自动驾驶技术演进 - 传统模块化架构存在错误累积效应和信息损失问题，依赖人工规则难以应对复杂场景 [2] - 纯视觉端到端模型简化了架构但存在黑箱问题、因果混淆和泛化能力受限等瓶颈 [2] - VLA（视觉-语言-行为）模型通过引入语言中间表征，显著提升可解释性、常识推理和长尾场景处理能力 [2][3] VLA技术优势 - 语言桥梁作用：模型可输出自然语言解释决策依据（如"减速因行人可能横穿"），增强透明度 [2] - 知识注入：利用LLM预训练的世界知识理解施工区域等复杂场景 [3] - 交互革新：支持自然语言指令（如"找最近充电站"），实现人性化交互 [3] 科研辅导课程设计 - 课程周期：12周科研+2周论文指导+10周维护期，覆盖创新点挖掘至投稿全流程 [6][12] - 教学资源：提供nuScenes/Waymo等数据集及VAD/UniAD等开源代码基准 [16][17] - 论文产出：学员可完成初稿，优秀者获推荐信，结业证书为升学就业加分 [15] 目标学员与能力要求 - 面向群体：自动驾驶领域本硕博学生、留学申请者及AI从业者 [8] - 技术门槛：需掌握Python/PyTorch，建议配备4-8张4090显卡或云服务器 [13] - 学术规范：全勤要求+作业限时提交，剽窃行为将被严格禁止 [13][15] 教学支持体系 - 师资配置：名校教授+行业导师+班主任的"2+1"多师制跟踪辅导 [14][15] - 学习工具：腾讯会议直播与小鹅通回放结合，确保学习灵活性 [19] - 基础补强：提供先修课与1v1面试评估，适配不同基础学员 [13][20] 关键技术文献 - 核心论文：涵盖Senna/SimLingo等VLA模型在闭环驾驶、语言对齐方面的突破 [18] - 研究热点：包括扩散模型驱动方案（DiffusionDrive）与多模态指令生成（ORION） [17][18]