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 端到端自动驾驶到底是啥？ 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~ 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~ 以PLUTO为代表的二段式端到端思考如何用模型实现自车规划； 以UniAD为代表的基于感知的一段式端到端不断发展进步； 以O ...

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] - 当前技术发展出多分支 包括基于感知的UniAD 基于世界模型的OccWorld 基于扩散模型的DiffusionDrive 以及大模型驱动的VLA方向 [9] 技术挑战与行业需求 - 端到端技术需掌握多模态大模型 BEV感知 强化学习 视觉Transformer 扩散模型等跨领域知识 学习路径复杂且论文碎片化 [5] - VLM/VLA成为招聘刚需 3-5年经验可冲击百万年薪 小米ORION等VLA项目推动行业预研热潮 [2][20] - 学术界与工业界持续探索技术边界 但高质量文档缺失 实战指导不足 影响技术落地效率 [5][26] 课程核心内容设计 - 课程覆盖端到端发展史 技术范式比较 数据集评测等基础内容 重点解析BEV感知 扩散模型 VLM等背景知识 [11][12] - 二段式端到端章节分析PLUTO CarPlanner等经典算法 对比一段式方案的优缺点 [12] - 精华章节聚焦一段式端到端 详解UniAD PARA-Drive OccLLaMA DiffusionDrive等前沿工作 配套Diffusion Planner实战 [13][15][17] - VLA方向选取ORION OpenDriveVLA等案例 结合BEV 扩散模型 强化学习技术展开实战 [20] 技术框架与实战应用 - 课程构建端到端技术框架 帮助学员分类论文 提取创新点 形成研究体系 [7] - 实战环节包括Diffusion Planner代码复现 RLHF微调大作业 目标为达到1年算法工程师水平 [17][22][27] - 技术栈覆盖Transformer CLIP LLAVA等基础模型 强化学习RLHF GRPO等进阶方法 [18] 行业影响与人才需求 - 端到端技术推动自动驾驶量产方案革新 主机厂加速布局算法预研与交付 [23] - 课程面向具备自动驾驶基础及Python/PyTorch能力者 目标匹配企业实习 校招 社招需求 [24][27] - 技术掌握后可应用于场景生成 闭环仿真 多模轨迹预测等实际场景 提升工业落地能力 [15][17]

端到端自动驾驶技术研究 - 现有端到端方法存在两个主要问题：BEV范式算力消耗大，预测与规划串联式设计忽略自车信息且两者均为多模态问题 [2] - 提出SparseDrive解决方案：采用稀疏场景表示的端到端方法，实现预测与规划并行处理 [2] - 技术贡献包括：探索稀疏场景表示、分层规划选择策略、在nuScenes数据集达到SOTA水平 [5] 模型架构与训练 - 主体结构沿用地平线Sparse系列思想，包含特征提取、对称稀疏感知、平行运动规划器等模块 [5] - 采用多任务损失函数：${\mathcal{L}}={\mathcal{L}}_{d e t}+{\mathcal{L}}_{m a p}+{\mathcal{L}}_{m o t i o n}+{\mathcal{L}}_{p l a n}+{\mathcal{L}}_{d e p t h}$ [9] - 训练分为两个阶段：stage1从头训练稀疏感知模块（SparseDrive-S：100 epochs，lr 4×10-4），stage2微调（10 epochs，lr 3×10-4） [10] 性能对比 感知能力 - SparseDrive-B在3D检测指标全面领先：mAP 0.496 vs UniAD 0.380，NDS 0.588 vs 0.498 [11] - 多目标跟踪表现：AMOTA 0.501（SparseDrive-B）显著优于UniAD 0.359，Recall达0.601 [11] - 在线建图能力：MAP 56.2（SparseDrive-B）超越VectorMapNet 56.1和MapTR 58.7 [17] 运动预测与规划 - 预测指标：minADE 0.60m（SparseDrive-B）优于UniAD 0.71m，MR 0.132 vs 0.151 [18] - 规划指标：平均L2误差0.58m（SparseDrive-B），碰撞率0.06%显著低于UniAD 0.61% [18][24] - 效率优势：SparseDrive-S推理速度9FPS，显存占用1294M，远优于UniAD的1.8FPS/2451M [20] 工业级课程体系 - 课程覆盖端到端算法全链路：从基础模块（感知/预测/规划）到完全端到端方案（UniAD/VAD/SparseDrive等） [34][46] - 实战内容包含环境配置、数据加载、核心代码解析及可视化，配套UniAD和PlanT算法完整实现 [35][36] - 目标受众：自动驾驶领域研究生、算法工程师及转行人员，需具备Python/PyTorch基础及GPU环境 [55][56]