端到端自动驾驶算法趋势 - 端到端算法已成为自动驾驶量产的核心算法，技术栈丰富，业内主要存在一段式和两段式两大类范式 [1] - 一段式范式以UniAD为代表，直接从传感器输入建模自车轨迹输出，二段式则基于感知结果进一步输出自车和他车轨迹 [1] - 一段式端到端算法可进一步细分为基于感知、扩散模型、世界模型及视觉语言模型（VLA）等多种子领域，尤其基于VLA的算法相关论文正爆发式发表，工业界也在争先量产 [1] 核心技术与课程定位 - 从模块化算法到端到端再到VLA，核心算法涉及BEV感知、视觉语言模型、扩散模型、强化学习、世界模型等，掌握这些技术可把握学术界和工业界最前沿方向 [3] - 行业推出《端到端与VLA自动驾驶小班课》与《自动驾驶VLA和大模型实战课程》，旨在帮助从业者快速高效入门 [3] - 《自动驾驶VLA与大模型实战课程》由学术界专家带队，聚焦VLA领域，涵盖从VLM作为自动驾驶解释器到模块化VLA、一体化VLA及推理增强VLA的三大领域 [3] - 课程配套理论基础梳理与大作业章节，指导学员从零搭建自己的VLA模型及数据集 [3] - 《端到端与VLA自动驾驶课程》由工业界专家带队，聚焦端到端自动驾驶宏观领域，梳理一段式/两段式重点算法，详解BEV感知、大语言模型、扩散模型和强化学习 [10] - 工业界课程设计两大实战项目：基于扩散模型的Diffusion Planner和基于VLA的ORION算法 [10] 师资力量与学员要求 - 课程讲师团队包括来自清华大学等顶尖院校的研究人员，在ICCV、IROS、EMNLP等顶级会议发表多篇论文，研究方向涵盖多模态感知、自动驾驶VLA、大模型Agent等前沿领域 [7][9] - 讲师团队具备丰富的自动驾驶、大模型研发和实战经验，并主持完成多项算法预研、框架工具及产品量产交付 [7][9][10] - 课程面向具备一定自动驾驶领域基础、熟悉Transformer大模型、强化学习、BEV感知等基本概念的学员，要求自备算力在4090及以上的GPU，并具备Python和PyTorch语言基础 [13]