行业招聘与技能需求趋势 - 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，当前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资源，从模型优化、场景优化、数据优化到下游的规划兜底方案 [2] - 市场对候选人的技术要求更广，涉及导航信息引入、强化学习调优、轨迹建模与优化等具体量产经验，但目前候选人往往只精通部分领域 [2] 端到端自动驾驶技术核心 - 端到端系统正成为主流，其核心在于合并感知任务并使规控（规划与控制）算法学习化，取代传统的感知、地图、规控等多模块分立系统 [7] - 技术框架主要分为两段式与一段式：两段式框架涉及感知与PNC（规划、导航与控制）的信息传递；一段式框架可实现信息无损传递，性能通常更优，具体方案包括基于VLA和基于扩散模型的方法 [8][9] - 导航信息是关键要素，起引导、选路、选道作用，其在地图中的编码与嵌入方式是发挥效力的重点 [10] - 纯模仿学习存在局限，需结合强化学习以处理人类驾驶风格差异和罕见场景，使系统学习因果关系并实现泛化 [11] - 量产落地需规划兜底方案，通过时空联合规划等后处理逻辑对模型输出轨迹进行平滑优化，以保证稳定可靠 [13] 量产实践与课程内容映射 - 面向量产的端到端实战涉及多个核心算法，包括：一段式/两段式端到端、导航信息量产应用、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] - 量产经验分享涵盖数据、模型、场景、规则等多视角，旨在提供解决实际问题的工具与策略，以快速提升系统能力边界 [14] - 相关实战课程设计为期三个月，从任务概述、算法框架、RL算法、轨迹优化到兜底方案与经验分享，层层展开 [2][7][8][9][10][11][12][13][14]