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端到端与VLA自动驾驶小班课
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开课倒计时!国内首个自动驾驶端到端项目级教程来啦~
自动驾驶之心· 2025-08-02 14:00
随着学术界和工业界的目光投向端到端这个技术领域,这两年也发现了很多问题亟需解决。UniAD是端到端的最终解吗?显然不是,一系列算法如雨后春笋般冒 出: 入门难?一直踩坑?实战项目缺失?我们为大家筹备了《 端到端与VLA自动驾驶小班课 》!国内首个面向项目级的端到端实战类教程。 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15个 方向 学习 路线 都在说端到端?你真的了解吗? 端到端自动驾驶作为目前智驾量产的核心算法,自从去年E2E+VLM的双系统架构取得成功以来,已经成为当下国内主流新能源主机厂抢占的高地,今年上半年随 着VLA的概念开始掀起新一轮的量产方案迭代。自动驾驶之心了解到,3-5年的相关VLM/VLA的岗位薪资竟高达百万年薪,月薪更是高达80K! 最近很多有社招和校招需求的同学陆续联系我们,想要转到自动驾驶大模型、端到端的相关岗位。目前来看端到端已经衍生出很多技术流派,但很少有人能讲清 楚端到端到底是怎么work的?一段式/什么是二段式的区别、优缺点各有哪些?每个模式又分为哪些子领域?我们这里也准备了一个视频为大家一一解答~ 以PLUTO为代表的二段式端到端思考如何用 ...
从端到端到VLA,自动驾驶量产开始往这个方向发展...
自动驾驶之心· 2025-07-26 21:30
都在说端到端?懂行的有几个 端到端自动驾驶作为目前智驾量产的核心算法,自从去年E2E+VLM的双系统架构取得成功以来,已经成为当下国内主流新能源主机厂抢占的高地,上半年随着 VLA的概念开始掀起新一轮的量产方案迭代。自动驾驶之心了解到,3-5年的相关VLM/VLA的岗位薪资竟高达百万年薪,月薪更是高达70K! 最近很多小伙伴也联系我们,说想转到自动驾驶大模型、端到端的相关岗位。目前来看端到端已经衍生出很多技术流派,我们和业内的算法专家交流得到反馈, 很少有人能讲清楚端到端到底是啥?什么是一段式/什么是二段式?一段式又分为哪些子领域,下面这个视频为大家一一解答~ 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15个 方向 学习 路线 随着学术界和工业界的目光投向端到端这个技术领域,我们发现了很多问题。UniAD是端到端的最终解吗?显然不是!一系列算法如雨后春笋般冒出: 为此我们筹备了《 端到端与VLA自动驾驶小班课 》!技术专家带你深入端到端与VLA算法开发~ 技术栈多?入门困难? 去年我们推出了《首个面向工业级的端到端算法与实战教程》,今年很多小伙伴反馈技术发展太快了,先前的技术 ...
面试了很多端到端候选人,发现还是有很多人搞不清楚。。。
自动驾驶之心· 2025-07-13 21:18
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VLA这薪资,让我心动了。。。
自动驾驶之心· 2025-07-10 20:40
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]
筹备了半年!端到端与VLA自动驾驶小班课来啦(一段式/两段式/扩散模型/VLA等)
自动驾驶之心· 2025-07-09 20:02
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,通过传感器数据直接输出规划或控制信息,避免模块化方法的误差累积 [1] - BEV感知打通模块化壁垒,UniAD统一感知和规划任务,标志着端到端时代的来临 [1] - 2024年理想汽车宣布E2E+VLM双系统架构量产,显示工业界对端到端技术的重视 [1] - 技术方向多样化:PLUTO(二段式)、UniAD(感知一段式)、OccWorld(世界模型一段式)、DiffusionDrive(扩散模型一段式)等算法涌现 [4] 技术挑战与学习痛点 - 端到端技术涉及多模态大模型、BEV感知、强化学习、视觉Transformer、扩散模型等多领域知识,学习路径复杂 [3] - 论文数量繁多且知识碎片化,缺乏高质量文档和系统实战指导,入门难度高 [3] - 目标驱动导航需闭环任务支持,但理论与实践衔接困难 [3] 课程核心内容与特点 - 课程覆盖端到端算法发展历史、技术范式(一段式、二段式、VLA)及工业界应用 [8][10] - 重点讲解背景知识:Transformer、BEV感知、扩散模型、VLM强化学习技术(RLHF、GRPO) [8] - 二段式端到端聚焦PLUTO、CarPlanner、Plan-R1等经典与前沿工作 [9] - 一段式端到端涵盖UniAD、OccWorld、DiffusionDrive、VLA等子领域,配套Diffusion Planner和ORION实战 [10][12][13] - 大作业为RLHF微调实战,可迁移至VLA算法 [14] 课程结构与安排 - 分五章展开:端到端概述、背景知识、二段式、一段式与VLA、RLHF大作业 [8][9][10][14] - 8月15日开课,三个月结课,离线视频+VIP群答疑+三次线上答疑 [20] - 章节解锁时间:第一章(8.01)、第二章(8.15)、第三章(8.30)、第四章(9.15)、第五章(10.30) [20] 目标人群与学习收获 - 需具备GPU(推荐4090+)、自动驾驶基础、Transformer/BEV/强化学习概念、Python/PyTorch能力 [22] - 学完可达1年经验算法工程师水平,掌握端到端框架及BEV、扩散模型、VLA等关键技术 [23] - 可复现主流算法,应用于实习、校招、社招场景 [23]