点挖掘、实验方法设计和投稿策略等全流程科研能力 [6][20] 技术实施要求 - 硬件最低要求4张4090显卡，推荐8张4090或云服务器租赁方案 [21] - 需掌握Python编程、PyTorch框架和Linux开发环境，具备深度学习基础 [21] - 每周课后需投入1-2小时自学，完成作业和论文阅读任务 [19][23]