世界模型与端到端自动驾驶的关系 - 世界模型并非端到端自动驾驶本身，而是实现端到端自动驾驶的一种途径[2] - 行业将自动驾驶世界模型的研究收敛于生成和重建两大领域[2] - 目前主流应用是利用世界模型进行闭环仿真，以应对Corner Case成本过高的问题[2] 世界模型课程核心内容架构 - 课程第一章概述世界模型与端到端自动驾驶的联系、发展历史、应用案例及不同技术流派[5] - 课程第二章涵盖世界模型的基础知识，包括场景表征、Transformer、BEV感知等，是求职面试的高频技术点[5][6] - 课程第三章探讨通用世界模型，解析李飞飞团队Marble、DeepMind Genie 3、Meta JEPA、DriveVLA-W0及特斯拉世界模型模拟器等前沿工作[6] - 课程第四章聚焦视频生成类世界模型，讲解Wayve的GAIA-1 & GAIA-2、上交UniScene、商汤OpenDWM、中科大InstaDrive等算法，并以OpenDWM进行实战[7] - 课程第五章聚焦OCC生成类世界模型，讲解三大论文并进行一个项目实战，此类方法可扩展至自车轨迹规划[8] - 课程第六章分享世界模型在工业界的应用现状、行业痛点、期望解决的问题以及相关岗位的面试准备经验[9] 世界模型涉及的关键技术栈 - 基础技术包括Transformer、视觉Transformer、CLIP、LLaVA等多模态大模型基础[11] - 涉及BEV感知基础知识及占用网络[11] - 涵盖扩散模型理论，该模型是输出多模轨迹的热点技术[11] - 包括闭环仿真相关的NeRF和3DGS技术[11] - 也涉及其他生成式模型，如VAE、GAN以及Next Token Prediction[11] 世界模型相关的重要研究 - 国内重要研究包括清华的OccWorld、复旦的OccLLaMA、华科ICCV'25的HERMES以及西交的II-World[12] 课程目标与受众要求 - 课程目标是推动端到端自动驾驶在工业界的落地，助力从业者深入理解端到端技术[10] - 学员需自备GPU，推荐算力在4090及以上[13] - 学员需具备自动驾驶领域基础，熟悉其基本模块[13] - 学员需了解transformer大模型、扩散模型、BEV感知等基本概念[13] - 学员需具备一定的概率论、线性代数及Python、PyTorch基础[13] - 课程期望使学员达到约1年经验的自动驾驶算法工程师水平，掌握世界模型技术进展及BEV感知等关键技术，并能复现主流算法框架[13] 课程进度安排 - 课程于1月1日开课，预计两个半月结课，采用离线视频教学，提供VIP群答疑及三次线上答疑，答疑服务截止2026年12月31日[14] - 各章节解锁时间：第一章12月10日，第二章1月1日，第三章1月20日，第四章2月4日，第五章2月24日，第六章3月1日[15]