自动驾驶端到端技术发展现状与挑战 - 强化学习在自动驾驶决策中至关重要，但面临奖励机制设计的核心难题，即平衡安全与效率时易出现“奖励破解”问题，导致性能难以全面提升[2] - 自动驾驶的强化学习问题比具身智能更复杂，需在达成行驶目标的同时严格遵守驾驶规则，并解决长时序决策、多目标权衡、不确定交互建模及规则难以穷举的“灰色决策区”等挑战[2] - 强化学习进一步落地的关键在于设计能与强化学习良好配合的系统架构[3] - 主流依赖模仿学习的端到端方案存在轨迹不稳定等问题，核心原因是模型缺乏基于环境反馈的持续修正能力[4] - 行业头部公司已形成完整的模型迭代思路：模仿学习训练 → 闭环强化学习 → 规则兜底（时空联合规划），并引入导航信息，该体系涉及模型、算法、数据到规则，人才壁垒极高[5] 自动驾驶端到端领域人才市场状况 - 该领域因技术壁垒高、人才稀缺，薪资水平非常慷慨，拥有五年以上经验的头部人才薪资普遍在100万元人民币起步，且上不封顶[6] - 量产落地过程中需克服众多复杂场景的挑战，如拥堵加塞、静态偏航、碰撞场景等，并需精准判断何时进行数据挖掘或数据清洗[7] - 端到端自动驾驶是一个系统工程，而非单点技巧，行业面临现实问题：大量从业者仅有论文基础，缺乏量产落地的系统经验，即使已从事端到端开发的工程师，其解决实际落地场景的能力也普遍较弱[7] 端到端自动驾驶课程核心内容架构 - 课程概述与基础：介绍感知任务合并与规控算法学习化等主流趋势，讲解一体化感知架构、经典规控学习化方案，并详细说明当前端到端的开源数据集与评测方式[13] - 两段式端到端算法：讲解两段式框架的建模方式、感知与规划控制的信息传递机制，分析其优缺点，阐明下游消费的感知信息及消费方式，并通过PLUTO算法进行实战[14] - 一段式端到端算法：介绍性能更优的一段式框架，因其可实现信息无损传递，课程涵盖基于VLA、基于Diffusion等多种方案，并通过VAD系列进行深入学习[15] - 导航信息集成：讲解导航地图在引导、选路、选道中的关键作用，介绍主流导航地图格式与内容，以及其在端到端模型中的编码、嵌入方式，以更有效发挥其能力[16] - 强化学习算法应用：指出纯模仿学习的不足，需结合强化学习以学习因果关系并实现泛化，本章重点介绍强化学习算法及其训练策略[17] - 轨迹输出优化实战：进行NN Planner项目实战，包括基于模仿学习的算法（重点介绍扩散模型与自回归算法），并在监督微调后继续讲解基于强化学习的算法实战[18] - 量产兜底方案：介绍量产中为保证轨迹稳定可靠的后处理兜底逻辑，包括轨迹平滑优化算法、多模态轨迹打分搜索算法等[19] - 量产经验分享：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快速提升系统能力边界[20] 目标学员与课程要求 - 课程面向进阶学员，建议具备自动驾驶BEV感知、视觉Transformer、端到端等常见算法知识，掌握强化学习与扩散模型理论基础，并拥有Python、PyTorch及MMDetection3D框架的使用经验，同时需要自备算力在GeForce RTX 4090及以上的GPU[21][22]