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]