端到端自动驾驶技术发展现状 - 国内新势力车企正在推进VLA（Vision-Language-Action）技术的落地和优化 而另一部分企业则聚焦WA（World Model）路线 更多车企和Tier1供应商仍处于端到端技术攻坚阶段[2] - 端到端系统通过输入传感器原始数据直接输出控制信号或自车轨迹 代表性算法包括UniAD和Sparse系列[3] - 端到端本质是实现感知信息的无损传递 解决模块化方法中人工定义感知结果无法覆盖开集场景的问题 目前工业界普遍采用模仿学习方法进行优化[4] 端到端技术挑战与行业共识 - 端到端系统虽提高性能上限但下限稳定性不足 实际落地仍需传统规控方法兜底 learning-based输出轨迹仍需经过传统PnC处理[5] - 行业共识是自动驾驶从规则驱动转向认知驱动 但端到端技术距离成熟仍有较长距离 需要更多时间沉淀[5] - 车企为突破感知模型迭代瓶颈 积极布局VLA和WA技术路线 但需理性看待端到端替代传统规控的局限性[5] 自动驾驶技术社区生态 - 自动驾驶之心知识星球社区规模已超4000人 覆盖超300家机构与自动驾驶公司 目标两年内达到近万人规模[8][102] - 社区整合40+技术方向学习路线 包括VLA、端到端、多模态大模型等前沿领域 并提供与一线产业界/学术界大佬的直接交流渠道[8][9][17] - 社区提供岗位内推机制 成员来自蔚小理、地平线、华为、英伟达等头部企业 以及国内外顶尖高校实验室[17] 技术资源体系 - 社区汇总近60+自动驾驶数据集 涵盖VLM预训练/微调/思维链/强化学习等类型 并整合3D目标检测/BEV感知/Occupancy等开源项目[37][53][55] - 提供七大福利视频教程 内容覆盖世界模型、自动驾驶大模型、Transformer等 已举办超百场专业技术直播[88][91] - 详细梳理端到端自动驾驶技术体系 包括一段式/二段式量产方案、VLA算法及里程碑方法 兼顾学术界与工业界需求[39][47]