自动驾驶VLA技术趋势 - 端到端技术后，视觉语言动作模型成为学术界与工业界焦点，其提供类人思考能力并通过思维链形式展现车辆决策过程，从而提升自动驾驶可靠性及安全性[1] - 自动驾驶VLA目前划分为三个主要子领域：模块化VLA、一体化VLA以及推理增强VLA[1] - 主流自动驾驶企业，包括智驾方案供应商与车企，均在积极投入资源进行自动驾驶VLA的自研攻关，反映出行业对该技术方案的迫切需求[4] 核心技术构成与算法前沿 - 自动驾驶VLA的核心技术涵盖视觉感知、大语言模型、动作建模、大模型部署以及数据集制作等多个关键环节[6] - 该领域最前沿的算法包括思维链、混合专家模型、检索增强生成以及强化学习等[6] - 模块化VLA强调多阶段流程，语言模型在规划决策中扮演主动角色，而一体化VLA则实现感知到控制的端到端直接映射，消除模块间延迟[16] - 推理增强VLA的新趋势是引入长思维链推理、记忆和交互模块，其特点是行动与解释并行输出，支持长时序规划与因果解释[17] 行业应用与人才培养 - 为满足行业对VLA人才的迫切需求，设计了系统的学习路线图，包含从原理到实战的完整内容，旨在推动技术发展并助力从业者深入理解VLA[4][6][22] - 课程内容覆盖三大VLA子领域的前沿算法，并配备实战项目与大作业，重点培养学员复现主流算法及自主设计VLA模型的能力，适用于科研与工程落地[6][16][20][26] - 学习要求学员自备高性能GPU，并具备自动驾驶基础、Transformer大模型、强化学习等相关技术知识，目标使学员在实习、校招及社招中受益[26]