下一代自动驾驶技术发展趋势 - 下一代自动驾驶技术将围绕更安全的驾驶、更好的乘坐体验和更全面的场景覆盖展开[1] - 行业需要建立更系统、更健全的自动驾驶运营模式，其中软件算法和数据运营是两大核心能力[1] - 未来自动驾驶公司更像"数据驱动的科技公司"，竞争重点从算法转向数据闭环效率[2] 技术架构与数据闭环 - VLA/VLM作为影响终端用户体验的车端/云端应用，需要世界模型构建健壮高效低成本的闭环仿真支持[2] - 利用强化学习对VLM/VLA进行闭环训练，持续提高自动驾驶数据运营和应用迭代效率[2] - 没有数据闭环的端到端/VLA只是半成品[5] - Agent simulator、sensor simulator和driving policy闭环已成为行业共识[4] VLA技术应用挑战 - VLA在复杂场景展现强大应用潜力，但在简单场景和安全相关场景可能出现"过度自信"或"常识性错误"[2] - 直接抛弃现有简单场景和安全场景的技术积累全量使用VLA并非成熟选择[2] - DiffVLA等方案旨在帮助VLA方案在E2E+规则基兜底向全面VLA时代过渡期进行滚动迭代[3] 技术发展阶段 - VLA近期研究仍处于输入模态、模型架构等中早期阶段，说明该领域方案尚未收敛[3] - 类似3D Detector技术发展路径：早期讨论数据输入范式，中期讨论模型架构，后期讨论极致优化[3] 行业竞争关键 - 谁能更快解决sim2real的domain gap、更高效搭建闭环训练链路，谁就能引领自动驾驶技术市场[4] - 数据闭环需要强大的自动化工具链和AI驱动的数据流水线支持[2] 技术社区资源 - 自动驾驶之心知识星球已聚集超过4000名从业人员，来自国内外知名高校和头部公司[12][21] - 社区汇总近40+技术路线、近60+数据集、行业主流仿真平台，涵盖感知、规划、控制等全栈内容[12] - 社区提供端到端自动驾驶、VLA、世界模型等热门技术的学习路线和实战指导[8][9]