端到端VLA技术发展现状 - 端到端自动驾驶技术分为一段式与二段式两大方向 一段式包括基于感知(UniAD)、世界模型(OccWorld)、扩散模型(DiffusionDrive)等子领域 二段式以PLUTO为代表 [2] - 基于VLM的方法推动自动驾驶进入大模型时代 形成VLA(Vision-Language-Action)新方向 传统BEV感知、多传感器融合等技术已相对成熟 学术界研究热点明显转移 [2] - 工业界仍在优化传统感知规划方案 但学术界研究资源已集中投向大模型与VLA领域 该领域存在大量待探索的子方向 [2] VLA科研辅导课程设计 - 课程采用"2+1"多师制 主导师由名校教授/行业专家担任 配备科研班主任全程督导 包含12周在线科研+2周论文指导+10周维护期 [11][14] - 提供完整科研闭环支持：从经典/前沿论文分析(PLUTO/UniAD等)、baseline代码(VAD/DiffusionDrive等开源项目)、数据集(nuScenes/Waymo)到论文写作投稿全流程 [8][18] - 硬件要求最低配置4张NVIDIA 4090显卡 推荐8张 支持云服务器租赁方案 [12] 目标学员与课程产出 - 面向本硕博学生 需掌握Python/PyTorch基础 通过1v1面试考核 课程包含先修课强化深度学习与自动驾驶算法基础 [6][12] - 学员将获得：论文初稿(含导师定制idea)、结业证书、推荐信(优秀者) 以及系统的科研方法论与coding能力提升 [11][15] - 解决三大核心痛点：知识碎片化问题(建立VLA体系)、动手能力差问题(复现SOTA模型)、论文写作障碍(提供写作模板与投稿策略) [7] 技术资源支持 - 开源框架覆盖主流技术路线：基于模仿学习(UniAD/VAD)、扩散模型(DiffusionDrive/OccNet)、VLA(OpenDriveVLA/SimLingo)等 [18] - 必读论文包括Senna(视觉语言模型与自动驾驶桥接)、ORION(语言指令生成行动框架)等5篇顶会前沿研究 [18] - 采用腾讯会议直播+小鹅通回放形式 提供6个月答疑周期 严格学术诚信要求(剽窃零容忍) [14][20][21]

端到端自动驾驶行业现状 - 端到端自动驾驶已成为国内主流新能源主机厂抢占的技术高地，E2E+VLM双系统架构去年取得成功后，VLA概念在2024年上半年掀起新一轮量产方案迭代[2] - 行业对端到端技术人才需求旺盛，3-5年经验的VLM/VLA岗位年薪高达百万，月薪达70K[2] - 学术界和工业界聚焦端到端技术，但存在技术流派分化问题，包括UniAD、PLUTO、OccWorld、DiffusionDrive等多种算法方案[2][7] 端到端技术发展特点 - 技术演进快速，2023年的工业级端到端算法方案已不适应2024年环境，需掌握多模态大模型、BEV感知、强化学习等跨领域知识[3] - 技术栈呈现多元化发展，包括基于感知的一段式（UniAD）、基于世界模型的一段式（OccWorld）、基于扩散模型的一段式（DiffusionDrive）以及VLA方向[7][11] - 学习门槛较高，存在论文数量繁多（年新增数百篇）、知识碎片化、缺乏高质量文档等挑战[3] 端到端课程核心内容 - 课程覆盖五大技术模块：端到端算法介绍、背景知识、二段式端到端、一段式端到端与VLA、RLHF微调实战[9][10][11][13] - 重点技术包括：PLUTO二段式架构（CVPR'25 CarPlanner）、UniAD感知方案（CVPR'24 PARA-Drive）、世界模型（AAAI'25 Drive-OccWorld）、扩散模型（DiffE2E）、VLA（小米ORION）[7][10][11] - 实战环节包含Diffusion Planner代码复现和ORION开源模块应用，目标实现工业级算法落地[11][13] 行业技术趋势 - VLA成为端到端自动驾驶的"皇冠技术"，小米ORION、慕尼黑工大OpenDriveVLA等方案显示大模型与自动驾驶的深度结合[11] - 扩散模型在轨迹预测领域取得突破，DiffusionDrive等方案实现多模轨迹输出，适应自动驾驶不确定性环境[7][11] - 世界模型技术应用扩展，Drive-OccWorld等方案同时支持场景生成、端到端控制和闭环仿真[11] 人才能力要求 - 需构建跨领域知识体系，包括视觉Transformer（CLIP/LLaVA）、BEV感知（3D检测/车道线/OCC）、扩散模型理论、VLM强化学习（RLHF/GRPO）[12] - 工程能力要求涵盖PyTorch框架、GPU计算（推荐RTX4090）、数学基础（概率论/线性代数）及算法复现能力[20] - 职业发展目标为1年经验端到端算法工程师水平，具备技术框架设计能力和项目落地经验[20]

端到端自动驾驶技术发展 - 端到端自动驾驶分为一段式端到端和二段式端到端两大技术方向 [1] - 二段式端到端以PLUTO为代表，专注于模型实现自车规划 [1] - 一段式端到端包括UniAD（基于感知）、OccWorld（基于世界模型）、DiffusionDrive（基于扩散模型）等不同流派 [1] - 基于VLM的方法推动自动驾驶VLA方向，开启大模型时代下的端到端研究 [1] - 传统BEV感知、车道线、Occupancy等研究方向在顶会中逐渐减少 [1] 学术界与工业界研究方向差异 - 工业界仍在优化传统感知、规划方案 [1] - 学术界转向大模型与VLA方向，为新兴研究领域 [1] - 新领域对初学者门槛较高，仅少数科研强者可独立产出 [1] - 论文研究方向建议优先考虑大模型、VLA领域 [1] VLA科研论文辅导课题 - 课程目标包括系统掌握VLA理论体系、提升动手能力、论文写作与投稿方法 [6] - 招生对象涵盖本硕博学生、留学申请者、自动驾驶从业者等 [7] - 课程收获包括经典与前沿论文分析、创新点挖掘、实验方法、写作投稿技巧 [8] - 硬件要求最低4张4090显卡，建议8张或租赁云服务器 [11] - 基础要求包括Python、PyTorch、Linux开发能力 [11] 课程结构与支持 - 12周在线科研+2周论文指导+10周维护期 [10] - 提供导师定制idea、baseline代码、数据集支持 [10][14][15] - 采用"2+1"多师制，含主导师与班主任全程跟踪 [13] - 学习阶段包括基础测试、个性化教学、学术回顾等 [13] - 产出包括论文初稿、结业证书、推荐信（优秀学员） [13] 学习资源与安排 - 提供开源代码库（UniAD、DiffusionDrive、OpenDriveVLA等） [14] - 必读论文涵盖VLA模型综述、Senna、SimLingo等前沿研究 [16] - 数据集采用nuScenes、Waymo、Argoverse等公开资源 [15] - 学习要求包括课前阅读、按时作业、全勤参与、学术诚信 [13]

端到端自动驾驶技术发展 - 端到端自动驾驶已成为国内主流新能源主机厂抢占的技术高地 上半年VLA概念掀起新一轮量产方案迭代 [2] - 行业薪资水平显示：3-5年经验的VLM/VLA算法专家年薪达百万 月薪高达70K [2] - 技术流派分化明显：二段式端到端以PLUTO为代表 一段式分为感知型(UniAD)、世界模型型(OccWorld)、扩散模型型(DiffusionDrive)等四大方向 [4] 技术流派与前沿进展 - 二段式端到端聚焦模型自车规划 包含港科技PLUTO、浙大CarPlanner(CVPR'25)、中科院Plan-R1等代表性工作 [7][22] - 一段式端到端四大子领域： - 感知型：UniAD为奠基作 地平线VAD和CVPR'24的PARA-Drive为最新进展 [23] - 世界模型型：AAAI'25的Drive-OccWorld和复旦OccLLaMA实现场景生成/端到端/闭环仿真多应用 [23] - 扩散模型型：DiffusionDrive开创多模轨迹时代 吉大DiffE2E为最新成果 [23] - VLA型：小米ORION、慕尼黑工大OpenDriveVLA和ReCogDrive代表大模型时代技术方向 [23] 行业人才需求 - VLA/VLM算法专家岗位需求旺盛： - 3-5年经验硕士薪资40-70K·15薪 [10] - 多模态方向博士应届生可达90-120K·16薪 [10] - 模型量化部署工程师1-3年经验薪资40-60K·15薪 [10] - 技术能力要求涵盖大语言模型 BEV感知 扩散模型 强化学习与RLHF等跨领域知识 [7][15] 技术培训体系 - 课程体系覆盖五大模块： - 端到端发展历史与VLA范式演变 [21] - 核心技术栈包括Transformer/CLIP/LLAVA/BEV感知/扩散模型理论 [24] - 二段式与一段式技术对比及工业落地 [22][23] - RLHF微调实战与大模型强化学习应用 [25] - 教学采用Just-in-Time Learning理念 三个月完成从理论到实践的闭环训练 [16][17][18][30] 技术门槛与挑战 - 学习路径需同时掌握多模态大模型 BEV感知 视觉Transformer 扩散模型等六大技术领域 [15] - 论文数量繁多且知识碎片化 高质量文档稀缺导致入门难度高 [15] - 硬件要求需配备4090及以上算力GPU 需具备Transformer和PyTorch基础 [32]

端到端自动驾驶技术发展 - 端到端自动驾驶分为一段式端到端和二段式端到端两大技术方向 自UniAD获得CVPR Best Paper后 国内智驾军备竞赛加速 理想汽车2024年宣布E2E+VLM双系统架构量产 [2] - 端到端技术通过传感器数据直接输出规划或控制信息 避免了模块化方法的误差累积 BEV感知和UniAD统一了感知与规划任务 推动技术跃迁 [2] - 当前技术发展出多分支 包括基于感知的UniAD 基于世界模型的OccWorld 基于扩散模型的DiffusionDrive 以及大模型驱动的VLA方向 [9] 技术挑战与行业需求 - 端到端技术需掌握多模态大模型 BEV感知 强化学习 视觉Transformer 扩散模型等跨领域知识 学习路径复杂且论文碎片化 [5] - VLM/VLA成为招聘刚需 3-5年经验可冲击百万年薪 小米ORION等VLA项目推动行业预研热潮 [2][20] - 学术界与工业界持续探索技术边界 但高质量文档缺失 实战指导不足 影响技术落地效率 [5][26] 课程核心内容设计 - 课程覆盖端到端发展史 技术范式比较 数据集评测等基础内容 重点解析BEV感知 扩散模型 VLM等背景知识 [11][12] - 二段式端到端章节分析PLUTO CarPlanner等经典算法 对比一段式方案的优缺点 [12] - 精华章节聚焦一段式端到端 详解UniAD PARA-Drive OccLLaMA DiffusionDrive等前沿工作 配套Diffusion Planner实战 [13][15][17] - VLA方向选取ORION OpenDriveVLA等案例 结合BEV 扩散模型 强化学习技术展开实战 [20] 技术框架与实战应用 - 课程构建端到端技术框架 帮助学员分类论文 提取创新点 形成研究体系 [7] - 实战环节包括Diffusion Planner代码复现 RLHF微调大作业 目标为达到1年算法工程师水平 [17][22][27] - 技术栈覆盖Transformer CLIP LLAVA等基础模型 强化学习RLHF GRPO等进阶方法 [18] 行业影响与人才需求 - 端到端技术推动自动驾驶量产方案革新 主机厂加速布局算法预研与交付 [23] - 课程面向具备自动驾驶基础及Python/PyTorch能力者 目标匹配企业实习 校招 社招需求 [24][27] - 技术掌握后可应用于场景生成 闭环仿真 多模轨迹预测等实际场景 提升工业落地能力 [15][17]

大模型与VLA技术差异 - 所有依赖大模型的方案都可归为大模型岗位 包括VLM和VLA等技术方向 关键技术涉及微调 轻量化 量化和部署等 [2] - VLA概念包含执行环节（Vision+Language+Action） 属于端到端技术范畴 当前行业存在两阶段（大模型+Diffusion）和单阶段（纯大模型）两种实现方案 [2] - 大模型在自动驾驶领域应用需进行场景适配 例如采用qwen等模型进行微调以提升场景理解与预测能力 [2] 岗位需求与薪资水平 - 大模型研发工程师岗位月薪范围30k-80k 工作地点覆盖深圳/上海 [2] - VLA/VLM大模型算法岗位月薪达40k-100k 工作地点包括北京/上海/杭州 要求3-5年自动驾驶或AI算法经验 [8] - 端到端/VLA工程师需参与驾驶系统全流程研发 包含数据集构建 模型调优及闭环评测系统开发 [6] 核心技术能力要求 - 需精通Transformer架构及多模态大模型训练 熟悉PyTorch/DeepSpeed等框架 具备轨迹预测或决策规划项目经验 [9] - 优先考虑顶会论文发表者（CVPR/ICCV等）或算法竞赛获奖者（ACM/IOI） 需掌握模仿学习/强化学习技术 [5][9] - 视觉大模型方向要求搭建数据pipeline 探索数据合成技术 优化垂直场景下的模型推理性能 [5] 前沿技术应用方向 - 研发重点包括千亿参数级大模型训练 驾驶场景生成式模型开发（Diffusion/LLM）以及多模态数据挖掘 [11] - 需探索大模型在自动驾驶的创新应用 如视觉-语言-行为的多模态决策系统 融合模仿学习与强化学习技术 [10] - 行业关注世界模型与仿真场景构建 要求熟悉nuScenes/Waymo等数据集 具备量产项目经验者更具竞争力 [11]

具身智能综述与研究方向 - 文章整理了数十篇具身智能相关综述，涵盖数据集、评测、VLA、VLN、强化学习、基础模型、DP等多个方向，展示具身智能发展路线 [1] - 内容来自具身智能之心知识星球，提供近30+具身路线学习和近200家具身公司与机构成员交流机会 [9] 视觉-语言-动作(VLA)模型 - 从动作标记化视角综述VLA模型，探讨其在自动驾驶领域的应用 [2] - 分析VLA模型后训练与人类运动学习的相似性，包括进展、挑战和趋势 [2] - 综述VLA模型的概念、进展、应用和挑战 [5] - 针对具身AI的VLA模型进行系统调查 [7][8] 机器人基础模型与强化学习 - 探讨基础模型在机器人领域的应用、挑战和未来发展方向 [3] - 调查深度强化学习在机器人真实场景中的成功案例 [3] - 分析扩散策略在机器人操作中的分类、应用和未来趋势 [3] - 研究机器人操作中的模仿学习方法 [5] 具身工业机器人与神经科学启发 - 提出具身智能工业机器人的概念和技术框架 [4] - 开发受神经科学启发的具身智能体框架Neural Brain [4][5] 多模态感知与机器人导航 - 调查基于物理模拟器的机器人导航和操作技术 [5] - 研究目标导向导航中的多模态感知方法 [5] - 分析机器人视觉中的多模态融合和视觉语言模型 [6] - 探讨SE(3)-等变机器人学习和控制方法 [6] 生成式AI与机器人操作 - 调查生成式人工智能在机器人操作中的应用 [6] - 研究扩散模型在机器人操作中的进展 [5][6] 具身AI系统与数据集 - 开发通用型具身智能体标准和统一数据集 [9] - 探索从互联网视频中学习通用机器人技能的方法 [9] - 调查人形机器人远程操作技术 [9] - 研究基于基础模型的机器人学习向具身AI发展 [9]

端到端自动驾驶技术发展 - 端到端自动驾驶分为一段式端到端和二段式端到端两大技术方向 自UniAD获得CVPR Best Paper后 国内智驾军备竞赛加速 理想汽车2024年宣布E2E+VLM双系统架构量产 [2] - 端到端技术通过传感器数据直接输出规划或控制信息 避免了模块化方法的误差累积 BEV感知和UniAD统一了感知与规划任务 推动技术跃迁 [2] - 当前技术栈涉及多模态大模型 BEV感知 强化学习 视觉Transformer 扩散模型等 学习路径复杂且知识碎片化 [3] 技术课程核心内容 - 课程直击学习痛点 采用Just-in-Time Learning理念 通过案例快速掌握核心技术栈 [4] - 构建端到端自动驾驶研究框架 帮助学员分类论文 提取创新点 形成研究体系 [5] - 理论结合实践 涵盖PLUTO(二段式) UniAD(一段式感知) OccWorld(世界模型) DiffusionDrive(扩散模型) VLA(大模型)等主流技术 [6] 课程大纲与关键技术 - 第一章概述端到端发展历史 模块化到端到端的演变 一段式 二段式 VLA范式优缺点及工业界应用 [8] - 第二章重点讲解背景知识 包括VLA涉及的大语言模型 扩散模型 强化学习 以及BEV感知 为未来两年高频面试技术 [8][9] - 第三章聚焦二段式端到端 分析PLUTO CarPlanner Plan-R1等工作的优缺点 [9] - 第四章深入一段式端到端与VLA 涵盖UniAD PARA-Drive(感知) Drive-OccWorld OccLLaMA(世界模型) DiffusionDrive DiffE2E(扩散模型) ORION OpenDriveVLA ReCogDrive(VLA)等前沿工作 [10] - 第五章大作业为RLHF微调实战 涉及预训练和强化学习模块搭建 可迁移至VLA算法 [12] 行业趋势与人才需求 - VLM/VLA成为招聘刚需 3-5年经验可冲击百万年薪 技术上限高且工业界需求旺盛 [2][10] - 扩散模型与VLA结合成为热点 多模轨迹预测适应自动驾驶不确定性环境 多家公司尝试落地 [10] - 主机厂加速布局端到端算法预研和量产 如小米ORION等开源项目推动技术发展 [10][13]

计算机视觉与自动驾驶研究热点 - 2024年CVPR和ICCV两大顶会的研究热点集中在四大领域：通用计算机视觉、自动驾驶相关、具身智能、3D视觉 [2] - 通用计算机视觉细分方向包括diffusion模型、图像质量评估、半监督学习、零样本学习、开放世界检测等 [3] - 自动驾驶领域聚焦端到端系统、闭环仿真3DGS、多模态大模型、扩散模型、世界模型、轨迹预测等技术 [3] - 具身智能领域重点研究方向为VLA（视觉语言动作模型）、零样本学习、机器人操作、端到端控制、sim2real迁移、灵巧抓取等 [3] - 3D视觉领域热点包括点云补全、单视图重建、3D高斯泼溅（3DGS）、3D匹配、视频压缩、神经辐射场（NeRF）等 [3] 自动驾驶技术应用方向 - 自动驾驶核心技术涵盖大模型应用、VLA系统、端到端解决方案、3D高斯泼溅（3DGS）、BEV感知、多传感器融合等 [4] - 具体技术分支包括毫米波雷达与视觉融合、激光雷达与视觉融合、多传感器标定、车道线检测、在线地图构建、Occupancy网络等 [4] - 决策规划领域涉及高性能计算、语义分割、轨迹预测、世界建模、3D目标检测等关键技术 [4] 具身智能与机器人技术 - 具身智能核心方向包括视觉语言导航、强化学习、Diffusion Policy、具身交互、机器人位姿估计等 [4] - 机器人控制技术覆盖运动规划、双足/四足机器人控制、遥控操作、触觉感知、SLAM等 [4] - 零样本学习在具身智能中具有重要应用价值 [4] 3D视觉与通用CV技术 - 3D视觉关键技术包含点云处理、3D高斯泼溅（3DGS）、SLAM等 [4] - 通用计算机视觉持续关注diffusion模型、图像质量评估、半监督学习等基础方向 [4] - 零样本学习在通用CV和具身智能领域均具有交叉应用 [3][4] 学术成果与科研支持 - 自动驾驶领域已有2篇论文被CVPR 2025收录 [3] - 科研支持范围覆盖自动驾驶顶会（CCF-A/B/C）、SCI各分区期刊、EI/中文核心等 [4] - 技术支持方向包括毕业论文、申博研究、学术竞赛等应用场景 [4]

具身智能行业现状 - 具身智能赛道热度空前，投资金额攀升，各种资本涌入，被认为是万亿级赛道 [1] - 行业尚未达到泡沫阶段，融资规模与智能汽车头部企业相比仍有差距，国内头部公司融资规模在几十亿元人民币，美国同行达几十亿美元 [3] - 具身智能是中国少数能与美国站在同一起跑线的领域，但国内融资规模仍落后美国一个数量级 [3] - 供应链和人才是国内发展具身智能的特有优势 [3] 商业化落地前景 - B端垂直场景如搬运、上下料、质检等将最先实现商业化落地 [6] - 人形机器人当前能力有限，更适合执行简单任务，关键在于跑通数据、模型和服务体系 [6] - 家电制造产线已开始应用人形机器人进行涂胶工位上下料，因其能适应频繁产线切换 [6] - 具身智能当前应用场景可分为教具、展具、科研工具和素材工具四类，仍处于探索阶段 [6] 技术发展方向 - VLA（视觉-语言-动作）模型被认为是机器人大脑的可能终局，但当前范式仍有改进空间 [7] - 现有VLA模型以模仿学习为主，未来可能转向先训练视觉和动作，再与语言对齐的新范式 [7] - 行业正朝着更统一、更端到端的通用模型方向发展，VLA被认为是技术收敛点 [8] 行业竞争格局 - 决赛圈可能呈现多元化格局，包括主机厂、硬件厂商、AI大脑开发商等不同定位的企业 [9] - 行业最终可能收敛到全球一二十家主机厂，介于手机（6-7家）和汽车（几十家）行业之间 [10] - 软硬一体能力将成为决赛圈关键，创业公司有望在决赛圈占据重要位置 [10] - 通用家用机器人市场可能高度集中，但整体机器人应用市场将保持多样化 [11]