行业人才需求与市场状况 - 端到端和视觉语言动作模型技术人才需求旺盛，多家主机厂和供应商积极寻求引荐 [1] - 某招聘网站上3-5年经验的专家岗位月薪高达70k [1] 核心技术栈与趋势 - 技术发展路径从模块化量产算法演进至端到端，再到当前的视觉语言动作模型 [2] - 核心算法涉及BEV感知、视觉语言模型、扩散模型、强化学习、世界模型等前沿领域 [2] - 掌握端到端与视觉语言动作模型技术意味着掌握学术界和工业界最前沿的技术方向 [2] 自动驾驶VLA与大模型实战课程 - 课程聚焦视觉语言动作模型领域，涵盖从视觉语言模型作为解释器到模块化、一体化及推理增强视觉语言动作模型的三大方向 [2] - 配套理论基础包括视觉、语言、动作三大模块，以及强化学习、扩散模型等，并设有大作业章节指导学员从零搭建模型及数据集 [2] - 授课老师包括清华大学硕士生，在ICCV/IROS/EMNLP等顶级会议发表多篇论文，拥有多模态感知、视觉语言动作模型、大模型Agent等前沿算法预研经验 [7] - 授课老师包括QS30高校博士在读，在EMNLP/IROS/ICCV等会议发表论文，研究方向涵盖多模态大模型与视觉语言动作模型，其GitHub开源项目总Star数超2k [7] - 授课老师包括清华大学硕士生，在RAL/IROS/EMNLP发表论文，从事在线建图感知、视觉语言动作模型、大模型Agent等算法预研 [10] 端到端与VLA自动驾驶课程 - 课程聚焦端到端自动驾驶宏观领域，梳理一段式/两段式方向的重点算法和理论基础，详细讲解BEV感知、大语言模型、扩散模型和强化学习 [11] - 课程设计两大实战项目：基于扩散模型的Diffusion Planner和基于视觉语言动作模型的ORION算法 [11] - 授课老师为C9本科+QS50博士，已发表CCF-A论文2篇，现任国内顶级主机厂算法专家，从事端到端、大模型、世界模型等算法的预研和量产，并完成多项产品量产交付 [13] 课程面向人群要求 - 学员需自备GPU，推荐算力在4090及以上 [14] - 需具备一定的自动驾驶领域基础，熟悉基本模块，了解transformer大模型、强化学习、BEV感知等技术概念 [15] - 需具备一定的概率论和线性代数基础，熟悉常用数学运算，并具备一定的Python和PyTorch语言基础 [15]

文章核心观点 - 市场对端到端和视觉语言动作模型技术人才需求旺盛，主机厂和供应商积极寻求相关专家，3-5年经验的专家岗位月薪高达70k [1] - 为满足行业学习需求，公司联合工业界和学术界专家推出两门实战课程，分别聚焦VLA大模型和端到端自动驾驶技术 [1][10] 课程内容与技术方向 - 自动驾驶VLA与大模型实战课程由学术界团队主导，课程体系覆盖从视觉语言模型作为解释器到模块化VLA、一体化VLA及推理增强VLA的全链路技术 [1] - 课程配套理论基础模块，包括Vision/Language/Action三大组件、强化学习、扩散模型等，并通过大作业指导学员从零搭建VLA模型及数据集 [1] - 端到端与VLA自动驾驶课程由工业界专家带队，重点讲解一段式/两段式端到端算法，核心技术点包括BEV感知、大语言模型、扩散模型和强化学习 [10] - 端到端课程设计两大实战项目：基于扩散模型的Diffusion Planner和基于VLA的ORION算法，紧密结合工业界量产实践 [10] 师资力量与团队背景 - 课程讲师团队由清华大学硕士、QS30高校博士等顶尖学术背景人才组成，在ICCV、IROS、EMNLP、Nature Communications等顶级会议和期刊发表多篇论文 [6][9] - 工业界讲师具备C9本科和QS50博士学历，现任国内顶级主机厂算法专家，拥有端到端算法和大模型预研及量产交付经验，已发表多篇CCF-A/B类论文 [12] - 讲师团队长期维护GitHub开源项目，总Star数超过2k，具备扎实的多模态大模型研发能力和丰富的自动驾驶实战经验 [6] 目标学员与技术要求 - 课程面向具备一定自动驾驶领域基础的学习者，要求熟悉自动驾驶基本模块和transformer大模型、强化学习、BEV感知等技术概念 [14] - 学员需具备概率论、线性代数基础和常用的数学运算能力，同时要求掌握一定的Python和PyTorch编程语言基础 [14] - 硬件方面要求学员自备GPU，推荐算力在4090及以上级别以满足课程实战需求 [13]

行业人才需求 - 主机厂和供应商对端到端和视觉语言动作模型技术人才需求旺盛[1] - 招聘网站上3-5年经验的专家岗位月薪高达70k[1] 技术发展趋势 - 自动驾驶技术正从模块化量产算法向端到端和视觉语言动作模型发展[1] - 核心算法涉及BEV感知、视觉语言模型、扩散模型、强化学习和世界模型等前沿领域[1] 课程内容设置 视觉语言动作模型与大模型实战课程 - 课程涵盖视觉语言模型作为自动驾驶解释器、模块化视觉语言动作模型、一体化视觉语言动作模型和推理增强视觉语言动作模型三大领域[2] - 配套理论基础包括视觉/语言/动作三大模块、强化学习和扩散模型等内容[2] - 设置大作业章节指导学员从零搭建自己的视觉语言动作模型和数据集[2] 端到端与视觉语言动作模型自动驾驶课程 - 重点讲解一段式/两段式端到端自动驾驶算法的重点内容和理论基础[11] - 详细解析BEV感知、大语言模型、扩散模型和强化学习技术[11] - 设置两大实战项目：基于扩散模型的规划器和基于视觉语言动作模型的ORION算法[11] 师资团队构成 - 教师团队来自清华大学等顶尖高校和国内顶级主机厂[7][10][13] - 团队成员在ICCV、IROS、EMNLP等国际顶级会议发表多篇论文[7][10][13] - 具备丰富的自动驾驶感知、大模型框架工具开发和算法量产交付经验[7][10][13] 学员入学要求 - 需要自备GPU设备，推荐算力在4090及以上[14] - 要求具备自动驾驶领域基础知识和Transformer大模型、强化学习、BEV感知等技术概念[15] - 需要概率论、线性代数基础和Python、PyTorch编程能力[15]

端到端与VLA自动驾驶行业需求 - 主机厂和供应商对端到端及VLA技术人才的需求旺盛，反映出行业技术迭代加速 [1] - 端到端自动驾驶算法主要分为一段式和两段式两大技术范式，其中UniAD是一段式的代表性工作 [1] - 基于VLA的端到端算法是当前学术和工业界的热点，相关论文呈爆发式增长并正推动量产落地 [1] 端到端与VLA技术栈 - 核心技术涉及BEV感知、视觉语言模型、扩散模型、强化学习、世界模型等多个前沿领域 [3] - 一段式端到端算法可进一步细分为基于感知、扩散模型、世界模型及VLA等多种实现路径 [1] - 从模块化算法演进至端到端，再发展到VLA，代表了自动驾驶技术发展的主要方向 [3] 自动驾驶VLA与大模型实战课程 - 课程由学术界专家主导，系统梳理从VLM作为解释器到模块化VLA、一体化VLA及推理增强VLA的技术体系 [3] - 课程内容涵盖Vision/Language/Action三大模块，并设有大作业指导学员从零搭建VLA模型及数据集 [3] - 授课教师来自清华大学及QS30高校，在ICCV/IROS/EMNLP等顶级会议发表多篇论文，GitHub项目总Star数超过2k [8][11] 端到端与VLA自动驾驶课程 - 课程由工业界专家主导，重点讲解一段式/两段式端到端算法的核心理论与模型 [12] - 课程设计包括基于扩散模型的Diffusion Planner和基于VLA的ORION算法两大实战项目 [12] - 授课教师为国内顶级主机厂算法专家，拥有端到端及大模型算法的预研和量产交付经验 [14] 课程目标人群要求 - 学员需自备GPU，推荐算力为4090及以上 [15] - 要求学员具备一定的自动驾驶领域基础，并熟悉Transformer、强化学习、BEV感知等基本概念 [16] - 学员需拥有概率论、线性代数基础，并掌握Python和PyTorch编程能力 [16]

端到端自动驾驶算法技术趋势 - 端到端自动驾驶已成为量产核心算法 技术栈丰富 主要分为一段式和两段式两大范式 [1] - 一段式代表性算法为UniAD 直接从传感器输入建模自车轨迹输出 二段式基于感知结果进一步输出自车和他车轨迹 [1] - 一段式算法衍生出多个子领域 包括基于感知 扩散模型 世界模型及VLA的端到端算法 其中VLA相关论文呈现爆发式增长 工业界加速量产布局 [1] 自动驾驶技术课程内容架构 - 行业推出《端到端与VLA自动驾驶小班课》和《自动驾驶VLA和大模型实战课程》 由工业界与学术界专家联合授课 聚焦前沿技术方向 [3] - VLA实战课程涵盖三大领域：从VLM作为自动驾驶解释器 到模块化VLA 一体化VLA 以及主流推理增强VLA 配套理论基础与实战大作业 [3] - 端到端课程重点讲解一段式/两段式算法 涵盖BEV感知 大语言模型 扩散模型和强化学习 设置Diffusion Planner和ORION算法两大实战项目 [10] 课程师资与学员要求 - 师资团队包括清华大学硕士生及QS30高校博士 在ICCV/IROS/EMNLP等顶级会议发表多篇论文 具备多模态感知 VLA算法研发及量产交付经验 [7][9][10] - 学员需自备GPU 推荐算力在4090及以上 需具备自动驾驶基础 Transformer大模型 BEV感知等技术概念 以及概率论 线性代数和Python/PyTorch编程能力 [13]

自动驾驶端到端算法技术趋势 - 端到端算法是当前自动驾驶量产的核心算法 技术栈丰富 主要分为一段式和两段式两大范式 [1] - 一段式范式以UniAD为代表 直接从传感器输入建模自车轨迹输出 两段式则基于感知结果进一步输出自车和他车轨迹 [1] - 一段式端到端算法衍生出多个子领域 包括基于感知 基于扩散模型 基于世界模型以及基于VLA的算法 其中基于VLA的算法相关论文正爆发式发表 工业界也在争先量产 [1] 前沿技术栈构成 - 核心算法涉及BEV感知 视觉语言模型 扩散模型 强化学习 世界模型等多项前沿技术 [3] - 通过学习端到端与VLA自动驾驶 可以掌握学术界和工业界最前沿的技术方向 [3] 自动驾驶VLA与大模型实战课程 - 课程聚焦VLA领域 内容涵盖从VLM作为自动驾驶解释器开始 到模块化VLA 一体化VLA 以及当前主流的推理增强VLA [3] - 课程配套理论基础梳理 包括Vision/Language/Acition三大模块 强化学习 扩散模型等基础 [3] - 课程设有专门的大作业章节 指导学员从零搭建自己的VLA模型及数据集 [3] 课程师资团队 - 师资团队包括来自清华大学等高校的硕士生和博士生 在ICCV IROS EMNLP等国际顶级会议发表多篇论文 [7][9] - 团队成员研究方向涵盖多模态感知 自动驾驶VLA 大模型Agent等前沿领域 拥有丰富的研发和实战经验 [7][9] - 部分成员长期维护GitHub开源项目 总Star数已超过2k 具备扎实的研发能力 [7] 端到端与VLA自动驾驶课程 - 该课程由工业界专家带队 聚焦端到端自动驾驶宏观领域 梳理一段式/两段式方向的重点算法和理论基础 [10] - 课程详细讲解BEV感知 大语言模型 扩散模型和强化学习 并设计两大实战项目 基于扩散模型的Diffusino Planner和基于VLA的ORION算法 [10] - 课程讲师为国内TOP主机厂算法专家 拥有端到端 大模型 世界模型等前沿算法的预研和量产经验 并主持完成多项算法的产品量产交付 [10] 目标学员要求 - 学员需自备GPU 推荐算力在4090及以上 [13] - 要求学员具备一定的自动驾驶领域基础 熟悉基本模块 并了解transformer大模型 强化学习 BEV感知等技术的基本概念 [13] - 学员需具备一定的概率论和线性代数基础 熟悉常用数学运算 并具备一定的python和pytorch语言基础 [13]