理想VLA司机大模型技术突破 - 具备更懂语义的多模态输入、更擅长推理的思维链和更接近人类驾驶直觉的轨迹规划三大核心能力提升 [1] - 核心能力包括空间理解、思维能力、沟通与记忆以及行为能力四大维度 [1] - 技术融合动态目标、静态元素、导航地图和空间理解等多元素协同 [3] VLA技术发展趋势 - 由VLM+E2E发展而来，涵盖端到端、轨迹预测、视觉语言模型和强化学习等前沿技术栈 [3] - 学术界重点转向大模型与VLA方向，传统BEV感知和车道线等研究方向在顶会中出现减少 [3] - 工业界持续优化传统感知与规划方案，但学术研究重心已明确转向VLA领域 [3] 科研辅导课程框架 - 课程周期为12周在线小组科研加2周论文指导和10周论文维护期，总时长约3.5-4个月 [13][32] - 每周安排1-1.5小时课程，覆盖先导课、课题概览、选题讨论和具体技术模块深度解析 [8][10][29] - 提供模块化VLA模型、统一端到端模型和推理增强模型三大核心研究方向 [34][36] 课程资源支持 - 提供公开数据集包括nuScenes、Waymo和Argoverse等，并支持大语言模型生成数据 [26] - 基线代码覆盖模仿学习、扩散模型和VLA端到端自动驾驶等多类开源项目 [25] - 必读论文包括Senna、SimLingo、OpenDriveVLA和ORION等核心研究成果 [27][28] 学员能力培养目标 - 系统掌握VLA理论体系并深化算法设计及创新思路 [5][14] - 通过基线代码和数据集高效开展实验研究，形成论文初稿 [19][33] - 获得论文写作方法论、修改指导和投稿建议等全流程支持 [5][19] 技术实践要求 - 硬件最低要求为4张4090显卡，推荐配置为8张4090或更高性能设备 [20] - 需掌握Python编程和PyTorch框架，具备Linux系统开发调试能力 [20] - 要求每周课后投入至少1-2小时自学时间并按时完成作业 [18][22] 学术服务机制 - 采用"2+1"多师制教学团队，包括主导师和科研论文班主任双轨支持 [23] - 提供个性化研究idea，每位学员均可获得专属课题方向 [19][33] - 课程产出包含论文初稿、结业证书和优秀学员推荐信 [23]