自动驾驶技术路线分析 - 2025年自动驾驶赛道分裂为两大阵营：小鹏、理想、元戎启行押注VLA路线，而华为、蔚来则力推世界行为模型路线[2] - 世界行为模型被视为能真正实现自动驾驶的终极方案，但其本质被认为是套壳的数据依赖论[2] - VLA依赖海量数据训练得到的VLM进一步扩展Action能力，工业界最得天独厚的优势就是有海量的数据[2] - 在普通场景已达到99.9%能力的情况下，长尾场景成为决定胜负的关键[2] - 世界模型采用生成式方法理论上可无限扩展corner case，但生成前提是需要海量真实数据训练物理规则认知框架[2] 技术路线数据依赖本质 - 两条技术路线都建立在"数据决定上限"的底层逻辑上[3] - VLA依赖真实场景的多模态数据训练Reasoning能力[3] - 世界模型需要"真实数据打底+仿真数据扩量"的双重buff，其泛化能力本质是对数据多样性的迁移[3] - 行业陷入混淆"数据形式"与"数据本质"的误区，世界模型想利用仿真数据减少对真实长尾数据的依赖[3] - 在真正的人工智能到来前，数据永远是自动驾驶的核心竞争力[3] 自动驾驶技术社区资源 - 自动驾驶之心知识星球已超过4000人，期望未来2年内做到近万人规模[8][9] - 社区集视频+图文+学习路线+问答+求职交流为一体，是综合类自动驾驶社区[8] - 社区内部梳理了近40+技术路线，涵盖VLA benchmark、综述和学习入门路线[9] - 社区汇总了近40+开源项目、近60+自动驾驶相关数据集、行业主流自驾仿真平台[19] - 社区成员来自上海交大、北京大学、CMU、清华大学等知名高校，以及蔚小理、地平线、华为等头部公司[18] 技术学习体系 - 社区提供自动驾驶感知学习路线、自动驾驶仿真学习路线、自动驾驶规划控制学习路线[19] - 涵盖端到端学习路线、3DGS算法原理、基于搜索的规划、VLA学习路线等技术方向[19] - 提供全栈方向学习课程，适合0基础入门学习者[12] - 社区内部会员独享七大福利视频教程，涵盖世界模型、自动驾驶大模型、Transformer等技术领域[87] - 已开展超过一百场专业技术直播，邀请行业大佬分享最新研究成果[90] 技术细分领域覆盖 - 社区详细梳理了3D目标检测、BEV感知、世界模型、闭环仿真3DGS、自动驾驶大模型等技术领域[35] - 针对端到端自动驾驶，梳理了一段式端到端、二段式端到端、量产方案、VLA相关算法等内容[39] - 涵盖视觉语言模型最新综述、开源数据集、思维链推理、量产方案等前沿领域[45] - 对自动驾驶VLA领域进行详细梳理，包括最新综述、VLA开源数据集、模块化VLA等内容[47] - 包含规划控制基础算法、决策规划框架和常用控制算法等传统规划内容[49]