课程核心定位 - 课程聚焦于自动驾驶领域端到端技术的量产化实战应用，旨在解决行业量产人才稀缺的问题 [1] - 课程设计历时三个月，内容涵盖从模型优化、场景优化、数据优化到下游规划兜底的全栈技能 [1] - 课程由自动驾驶之心联合工业界算法专家开设，重点为面向就业直击落地，目前仅剩35个招生名额 [3][5] 核心算法与技术内容 - 课程涉及的核心算法包括一段式端到端、两段式端到端、导航信息的量产应用、开闭环强化学习等 [3] - 技术组合涵盖扩散模型+强化学习、自回归+强化学习、时空联合规划等前沿方法 [3] - 课程最后将分享实际的量产经验，帮助学员构建完整的量产优化知识体系 [3] 讲师背景 - 讲师王路拥有C9本科和QS50 PhD学历，已发表多篇CCF-A和CCF-B论文 [6] - 现任国内顶级tier1公司算法专家，从事大模型、世界模型等前沿算法的预研和量产工作 [6] - 所研发算法已成功落地并量产，拥有丰富的端到端算法研发和实战经验 [6] 课程大纲详解 - 第一章介绍主流感知模型一体化架构和经典规控learning化方案，以及开源数据集和评测方式 [9] - 第二章讲解两段式端到端算法框架，包括建模方式、感知与PNC信息传递，并通过PLUTO算法实战 [10] - 第三章深入一段式端到端框架，涵盖基于VLA和diffusion的方法，重点学习VAD系列 [11] - 第四章专注导航信息的量产应用，包括导航地图格式、编码嵌入方式及能力发挥 [12] - 第五章从模仿学习过渡到强化学习，重点介绍RL算法及其训练策略以解决corner-case场景 [13] - 第六章进行nn planner项目实战，结合模仿学习与强化学习，重点讲解扩散模型和自回归算法 [14] - 第七章介绍时空联合规划等轨迹平滑优化算法，作为模型直出的兜底方案确保轨迹稳定可靠 [15] - 第八章从数据、模型、场景、规则多视角分享量产经验，提升系统能力边界 [16] 课程安排与学员要求 - 课程于11月30日开课，预计三个月结课，采用离线视频教学加VIP群答疑模式 [17] - 学员需自备GPU，推荐算力在4090及以上，并具备BEV感知、视觉Transformer等算法基础 [18] - 要求掌握强化学习、扩散模型理论基础，熟悉Python、PyTorch及mmdet3d算法框架 [18] - 需要一定的高等数学、线性代数和矩阵论基础，课程按周解锁章节，持续至次年2月底 [19]