行业人才供需现状 - 中游车企和Tier1供应商正积极投入人力和资源跟进端到端自动驾驶技术，表明行业需求旺盛[1] - 市场面临算法人才短缺，面试候选人往往只懂部分技术或停留在论文层面，缺乏量产经验和优化能力[1] - 端到端岗位薪资很高，但缺乏能力相匹配的算法人才，凸显了高端技术人才市场的供需失衡[1] 核心技术栈 - 导航信息、强化学习、扩散模型、自回归、时空联合规划是当下端到端自动驾驶落地最重要的技术栈[1] - 行业主流趋势是感知任务的合并与规控算法的学习化，如何高效合并感知任务和设计学习化规控模块成为各大公司核心技能[6] 课程核心内容与结构 - 课程为期三个月，包含七个实战项目，聚焦量产应用，从实战到落地层层展开[1] - 课程核心算法涵盖一段式端到端、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[1] - 课程大纲共八章，系统性地从概述、两段式/一段式框架、导航应用、强化学习、轨迹优化、兜底方案到量产经验分享[4][6][7][8][9][10][11][12][13] 技术方案详解 - 两段式端到端框架涉及感知与规划控制的信息传递，其优缺点将被详细分析，并通过经典的PLUTO算法进行实战[7] - 一段式端到端框架可实现信息无损传递，性能上优于两段式方案，课程将学习基于VLA、Diffusion等多种方案，并深入VAD系列[8] - 导航信息在自动驾驶中起引导、选路、选道作用，课程将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[9] - 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，课程将重点介绍强化学习算法及其训练策略[10] - 轨迹输出优化项目将实战基于模仿学习的算法，重点介绍扩散模型和自回归算法，并在监督微调后结合强化学习[11] - 量产兜底方案采用时空联合规划，通过轨迹平滑优化算法保证输出轨迹的稳定可靠，涵盖多模态轨迹打分搜索与平滑算法[12] 课程实施与要求 - 课程采用离线视频教学，配合VIP群答疑及三次线上答疑，答疑服务截止2026年11月30日[14] - 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、强化学习与扩散模型理论基础，以及Python、PyTorch和MMDet3D框架使用能力[16] - 学员需自备GPU，推荐算力在RTX 4090及以上[16] - 课程计划于11月30日开课，按周或双周解锁新章节，预计三个月结课[14][15][17]