从今年各个CV与AI顶会来看，VLA及其相关衍生方向，已经成为自动驾驶公司和高校实验室的主攻方向，占据了自驾前沿方向近一半的产出。特别是推理增强VLA、强 化学习、相关benchmark等等。 想象一下， 如果能通过语言下达指令（找到最近的星巴克），并且车辆能够丝滑的行车&泊车，是一件多么幸福的事情！ VLA打破了传统方法的单任务局限，使得自动驾驶车辆能够在多样化的场景中自主决策，灵活应对未见过的环境！VLA更加直白和干净，很多方法也取消了传统端到端的 复杂的3D感知任务。借鉴VLM更强大的通用泛化能力，除了任务更简洁，VLA更重要的还是提供了一种解决corner case的可能性。 而随着学术界和工业界的目光投向端到端这个技术领域，我们发现了很多问题。自动驾驶VLA的技术栈仍然没有收敛！一系列算法如雨后春笋般冒出： 技术栈多？入门困难？ 前一段时间我们推出了《端到端与VLA自动驾驶小班课》，这门课侧重在端到端自动驾驶的技术栈梳理，同学们的反馈很好。 所以很多同学联系自动驾驶之心想学习更多 关于VLA的前沿知识！ 因此自动驾驶之心联合清华大学的教研团队共同打造了《自动驾驶VLA实战教程》 ，针对自动驾驶VLA ...