点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 编辑丨具身智能之心 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要的。 π 系列堪称 VLA 领域的里程碑，核心在于以持续技术突破引领生成式 AI 时代机器人学习范式，重塑行业应用逻辑。 2024.10 π0：首创 Flow Matching 连续动作轨迹预测，突破传统离散动作精度瓶颈，为精密制造、自动驾驶等场景提供毫米级操作基础； 其模型能力引领通用机器人从实验室走向工业制造、家庭服务等实景应用，成为 2025 年来业界众多 VLA 模型的核心参考。学会 π 系列 模型，即掌握 VLA 模型的核心根基，更能为科研创新、求职就业、工业落地赋能添翼。 不少公司基于pi系列搭建自己的真机demo，比如叠衣服、拆箱子等，或基于这个思路改进优化。physical intelligence的每次新工作发布， 都会引起行业反响。 ★ 但pi貌似不"听话"，不好调，总是达不到预期效果。这个事情，是很多同学持续在吐槽的。不少同学说，相 ...

自驾行业今年还是很精彩的，在整体下沉的关键节点，都很卷。卷技术、卷成本、卷效率。我们今年亦是如此，扩充了很多 B端的客户，也开始尝试从线上走向线下。C端也慢慢从普适性的能容逐渐专业化和精细化。 上半年不少自驾的同学转行去了具身，包括现在也是如此，L4/具身/无人机几个行业在大批量招人，而自驾又是相对成熟的 AI领域，所以自驾的算法人才非常受欢迎，几个头部企业的薪资很到位（大疆/宇树/智元/哈啰等等）。 下周就要迎来26年了，也到了年末盘点的时候。 搞过自驾的人，用过大集群，解过各种corner case，上下游协同能力强，这些都是其他几个行业所欠缺的。 今年，自驾的头部技术收敛到几个大方向上：一段式端到端、VLA、世界模型（重建+仿真）、强化学习。我们接触到的中 游厂商还在攻坚OCC、无图、多传感器融合感知等等，明年这些公司都有大量hc开放。 今年，自动驾驶之心的付费社区的成员正式突破4000人了。如果想看技术路线的发展、各类圆桌、研报、职位信息，可以多 来逛逛。 新的一年，也感谢新老粉丝的支持，我们为大家推出了众多福利优惠。新的一年大家再接再厉。 星球新人六折券，续费五折券 欢迎添加助理咨询活动 ...

对于从事自动化和计算机的同学，建议搞深度学习，VLA、端到端、世界模型都是很好的方向，从入门、到 工作甚至读博都有很大空间。对于机械和车辆的同学，可以先学习传统PnC、3DGS这些方向算力低、入手简 单。 剩下的就是一些方法论的提升了，多看论文多交流，慢慢形成自己的思考和idea。 对很多新人研究者，一个 好的idea需要踩很多次坑。如果你还是新人，不知道怎么入门，可以看看我们推出的论文辅导。 论文辅导上线了！ 端到端、VLA、世界模型、强化学习、3D目标检测、多传感器融合、3DGS、BEV感知、Occupancy Network、多任务学习、语义分割、轨迹预测、运动规划、扩散模型、Flow matching、点云感知、毫米波雷 达、单目感知、车道线/在线高精地图等方向。 如果您有任意论文发表需求，支持带课题/研究方向咨询，欢迎联系我们， 微信：paperguidance 提供的服务 论文选题； 论文全流程指导； 实验指导； 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 最近收到不少同学的咨询，很多都是计算机、车辆、自动化和机械方向的同学。 先看自驾一些 ...

作者 | 郑纯然Range 编辑 | 自动驾驶之心 原文链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/1921620079314961855 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 >>自动驾驶前沿信息获取 → 自动驾驶之心知识星球 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 它并不完全是黑盒，最近NVIDIA有个工作CoT-VLA，就主要展示了VLA思维链并拆分为三层： 和人的思考模式真挺像的。 真正的挑战在于让模型学会泛化。 在遮挡/复杂背景/3D空间中的表现，关键是要把subgoal embedding设计好来保证泛化性。要保证subgoal embedding具有: 例如用cross-attention: 任务文本token attend到图像patch token，上面4条都能保证，可能效果就不错。 说不定，learning方法在复杂环境下反而更有优势。 昨晚睡前刷到一篇批判VLA的帖子，说"有些搞VLA公司又懒又蠢... (此处省略2000个字)"，全篇非常犀利，我整理了下弗雷哥 (答主) 说的几个槽点： 肯定不能全盘否定 ...

行业技术路线争鸣 - 2025年智能驾驶行业出现“名词过载”现象，分化出VLA、VA、WA等多个技术派别，争鸣不断 [2] - 理想汽车与供应商元戎启行坚定选择VLA路线，在算法架构中引入大语言模型 [2] - 华为与小鹏是VLA的反对派，选择WA路线，尝试去掉Language环节 [2] - 小米汽车认为VA、WA、VLA本质目标一致，都是追求在有限算力下使模型的智能密度最大 [3][8] 小米汽车技术路径与进展 - 小米汽车坚定选择并深耕端到端技术路线，同时内部对VLA、WA、VA等所有主流路线均有预研团队 [3][4] - 小米端到端研发启动较晚，于2024年内部正式整合成立“端到端算法与功能部”，比理想、蔚来晚了至少3个月 [3] - 但小米追赶迅速，在2025年2月向用户全量推送300万Clips的端到端，7月推送1000万Clips版本，11月于广州车展发布Xiaomi HAD增强版，实现了“一年追三代” [3][6] - Xiaomi HAD增强版最大的不同是引入了世界模型+强化学习，使模型具备开放世界的知识性和推断复杂场景因果的能力，标志着进入认知驱动阶段 [3][9] - 小米智能驾驶团队规模已超过1800人，自2021年3月官宣造车后快速组建，第一年即组建500人团队，速度远超同期友商 [5][6][12] - 公司计划在2025年内完成Xiaomi HAD增强版的量产任务 [6] 技术理念：认知驱动与用户体验 - 行业共识是从单纯的数据驱动走向认知驱动阶段，以解决数据驱动无法覆盖所有长尾场景、难以平衡数据分布的问题 [9] - 简单的端到端模仿学习属于数据驱动，而引入强化学习、世界模型或VLA则属于认知驱动，其特点是让模型知道行为原因并进行自主探索与推理 [9] - 小米认为技术是否先进不代表体验一定更好，最终判断标准是能否被用户感知、信任和长期使用 [5][10] - 用户体验是最终落脚点，用户体验不好，用户会归咎于公司而非技术 [5][10] - 在有限硬件条件下训练出智能密度最大的模型是各家的努力方向，不应过分内卷算力 [14][15] 研发策略与基建能力 - 小米研发策略并非“一刀切”，新技术的引入需要循序渐进，并注重寻找最适合自身的技术方案 [5][9] - 强大的以数据为核心的研发基建是小米快速追赶的关键，其优势在于高效的研发架构、数据闭环和自动化流程 [17][18][19][20] - 基建能力强的体现包括：快速从已有数据中挖掘并标注问题、模型训练速度快、评测自动化程度高 [20] - 小米作为科技企业，其云端基建能力可在不同业务间相互借鉴和快速复用，这是其天然优势 [6][21][22] - 截至2025年第三季度，小米年度研发总投入已达235亿元，其中四分之一资金用于AI研发 [6] 仿真技术的应用与价值 - 在世界模型中应用强化学习面临两大难题：世界模型的保真度、并行探索的算力分配效率 [4][33] - 小米在应用强化学习和世界模型构建仿真环境方面比一般友商更为坚决 [32] - 高质量的仿真环境需要足够逼真、符合物理规律，并具备强大的场景编辑能力 [34][35] - 仿真数据主要用于解决实车难以遇到或危险的长尾场景，其生成质量很高 [35][36][42] - 在测试体系中，仿真测试里程要求至少是实车测试里程的100倍 [37][40] - 在模型训练数据中，仿真数据占比约为20%，真实数据占80% [41] - 这20%的仿真数据价值很高，能解决实车难以采集的场景，预计可减少数倍的人力成本 [41][42]

市场格局与公司进展 - 今年前三个季度，国内20万元以上乘用车市场份额占比30%，13万元以下市场份额则高达50%，但后者多数车型尚未配备城区辅助驾驶功能，这一广阔的蓝海市场正吸引着地平线、Momenta等智驾厂商加速布局 [1][13] - 地平线于今年4月正式推出基于征程6系列芯片的城区辅助驾驶解决方案HSD，并于11月随星途ET5和深蓝L06上市实现量产，两款车型上市短短两周后，HSD激活量便突破12000辆 [1][13] - 公司通过生态拓展加速市场渗透，在12月初的技术生态大会上公布两大举措：拓展生态合作模式，新增算法服务模式“HSD Together”，并与日本电装、大众合资公司CARIZON、HCT达成合作；引入更多生态合作伙伴，如元戎启行、卓驭等 [1][13] - 缺乏芯片研发能力的算法公司、软硬研发实力薄弱的车企正纷纷向地平线聚拢，公司目标是让城区辅助驾驶功能下沉至10万元国民车型，并计划在未来3—5年内达成千万级量产规模 [2][14] 技术路线与研发投入 - 地平线敢于制定千万级量产目标的底气源于其在智驾端到端方案上的长期坚守与深耕，公司自2024年底便集中力量主攻端到端技术，90%的研发人力均投入到该方案的研发与量产落地工作中 [2][14] - 公司认为，无论是世界模型（WA）还是视觉语言动作模型（VLA），都需要建立在非常完整的端到端底座之上，没有扎实的端到端基座，高阶智驾就是空中楼阁 [2][9][10][14][21][22] - 地平线是目前行业内少数坚定选择端到端路线的厂商，其最早的端到端架构uni AD曾获得CVPR最佳论文，核心底气来自过去丰富的技术积累 [2][14][15] 技术方案详解 - 地平线HSD的端到端版本最核心的技术亮点是“光子进，轨迹出”，公司是除特斯拉之外，少数拥有真正意义上最完整的一段式端到端系统的企业 [4][16] - 所谓两段式端到端，并非一个模型，而是感知模型加规控模型，信息传递存在丢失；而一段式端到端可实现高维特征的无损传递，信息量更高，驾驶体验更接近人类直觉 [6][17] - 两段式端到端存在的原因是一段式方案若不够完善，输出轨迹会有缺陷导致无法控车，开发者会退而求其次增加后处理规则进行修正，但这些规则会限制模型上限并带来驾驶动作的割裂感 [7][18] - 分辨一段式与两段式端到端，对于从业者主要看模型输出轨迹的连贯性和拟人性，特别是在交互场景下动作是行云流水还是按步骤进行，消费者最直观的体验是是否愿意在城市中安心使用该系统 [8][19] 竞争观点与未来展望 - 对于智驾技术路线之争，地平线认为WA或VLA都是基于端到端，语言（language）等模态应作为辅助项，而非开发核心，模型构建应模拟人类开车状态，即95%以上时间依赖直觉模型，仅在极度复杂场景下加入理解与推理 [9][21] - 未来更智能的端到端方案中，仿真闭环是关键核心技术，因为稀疏场景需要通过仿真生成数据验证，随着端到端成熟，遇到问题的场景会越来越稀疏 [10][22] - 公司认为未来最理想的智驾方案是在端到端直觉模型解决95%甚至99%场景的基础上，为剩余需要认知推理的场景叠加思维链理解能力，但一切前提是端到端直觉模型必须足够好 [10][22] - 作为智驾供应商，接下来的竞争核心应聚焦产品体验、安全性和市场认可度，而非追逐新名词和新概念，技术上公司会做好预研和储备 [11][22] - 地平线强调，即使下一代智驾方案包含VLA技术，也不会抛弃当前的端到端技术，因为端到端是VLA得以实现的基础 [12][24]

市场格局与公司进展 - 今年前三个季度，国内20万元以上乘用车市场份额占比30%，13万元以下市场份额则高达50%，但后者多数车型尚未配备城区辅助驾驶功能，市场空间广阔[1] - 地平线于2024年4月推出基于征程6系列芯片的城区辅助驾驶解决方案HSD，并于11月随星途ET5上市实现量产，同期搭载的深蓝L06也发售，两款车型上市两周后HSD激活量突破12000辆[1] - 公司通过生态拓展加速市场渗透，在12月初的技术生态大会上公布两大举措：新增算法服务模式"HSD Together"，并与日本电装、大众的合资公司CARIZON、HCT达成合作；引入元戎启行、卓驭等更多生态合作伙伴[2] - 公司目标是将城区辅助驾驶功能下沉至10万元国民车型，并计划在未来3-5年内达成千万级量产规模[2] 技术路线与研发投入 - 地平线坚信端到端技术是基石，自2024年底便集中90%的研发人力投入到端到端方案的研发与量产落地工作中[2] - 公司认为，无论是世界模型(WA)还是视觉语言动作模型(VLA)，都需建立在完整的端到端底座之上，若端到端做得不够坚固，则难以引入新模态解决问题[3] - 端到端被类比为人的直觉模型，若直觉模型不完善，仅靠思考推理难以解决复杂场景，甚至可能带来新问题[3] - 公司技术逻辑的核心在于软硬结合，通过更好的硬件支撑大算力，并借助软硬协同优化释放更多性能，最终在消费者体验端带来收益[4] 端到端技术详解 - 地平线是除特斯拉之外，少数拥有真正意义上最完整的一段式端到端系统的企业[4] - 一段式端到端可简单描述为“光子进，轨迹出”，其模型内部进行高维特征的无损传递，信息量更高[4][5] - 两段式端到端并非一个模型，而是感知模型加规控模型的组合，信息传递存在丢失，因为规控模型是依靠感知白名单的检测结果进行训练的[5] - 一段式端到端若做得不完善，输出轨迹会有缺陷导致无法控车，行业退而求其次增加后处理规则进行修正，但这些规则会限制模型上限，导致横纵向操作有割裂感[5] - 对于从业者，分辨一段式与两段式主要看模型输出轨迹的连贯性和拟人性，特别是在交互场景下动作是行云流水还是按步骤执行[6] - 在一段式端到端中，无法精确设定规定车速，模型只能接收期望车速并朝其逼近，但不一定完全达到[6] 行业竞争与未来展望 - 行业内存在不同技术路线，如理想、元戎启行选择VLA，华为和小鹏选择WA或VA模型，但地平线认为它们都基于端到端[7] - 公司认为模型不应以语言为核心进行开发，而应将其作为辅助项，结合端到端基座，这符合人类开车时95%以上时间依赖直觉、仅在极复杂场景加入思考推理的状态[7] - 随着端到端技术成熟，遇到问题的场景会越来越稀疏，仿真闭环对于生成稀疏场景的模拟和验证变得关键[8] - 未来理想的智驾方案是在直觉模型（解决95%甚至99%场景）足够强的基础上，为剩余需要认知推理的场景增加思维链理解能力[9] - 公司认为竞争核心应回归产品体验、安全性及市场认可度，技术上会做好预研和储备[9] - 公司明确表示，即使下一代智驾方案包含VLA技术，也不会抛弃当前的端到端技术，因为后者是前者的基础[10]

公司业务与服务模式 - 公司提供针对学术论文发表的辅导服务，旨在帮助用户在有限时间内高效产出科研成果，避免自主写作的常见问题 [2] - 服务覆盖期刊论文、会议论文、学位论文（毕业论文），以及课题和项目，提供全方位的学术支持 [8] - 服务以结果为导向，配套代码提升指导，并提供持续的服务保障，全程陪伴直至论文中稿 [8] 目标客户与用户痛点 - 目标客户包括面临论文发表压力的研究生、博士生，以及有科研需求的在职人员 [1][7] - 用户常见痛点包括：研究方向不清晰、研究想法（idea）难产、代码复现困难、实验跑不通、论文写作障碍、缺乏系统科研训练与导师反馈 [5] - 用户可能陷入追求过高创新性（novelty）而忽视项目完整性的误区，导致进度拖延 [1] 服务领域与专业方向 - 服务专注于人工智能与自动驾驶相关的前沿技术领域，具体方向包括：端到端学习、视觉语言模型（VLA）、世界模型、强化学习、3D目标检测、多传感器融合、3D高斯泼溅（3DGS）、鸟瞰图（BEV）感知、占据网络（Occupancy Network）、多任务学习、语义分割、轨迹预测、运动规划、扩散模型、流匹配（Flow matching）、点云感知、毫米波雷达感知、单目感知、车道线/在线高精地图等 [3] - 公司支持用户自带课题或研究方向进行咨询 [3] 师资力量与资质 - 所有辅导老师均保证来自全球QS排名前100的大学或机构 [6] - 师资人均拥有多篇顶级会议（A会）论文发表经验，且项目经验丰富 [6] - 公司承诺老师简历真实可查，合作后用户可要求查验 [6] 服务成果与案例 - 公司展示了过往学员的成功案例，涵盖从本科大三到博士五年级的不同阶段学员 [7] - 案例成果包括在SCI期刊（2区、3区）、CCF推荐会议（B类、A类）、以及各类顶会（如CVPR, emnlp）上发表论文 [7] - 服务周期通常在2至4个月之间，例如有学员在2个月内于NEUROCOMPUTING（2区）发表论文，或在4个月内于CVPR（顶会）发表论文 [7] 附加价值与承诺 - 除了论文发表，公司承诺为优秀学员提供清华大学、北京大学、麻省理工学院（MIT）等名校的推荐信，并推荐至实验室实习 [11] - 表现突出的学员可直接获得内推机会，进入如阿里巴巴达摩院、华为诺亚方舟实验室等企业研发岗位 [11] - 公司强调其务实风格，承诺只说实话、做实事，不会夸大或打鸡血，会认真听取用户情况后提供可行路径 [3] 服务定价与入门门槛 - 服务收费根据目标论文的分区（如SCI分区、会议等级）不同而定价，公司会根据用户具体情况和发文目标提供详细报价 [11] - 公司声称零基础用户也能发表论文，通过提供基础课程，让用户从文献带读学起，若踏实跟进，可在6个月内完成一篇小论文 [11]

文章核心观点 - 具身智能领域仍处于技术路线发散探索阶段，尚未收敛，这为创新提供了机会，但最终目标是实现通用泛化智能，而非回归传统工业自动化 [3][4] - 世界模型在自动驾驶等特定场景已开始应用，主要用于生成海量合成数据以覆盖长尾场景和进行闭环测试，但其与具身智能的结合仍处于早期探索阶段，定义和技术范式尚未统一 [10][11][12][14] - 空间智能是机器人感知和理解环境的关键，其发展建立在SLAM等技术基础上，并引入AI以增强对语义和复杂空间关系的理解，但目前仍面临数据模态不足等挑战 [20][21][22][23] - 具身智能的落地应用面临技术、成本与商业化现实的巨大鸿沟，需在追求通用智能的“星辰大海”与解决工业自动化等迫切需求的“脚踏实地”之间找到平衡 [25][26][27][30] - 数据是驱动技术发展的关键，其获取方式（真机、仿真、生成）的有效性取决于具体任务，业界正在探索不同数据源的最优组合比例 [34][35][38] 具身智能技术发展现状 - 技术路线仍处于发散探索阶段，尚未收敛，高校与产业界需更好分工合作，高校应聚焦交互、人机协同、世界模型等核心问题突破 [3][4] - 单体机器人研究倾向于采用端到端技术路线以降低系统复合误差和延迟，决策层共识是放大视觉语言模型的能力 [5] - 群体机器人的基础是打造柔性、弹性、分布式、灵活的群体架构 [5] - 端到端是一种工程范式，强化学习是一种具体解法，黑箱是一种模式，三者概念不同，不应等同 [6][7] - 实际研究中采用多种解法，包括大量使用强化学习，并以解决问题为唯一目标 [8][9] 世界模型在自动驾驶领域的应用与挑战 - 世界模型在自动驾驶领域主要用于生成海量合成数据以覆盖数据飞轮积累的corner case和之前布局不到的场景 [11] - 与传统方案相比，世界模型能实现闭环测试，将决策链路放在模型内进行优化，这是最大的不同 [11] - 自动驾驶场景相对简单，且早有“闭环仿真器”概念，生成式AI能力的提升使生成的数据真假难辨，提供了大量有价值的训练样本 [12] - 世界模型的定义尚未统一，例如李飞飞侧重像素级重建，而LeCun认为潜在空间表达也算世界模型 [12] - 自动驾驶领域世界模型的状态表征主流仍是视频生成，同时结合雷达、点云等多模态数据以增强信息量和安全性 [13] - 将世界模型与视觉语言动作模型结合，旨在解决离线数据集无法通过模仿学习获得长程思维和未来预测能力的问题 [15][16] - 世界模型有助于解决长程任务的理解和预测难题，能赋能后续的策略学习 [17] 空间智能的定义与发展 - 空间智能定义尚不清晰，其发展部分源于SLAM技术的延续和演进，现在更多采用基于学习的方法 [20] - 空间智能不仅关注空间几何，还增加了对语义信息的关注，包括物体类别、用途、交互方式等 [21] - 机器人目前处理复杂空间关系（如“第一排左边数第四个瓶子”）的能力仍不成熟，这是空间智能需要解决的问题 [22] - 大模型因训练数据源于语言模态而存在空间关系上的“幻觉”，需构建专门数据集与传统SLAM的强空间能力对齐 [23] - 当前视觉语言模型中的视觉多为2D，3D模态较为欠缺，需补足3D信息以解决空间智能问题 [23] 具身智能的落地应用与商业化挑战 - 无人机应用生态中，航拍、农业植保等易落地应用占比可能不到1%，更多高空作业场景（如灭火、清洗、载人）尚未实现 [26] - 应用未普及的最大卡点之一是“不够智能”，依赖规则编写导致开发成本高，难以算过经济账，AI发展带来了解决希望 [27] - 通过AI与大模型结合改进决策能力，被视为实现通用泛化解决问题能力的关键希望 [29] - 产业界存在迫切需求，希望尽快将机器人用于工业自动化，这与技术创业者的通用智能愿景存在差距 [30] - 人形机器人硬件在负载能力、高负载平衡性、运动稳定性及灵巧手方案等方面仍有诸多挑战，离真正“干活”的应用落地尚有距离 [30] - 中美创业环境存在差异，例如Scale AI估值达140亿美元，而国内创业公司估值多在几亿人民币量级，需同时面对宏大愿景与短期商业化的矛盾 [31] - 创业者认为最终成功做成事情比估值高低更重要，并指出中国投资人对技术的耐心因DeepSeek等案例而有所增加 [31][32] 数据获取策略与有效性 - 机器人数据获取主要有真机采集、仿真和视频生成模型三种方式，其有效性需根据具体任务判断，并非真机数据一定最合理 [34][38] - 数据可视为金字塔结构：底层是大量、低成本的互联网或视频数据，用于预训练；中层是合成数据，用于提高任务泛化性；顶层是真机或遥操数据 [34] - 业界正在探索不同数据源的有效比例，例如一种说法是70%的网络视频数据、20%的合成数据和10%的真机数据 [35] - 合成数据是否有效，关键在于其是否针对特定任务有价值，且其表达形式不一定是视频，也可能是潜在的抽象表征 [35][36][37] - 对于足式机器人的基本运动控制任务，可能在纯仿真环境中无需真实数据即可完成，高度依赖任务形式本身 [38]

自动驾驶领域研究方向与人才需求 - 行业收到大量来自计算机、车辆、自动化和机械方向学生的咨询，显示该领域人才需求旺盛且背景多元 [2] - 对于计算机与自动化背景的学生，行业建议主攻深度学习方向，包括视觉语言模型、端到端自动驾驶和世界模型等前沿领域，这些方向被认为从入门到就业乃至深造均有广阔空间 [2] - 对于机械与车辆工程背景的学生，行业建议可从传统规划与控制、3D高斯泼溅等方向入手，这些方向对算力要求相对较低且更易入门 [2] - 行业指出，新人研究者需要经历大量实践与试错才能形成有价值的创新想法，方法论提升的关键在于广泛阅读论文和积极交流 [2] 前沿与细分技术赛道 - 行业关注的前沿研究方向包括视觉语言模型、端到端自动驾驶、强化学习、3D高斯泼溅和世界模型 [2] - 行业认为开集目标检测、占用网络、小样本/零样本学习等是相对竞争不那么激烈的细分赛道 [2] - 行业提供的论文辅导服务覆盖了广泛的技术方向，包括但不限于端到端、视觉语言模型、世界模型、强化学习、3D目标检测、多传感器融合、3D高斯泼溅、鸟瞰图感知、占用网络、多任务学习、语义分割、轨迹预测、运动规划、扩散模型、流匹配、点云感知、毫米波雷达、单目感知以及车道线/在线高精地图 [3] 学术成果与发表支持服务 - 行业提供的论文辅导服务声称具有很高的中稿率，并已有成果被计算机视觉、人工智能、机器人、自然语言处理等领域的顶级会议和期刊收录，例如CVPR、AAAI、ECCV、CoRL、ICLR、IROS、ICRA、ACL [7] - 服务支持发表的论文级别多样，涵盖自动驾驶顶会/顶刊、中国计算机学会推荐的A/B/C类会议期刊、科学引文索引的一至四区期刊、中科院分区的一至四区期刊、以及工程索引和中文核心期刊 [10] - 服务内容全面，包括论文选题、全流程指导以及实验指导 [6] - 服务范围不仅限于学术论文发表，还扩展至毕业设计论文、申请博士以及竞赛支持 [10] - 服务提供针对不同论文级别的差异化定价 [8]