行业技术趋势与人才需求 - 端到端自动驾驶技术是当前车企的核心招聘方向，但具备量产经验的全栈人才稀缺 [1] - 技术层面需攻克导航信息引入、强化学习调优、轨迹建模与优化等难题，这些是目前量产工作的前沿 [1] - 行业对具备从模型优化、场景优化、数据优化到下游规划兜底等全栈能力的端到端人才需求迫切 [1] 课程核心内容与结构 - 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 [3] - 课程设计聚焦量产实战与就业，包含从算法框架到具体量产经验的完整链条 [3] - 课程采用小班制，仅限35个招生名额 [3][5] 讲师背景 - 讲师王路拥有C9本科和QS50博士学历，发表多篇CCF-A/B论文 [6] - 现任国内顶级Tier1算法专家，从事大模型、世界模型等前沿算法的预研与量产工作 [6] - 具备丰富的端到端算法研发和实战经验，其研发的算法已成功落地量产 [6] 详细课程大纲 - **第一章：端到端任务概述** 介绍感知任务一体化架构、规控算法学习化方案，以及开源数据集与评测方式 [9] - **第二章：两段式端到端算法** 讲解两段式框架建模、感知与PNC信息传递、优缺点，并以PLUTO算法实战 [10] - **第三章：一段式端到端算法** 介绍基于VLA、Diffusion等方法的一段式框架，并通过VAD系列深入教学 [11] - **第四章：导航信息的量产应用** 讲解主流导航地图格式、内容，及其在端到端模型中的编码与嵌入方式 [12] - **第五章：自动驾驶中的RL算法介绍** 重点介绍强化学习算法及训练策略，以弥补纯模仿学习的不足 [13] - **第六章：端到端轨迹输出优化** 进行NN Planner项目实战，涵盖基于扩散模型、自回归的模仿学习及后续的强化学习 [14] - **第七章：兜底方案 - 时空联合规划** 介绍量产中用于轨迹平滑与优化的后处理算法，如多模态轨迹打分搜索 [15] - **第八章：端到端量产经验分享** 从数据、模型、场景、规则等多视角分享量产实际问题解决经验 [16] 课程安排与学员要求 - 课程于11月30日开课，为期三个月，采用离线视频教学，辅以VIP群答疑和三次线上答疑 [17] - 章节内容按周解锁，从第一章到第八章持续至次年2月24日 [17][19] - 面向进阶学员，建议自备算力在4090及以上的GPU，并熟悉BEV感知、视觉Transformer、强化学习、扩散模型等理论基础及Python/PyTorch、mmdet3d框架 [18]