特斯拉自动驾驶技术方向 - 特斯拉在ICCV的分享指明了智能驾驶下一阶段发展方向为端到端+生成式3D高斯泼溅[2] - 特斯拉的实践基本可以判断是基于前馈式3D高斯泼溅算法实现的[2] 3D高斯泼溅技术演进路线 - 技术发展路线明确：从静态重建3DGS演进至动态重建4DGS，再到表面重建2DGS、场景重建混合GS，最终到前馈GS[3] - 前馈式3D高斯泼溅因能摆脱以往单场景优化的弊端，训练、推理、测试在一个统一架构内而受到国内重视[3][6] - 该技术可实现百毫秒级别的实时性，这是以往重建算法难以达到的水平[6] - 该技术可与世界模型结合，通过生成+重建打造更优的闭环仿真能力[6] 行业培训课程核心内容 - 课程旨在全面讲解3D高斯泼溅技术栈，从原理到实战细致展开[3] - 课程第一章涵盖计算机图形学基础，包括三维空间的隐式/显式表达、渲染管线、光线追踪、辐射场渲染，并介绍COLMAP、Gsplat等主流工具，附带基于3D Real Car训练模型的小作业[8] - 课程第二章深入3D高斯泼溅原理与算法，涵盖动态重建、表面重建、鱼眼重建和光线追踪的经典与最新算法，实战选用英伟达开源的3DGRUT框架[9] - 课程第三章聚焦自动驾驶仿真重建，解析Street Gaussian、OmniRe和Hierarchy UGP三篇核心工作，实战选用DriveStudio框架[10] - 课程第四章探讨3D高斯泼溅重要研究方向，包括COLMAP扩展、深度估计及Relighting，并分析其工业界应用与学术前景[11] - 课程第五章专讲前馈式3D高斯泼溅，梳理其发展历程与原理，并讲解AnySplat和WorldSplat两篇最新算法工作[12] - 课程第六章为线上答疑讨论，涉及3D高斯泼溅岗位需求、行业痛点及开放性问题[13] 课程安排与面向人群 - 课程开课时间为12月1日，预计两个半月结课，采用离线视频教学与VIP群答疑结合模式[15] - 课程章节按计划解锁：第一章于12月1日解锁，第二章于12月7日解锁，第三章于1月7日解锁，第四章于1月21日解锁，第五章于2月4日解锁[15] - 课程面向具备一定计算机图形学、视觉重建、NeRF、3D高斯泼溅基础知识，以及概率论、线性代数、Python和PyTorch基础的学习者[17] - 学习者需自备GPU，推荐算力在RTX 4090及以上[17] - 完成课程可掌握3D高斯泼溅完善的理论知识及相关技术栈、算法开发框架，并能与学术界及工业界同行持续交流[17]