柱哥这两周收到了很多家公司的咨询，问我们有没有端到端和VLA的技术人才引荐。有三家是主机厂，另外几家是供应商。这块的需求现在真的是很 大，某招聘网站上的3-5年专家岗已经高达70k月薪... 但端到端和VLA涉及的技术栈十分丰富。很多研究生的同学和转行的工业界小伙伴在刚开始接触时，往往会遇到很多问题。从模块化的量产算法发展到 端到端，再到如今的VLA。核心算法涉及BEV感知、视觉语言模型VLM、扩散模型、强化学习、世界模型等等。通过学习端到端与VLA自动驾驶，可以 掌握学术界和工业界最前沿的技术方向。 很多同学的咨询如何快速高效的入门端到端和VLA。所以我们联合了 工业界 和 学术界 的大佬开展了 《端到端与VLA自动驾驶小班课》 和 《自动驾驶 VLA和大模型实战课程》 ！ 扫码报名！优惠名额仅剩5个 扫码报名！抢占课程名额 课程大纲 自动驾驶VLA与大模型实战课程 由学术界大佬带队！ 这门课程聚焦在VLA领域，从VLM作为自动驾驶解释器开始，到模块化VLA、一体化VLA，再到当前主流的推理增强VLA。三大 自动驾驶VLA领域全面梳理， 非常适合刚接触大模型、VLA的同学。 课程也配套了详细的理论基础梳理， ...

柱哥这两周收到了很多家公司的咨询，问我们有没有端到端和VLA的技术人才引荐。有三家是主机厂，另外几家是供应商。这块的需求现在真的是很 大，某招聘网站上的3-5年专家岗已经高达70k月薪... 但端到端和VLA涉及的技术栈十分丰富。很多研究生的同学和转行的工业界小伙伴在刚开始接触时，往往会遇到很多问题。从模块化的量产算法发展到 端到端，再到如今的VLA。核心算法涉及BEV感知、视觉语言模型VLM、扩散模型、强化学习、世界模型等等。通过学习端到端与VLA自动驾驶，可以 掌握学术界和工业界最前沿的技术方向。 很多同学的咨询如何快速高效的入门端到端和VLA。所以我们联合了 工业界 和 学术界 的大佬开展了 《端到端与VLA自动驾驶小班课》 和 《自动驾驶 VLA和大模型实战课程》 ！ 扫码报名！优惠名额仅剩5个 扫码报名！抢占课程名额 课程大纲 自动驾驶VLA与大模型实战课程 由学术界大佬带队！ 这门课程聚焦在VLA领域，从VLM作为自动驾驶解释器开始，到模块化VLA、一体化VLA，再到当前主流的推理增强VLA。三大 自动驾驶VLA领域全面梳理， 非常适合刚接触大模型、VLA的同学。 课程也配套了详细的理论基础梳理， ...

端到端自动驾驶技术趋势 - 端到端算法是当前自动驾驶量产的核心算法，技术栈丰富，业内主要存在一段式和两段式两大类范式 [1] - 一段式范式以UniAD为代表，直接从传感器输入建模自车轨迹输出，而二段式则基于感知结果进一步输出自车和他车轨迹 [1] - 一段式端到端算法可进一步延伸出基于感知、扩散模型、世界模型以及视觉语言模型（VLA）等多种子领域，尤其是基于VLA的算法相关论文正爆发式发表，工业界也在争先量产 [1] 自动驾驶VLA与大模型技术 - 核心算法涉及BEV感知、视觉语言模型（VLM）、扩散模型、强化学习、世界模型等，代表了学术界和工业界最前沿的技术方向 [3] - 自动驾驶VLA与大模型实战课程聚焦VLA领域，内容涵盖从VLM作为自动驾驶解释器，到模块化VLA、一体化VLA，以及当前主流的推理增强VLA [3] - 课程配套理论基础梳理，包括Vision/Language/Action三大模块、强化学习、扩散模型等，并设有大作业章节指导从零搭建VLA模型及数据集 [3] 课程师资与团队 - 课程教师团队包括来自清华大学等顶尖院校的研究人员，在ICCV、IROS、EMNLP等国际顶级会议发表多篇论文，研究方向涵盖多模态感知、自动驾驶VLA、大模型Agent等前沿领域 [8][11] - 教师团队具备丰富的自动驾驶、大模型研发和实战经验，例如有教师主持完成多项自动驾驶感知和大模型框架工具，其维护的开源项目总Star数超过2k [8] - 工业界教师团队包括来自国内顶级主机厂的算法专家，拥有CCF-A/B论文发表记录，并主持完成多项自动驾驶感知和端到端算法的产品量产交付，具备丰富的端到端算法研发经验 [12][14] 端到端自动驾驶课程内容 - 端到端与VLA自动驾驶课程由工业界专家带队，聚焦端到端自动驾驶宏观领域，梳理一段式/两段式方向的重点算法和理论基础 [12] - 课程详细讲解BEV感知、大语言模型、扩散模型和强化学习等关键技术 [12] - 课程设计两大实战项目：基于扩散模型的Diffusion Planner和基于VLA的ORION算法 [12] 课程参与要求 - 参与者需要自备GPU，推荐算力在RTX 4090及以上 [15] - 参与者需具备一定的自动驾驶领域基础，熟悉自动驾驶基本模块，并了解transformer大模型、强化学习、BEV感知等技术的基本概念 [17] - 参与者需具备一定的概率论和线性代数基础，熟悉常用数学运算，并具备一定的Python和PyTorch语言基础 [17]

自动驾驶VLA技术趋势与行业认知 - 基于模仿学习的端到端自动驾驶本质是模仿人类行为，对物理世界的理解并不透彻 [1] - 端到端技术标志着智能驾驶从规则驱动向数据驱动的根本转变，但在面对复杂困难场景时仍然受限 [2] - 视觉语言模型提供了从模仿人类到成为人类的可能性，其更强大的通用泛化能力为解决corner case提供了新路径 [2] - VLA技术栈尚未收敛，一系列新算法正不断涌现 [3] 自动驾驶VLA实战课程核心内容 - 课程涵盖VLA三大子领域：作为解释器的VLM、模块化与一体化VLA、推理增强VLA [12] - 系统讲解视觉感知、语言模型、动作基础等核心技术模块 [12][21] - 包含大模型与自动驾驶结合的前沿技术：RAG、CoT、RL、MoE等 [12][21] - 提供从数据集定义到模型搭建、训练、性能提升的完整实战路径 [5][23] 课程教学团队与资质 - 讲师团队来自清华大学等顶尖院校，在ICCV、IROS、EMNLP等顶级会议发表多篇论文 [6][7][8][9][10] - 团队具备丰富的自动驾驶、大模型研发和实战经验，GitHub开源项目总Star数超过2k [6][8][10] - 教研团队联合国内外学术力量共同打造国内最新VLA实战课程 [16] 课程特色与学习价值 - 采用Just-in-Time Learning理念，直击学习痛点，帮助学员快速掌握核心技术栈 [17] - 构建领域框架，提升研究能力，帮助学员形成自己的研究体系和工作经验 [18] - 理论结合实践，配备实战环节，完成从理论到实践的完整闭环 [19][23] - 课程预计两个半月结课，采用离线视频教学加VIP群内答疑模式 [43] 自动驾驶VLA人才市场需求 - VLA/VLM大模型算法专家岗位薪资达40-70K，要求3-5年经验、硕士学历 [14] - 模型量化部署工程师薪资40-60K，要求1-3年经验、本科学历 [14] - 多模态VLA大模型方向顶尖技术人才薪资达90-120K，面向在校/应届博士 [14] - VLM实习生日薪220-400元，要求硕士学历 [14] 课程技术深度与实战项目 - 详细讲解BEV感知、目标检测、在线地图、OCC、轨迹预测等视觉感知技术 [21][32] - 涵盖Transformer基础、VL统一技术、判别式与生成式解码器等核心算法 [21] - 实战项目包括华科与小米的ReCogDrive和清华与博世的Impromptu VLA [22][23][33][35] - 大作业要求学员基于ms-swift框架搭建自己的VLA模型，完成数据准备、模型训练和微调全流程 [23][37]