自动驾驶规划控制行业趋势 - 传统规划控制岗位的生存空间正在被端到端和VLA技术蚕食，行业转向规则算法与端到端结合的需求[2][3] - 2025年端到端技术将进一步落地，但传统规控仍为L4等高安全性场景提供兜底，两者融合成为关键[4] - 头部公司重点关注不确定环境下的决策规划（如Contingency Planning）和博弈式交互规划，这些是面试和量产的核心差异点[4][24][26] 岗位技能要求与转型挑战 - 基础算法（横纵解耦框架、搜索/采样/运动学规划）已成为行业准入门槛，但仅掌握基础难以获得优质offer[4] - 从业者需补充端到端技术（一段式/二段式、VLM/VLA）及传统规控创新方案，以应对技术迭代[4][29] - 转行者需在3-4个月内强化C++/Python、运动规划理论及实战项目，并聚焦不确定性处理和交互规划等高阶能力[4][15][39] 行业培训与就业服务 - 小班课程聚焦量产痛点，覆盖经典规控方案与端到端融合，提供可直接写入简历的工程项目[7][13] - 课程设计对标2-3年工程师经验，包含简历修改、模拟面试及内推服务，往期学员入职华为、百度等头部公司[8][9][10] - 课程大纲分六模块：基础算法、决策规划框架、不确定性处理、博弈规划、端到端技术及面试辅导，强化工程与理论结合[20][22][24][26][29][31] 技术课程内容与特色 - 第一章至第五章系统讲解算法工具链，从搜索/优化到数据驱动框架，培养全局视野[20][21][22] - 博弈交互式规划和防御式规划为头部公司量产重点，课程提供代码级实践与场景落地指导[24][26][27] - 端到端章节新增VLM/VLA技术解析，分析其与传统规控的协同落地策略[29] 目标人群与附加价值 - 面向车辆工程、计算机等专业学生及转行者，需具备编程和数学基础，非小白向[37][38] - 附加服务包括简历修改、理论课程赠送及一对一就业咨询，价值超千元[33][36] - 课程采用VIP群直播+录播模式，限50人，强调保姆级教学与工程能力提升[8][12]