端到端作为这两年的量产关键词，是各家车企核心的招聘岗位。但市面上真正的量产人才少之又少，模型优化、场景优化、数据优化，再到下游的规划兜底，可以 说端到端是一个全栈的岗位。 从技术的成熟度和工业界的需求来看，端到端需要攻克的难题还有很多。导航信息的引入、强化学习调优、轨迹的建模及优化都有很多门道，目前也是量产第一 线。 为此我们花了三个月的时间设计了端到端量产进阶课程，从实战到落地层层展开。 该课程涉及的核心算法包括：一段式端到端、两段式端到端、导航信息的量产应用、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 等，最后分享一些实际的量产经验。很多想进阶或者跳槽的同学苦于没有专家辅导，想转行但实际工作中无法接触到实际的量产优化，简历上往往不够亮眼，遇到 问题连个请教的人都没有。 点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近30个 方向 学习 路线 这门课程是自动驾驶之心联合工业界算法专家开设的《面向量产的端到端实战小班课》！课程只有一个重点：聚焦量产。从一段式、两段式、强化学习、导航应 用、轨迹优化、兜底方案再到具体量产经验分享。面向就业直击落地，所以这门课 ...

端到端自动驾驶技术发展趋势 - 规控算法的学习化已成为绝对主流，基于规则的算法无法满足高阶智驾需求[4] - 衍生出一段式和两段式等多种算法，其中一段式是目前主流的端到端量产范式[4] - 端到端并非单一模型可解决所有问题，量产涉及模型、数据、场景等多方面经验[4] 主流技术框架与方案 - 两段式框架涉及感知与规划控制的信息传递建模，PLUTO算法是经典实战案例[8] - 一段式框架可实现信息无损传递，性能优于两段式，包括基于VLA和Diffusion等方法[9] - VAD系列是深入掌握一段式方法的关键学习内容[9] 关键算法与应用 - 强化学习可配合Diffusion和自回归模型使用，弥补纯模仿学习的不足[4][11] - 导航信息在自动驾驶中起引导、选路、选道作用，需学习其编码与嵌入方式[10] - 轨迹优化涉及模仿学习与强化学习结合，包括扩散模型和自回归算法实战[12] 量产落地与工程实践 - 时空联合规划作为兜底方案，通过轨迹平滑优化算法保证输出轨迹稳定可靠[13] - 量产经验需从数据、模型、场景、规则等多视角选用合适工具提升系统能力边界[14] - 拥堵加塞等场景需针对性优化强化学习奖励函数，并设计闭环训练方法[2]