行业招聘与技能需求变化 - 自动驾驶行业招聘需求正发生变化，两年前热门的感知岗位需求进一步收缩 [2] - 当前行业需求较高的方向集中在端到端、VLA（视觉语言动作模型）、世界模型等领域 [2] - 头部玩家已验证端到端技术路径可行，其他车企正跟进投入模型、场景、数据优化及规划兜底等方面的人力和资源 [2] - 市场面临人才技能与岗位需求不匹配的挑战，相关岗位技术栈广泛，但候选人往往只精通部分领域 [2] - 具体的量产经验，如导航信息引入、强化学习调优、轨迹建模与优化等，是实际落地中的关键痛点 [2] 课程核心内容与结构 - 课程名称为《面向量产的端到端实战小班课》，核心重点是聚焦量产应用 [2] - 课程设计历时三个月，内容从实战到落地层层展开 [2] - 课程涵盖核心算法包括：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、扩散模型+强化学习、自回归+强化学习、时空联合规划等 [2] - 课程最终会分享实际的量产经验 [2] - 课程采用小班教学模式，仅剩20个招生名额 [2][4] - 课程面向进阶学员，建议具备自动驾驶BEV感知、视觉Transformer、端到端算法、强化学习、扩散模型理论基础，以及Python、PyTorch、mmdet3d框架等技能基础 [16] - 课程为离线视频教学，辅以VIP群答疑和三次线上答疑，开课时间为11月30日，预计三个月结课 [15][17] 技术发展趋势与课程章节详解 - 端到端任务概述：在端到端时代，感知任务合并与规控算法学习化已成为绝对主流，如何高效合并感知任务及设计学习化规控模块是行业核心技能 [7] - 两段式端到端算法：章节介绍两段式框架的建模方式、感知与规划控制的信息传递，分析其优缺点，并通过PLUTO算法进行实战讲解 [8] - 一段式端到端算法：一段式框架可实现信息无损传递，性能上优于两段式方案，章节将学习基于VLA、扩散模型等多种方案，并以VAD系列进行深入教学 [9] - 导航信息的量产应用：导航信息在自动驾驶中起引导、选路、选道作用，章节介绍主流导航地图格式、内容及其在端到端模型中的编码与嵌入方式 [10] - 自动驾驶中的强化学习算法：纯模仿学习存在局限，需结合强化学习以学习因果关系并实现泛化，章节重点介绍强化学习算法及其训练策略 [11] - 端到端轨迹输出优化：章节进行NN Planner项目实战，涵盖基于模仿学习的扩散模型与自回归算法，以及在监督微调后结合强化学习的实战 [12] - 兜底方案-时空联合规划：为应对模型输出非100%准确，量产需轨迹平滑优化等后处理兜底逻辑，章节介绍多模态轨迹打分搜索及轨迹平滑算法 [13] - 端到端量产经验分享：最终章节从数据、模型、场景、规则等多视角分享量产经验，剖析如何选用合适工具与策略以提升系统能力边界 [14] 讲师背景 - 讲师王路拥有C9本科和QS50高校博士学位，已发表若干CCF-A和CCF-B论文 [4] - 现任国内顶级Tier1供应商算法专家，从事大模型、世界模型等前沿算法的预研与量产工作 [4] - 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 [4]