端到端自动驾驶技术概述 - 端到端自动驾驶分为一段式端到端和二段式端到端两大技术方向 是当前薪资最高的算法岗位之一 3-5年经验可达百万年薪 [2] - 端到端系统实现从传感器输入到车辆规划/控制信息的直接建模 避免模块化方法间的误差累积 BEV感知打通模块化壁垒 UniAD统一感知和规划任务 [2] - 学术界和工业界聚焦端到端技术 衍生出多种算法流派 UniAD并非最终解 新算法不断涌现 [2] 端到端技术发展现状 - 技术方向包括多模态大模型 BEV感知 强化学习 视觉Transformer 扩散模型等 学习路径复杂 论文数量繁多 知识碎片化 [4] - 高质量文档缺乏 提高入门难度 学习目标驱动导航需结合实战 但缺乏系统指导 难以从理论过渡到实践 [4] - 最新技术流派包括：PLUTO为代表的二段式端到端 UniAD为代表的基于感知的一段式端到端 OccWorld为代表的基于世界模型的一段式端到端 DiffusionDrive为代表的基于扩散模型的一段式端到端 [9] 端到端课程体系 - 课程特点：直击痛点快速入门 构建领域框架提升研究能力 理论结合实践学以致用 [5][6][7] - 课程大纲：端到端算法介绍 背景知识 二段式端到端 一段式端到端与VLA 课程大作业 [11][12][13][15] - 重点章节：一段式端到端与VLA为课程精华 涵盖基于感知/世界模型/扩散模型/VLA的四大子领域 [13] 技术深度解析 - 二段式端到端：分析PLUTO CarPlanner Plan-R1等经典与前沿工作 对比一段式优缺点 [12] - 一段式端到端：UniAD和VAD为奠基作 PARA-Drive为最新进展 世界模型应用广泛 扩散模型实现多模轨迹预测 VLA为当前技术皇冠 [13] - 关键技术：Transformer CLIP LLAVA BEV感知 扩散模型 RLHF GRPO等构成完整技术栈 [14] 课程实施细节 - 开课时间8月15日 三个月完成 采用离线视频教学+VIP群答疑+三次线上答疑模式 [20] - 学员需自备4090及以上GPU 具备自动驾驶基础 熟悉Transformer 强化学习 BEV感知等技术概念 [22] - 预期成果：达到1年经验算法工程师水平 掌握端到端技术框架 可复现主流算法 应用于实际项目 [22]

端到端自动驾驶技术发展 - 端到端自动驾驶分为一段式端到端和二段式端到端两大技术方向 自UniAD获得CVPR Best Paper后 国内智驾军备竞赛加速 理想汽车2024年宣布E2E+VLM双系统架构量产 [2] - 端到端技术通过传感器数据直接输出规划或控制信息 避免了模块化方法的误差累积 BEV感知和UniAD统一了感知与规划任务 推动技术跃迁 [2] - 当前技术栈涉及多模态大模型 BEV感知 强化学习 视觉Transformer 扩散模型等 学习路径复杂且知识碎片化 [3] 技术课程核心内容 - 课程直击学习痛点 采用Just-in-Time Learning理念 通过案例快速掌握核心技术栈 [4] - 构建端到端自动驾驶研究框架 帮助学员分类论文 提取创新点 形成研究体系 [5] - 理论结合实践 涵盖PLUTO(二段式) UniAD(一段式感知) OccWorld(世界模型) DiffusionDrive(扩散模型) VLA(大模型)等主流技术 [6] 课程大纲与关键技术 - 第一章概述端到端发展历史 模块化到端到端的演变 一段式 二段式 VLA范式优缺点及工业界应用 [8] - 第二章重点讲解背景知识 包括VLA涉及的大语言模型 扩散模型 强化学习 以及BEV感知 为未来两年高频面试技术 [8][9] - 第三章聚焦二段式端到端 分析PLUTO CarPlanner Plan-R1等工作的优缺点 [9] - 第四章深入一段式端到端与VLA 涵盖UniAD PARA-Drive(感知) Drive-OccWorld OccLLaMA(世界模型) DiffusionDrive DiffE2E(扩散模型) ORION OpenDriveVLA ReCogDrive(VLA)等前沿工作 [10] - 第五章大作业为RLHF微调实战 涉及预训练和强化学习模块搭建 可迁移至VLA算法 [12] 行业趋势与人才需求 - VLM/VLA成为招聘刚需 3-5年经验可冲击百万年薪 技术上限高且工业界需求旺盛 [2][10] - 扩散模型与VLA结合成为热点 多模轨迹预测适应自动驾驶不确定性环境 多家公司尝试落地 [10] - 主机厂加速布局端到端算法预研和量产 如小米ORION等开源项目推动技术发展 [10][13]