行业趋势与市场现状 - 智能驾驶领域的技术焦虑正在产业链中游厂商间快速传播 [1] - 行业前沿技术发展放缓，业内量产方案趋同，整体呈现技术下沉趋势 [2] - 端到端等前沿技术的大规模量产起点预计在2026年 [2] - 二十万以上的乘用车年销量约700万辆，但头部新势力销量占比不足三分之一，搭载端到端技术的量产车型占比更低 [2] - 随着L3级自动驾驶法规推进，中游厂商面临紧迫的技术升级压力 [2] 技术发展路径与需求 - 端到端技术的成熟被视为开启更大规模量产的关键 [2] - 近期众多公司算法负责人迫切希望了解端到端所需的技术能力 [2] - 在端到端时代，感知任务合并与规控算法学习化已成为绝对主流 [7] - 如何高效合并感知任务、设计学习化的规控模块成为各大公司的核心必备技能 [7] 端到端技术架构与方案 - 主流技术架构分为两段式与一段式端到端算法 [8][9] - 两段式框架涉及感知与规划控制（PNC）间的信息传递建模，存在信息损失 [8] - 一段式框架可实现信息无损传递，性能通常优于两段式方案，代表方法包括基于VLA和基于Diffusion的方法 [9] - 量产落地需包含后处理的兜底逻辑，例如时空联合规划等轨迹平滑优化算法，以保证输出轨迹的稳定可靠 [13] 关键赋能技术与应用 - 导航信息在自动驾驶中起引导、选路、选道的关键作用，其地图格式、编码与嵌入方式是技术重点 [10] - 仅靠模仿学习存在局限，需结合强化学习（RL）使机器学习因果关系，实现更好的泛化能力 [11] - 轨迹输出优化涉及模仿学习与强化学习的结合使用，具体算法包括基于扩散模型和基于自回归的算法 [12] 量产实践与经验 - 真正的量产落地需从数据、模型、场景、规则等多视角综合施策，以快速提升系统能力边界 [14] - 课程内容聚焦量产实践，涵盖从架构概述、具体算法、导航应用、RL训练到轨迹优化及兜底方案的完整链条 [7][8][9][10][11][12][13][14]

行业技术趋势 - 地平线HSD表现超预期，一段式端到端方案重新成为行业量产重心，其性能上限很高 [1] - 小鹏VLA2.0采用视觉和语言并行输入，印证了VLA是技术核心 [1] - 行业整体技术路线正从两段式端到端向一段式端到端过渡，并进一步向VLA演进，多家团队已进行相应调整 [1] 课程核心内容 - 课程重点聚焦量产实践，涵盖一段式、两段式端到端、强化学习、导航应用、轨迹优化及兜底方案 [3] - 课程仅限40名学员，旨在面向就业直击落地 [3] 讲师背景 - 讲师王路拥有C9本科和QS50博士学历，发表多篇CCF-A/B论文 [5] - 现任国内顶级Tier1算法专家，从事大模型、世界模型等前沿算法的预研与量产，具备丰富的端到端算法研发和实战经验 [5] 课程大纲详解 - **第一章**：介绍主流的感知模型一体化架构和经典的规控learning化方案，以及端到端开源数据集和评测方式 [8] - **第二章**：讲解两段式端到端算法框架，包括建模方式、感知与PNC信息传递、优缺点分析，并通过PLUTO算法实战加深理解 [9] - **第三章**：介绍一段式端到端算法框架，其可实现信息无损传递，性能优于两段式，涵盖基于VLA和Diffusion等方法，并通过VAD系列进行实战 [10] - **第四章**：讲解导航地图的格式、内容信息，及其在端到端模型中的编码与嵌入方式，以有效发挥导航能力 [11] - **第五章**：重点介绍强化学习算法及训练策略，以弥补纯模仿学习的不足，实现更好的泛化能力 [12] - **第六章**：进行NN Planner项目实战，包括基于模仿学习（扩散模型、自回归算法）和强化学习的结合应用 [13] - **第七章**：介绍量产中的轨迹平滑优化等兜底方案，包括多模态轨迹打分搜索和轨迹平滑算法，确保输出轨迹稳定可靠 [14] - **第八章**：从数据、模型、场景、规则等多视角分享量产经验，讲解如何选用合适策略快速提升系统能力边界 [15] 课程安排与学员要求 - 课程于11月30日开课，预计三个月结课，采用离线视频教学，辅以VIP群答疑和三次线上答疑 [16] - 课程章节按周解锁，例如12月7日解锁第二章，12月14日解锁第三章等 [16][18] - 学员需自备GPU，推荐算力在4090及以上，并熟悉BEV感知、视觉Transformer、端到端算法、强化学习、扩散模型等，具备Python、PyTorch及数学基础 [17]