技术路线与量产现状 - BEV感知方案已成为行业主流量产选择 完全替代传统单目/双目检测方案 但在corner case（如非结构化道路、复杂路口）上仍有明显短板 [11][36] - 特斯拉引领的纯视觉BEV+Occ环境建模方式已获行业验证 但3DGS等新型表征方式正在探索中 [2][52] - 端到端方案(E2E)尚未展现显著优势 数据收集难度和训练成本高于传统两阶段模型 目前更多停留在PR层面 [4][48] 新兴技术方向 - VLA/VLM成为2025年焦点技术 通过语言模型提升corner case处理能力 但存在落地真实性存疑、学术界与工业界数据壁垒等问题 [5][20][45] - 扩散模型在轨迹生成中展现多模态优势 但实时性仍是量产挑战 CVPR2025的DiffusionDrive已取得进展 [17][39] - 世界模型主要应用于仿真数据生成 预训练和端侧推理仍待突破 部分厂商宣传存在夸大 [50][52] - 强化学习受限于仿真精度与安全性要求 在自动驾驶领域尚未规模化应用 但长期潜力被看好 [7][47][51] 行业痛点与突破方向 - 长尾场景处理需解决三大核心问题：VLA在corner case的实证数据不足、车端算力与模型效率的平衡、模仿学习的天花板突破 [5][6][7] - 数据闭环能力成为竞争关键 需构建自动化标注+仿真验证的高效流水线 头部企业已布局AI驱动的数据运营体系 [28][33] - 芯片算力限制导致技术分层：Orin-X支持多模态LLM处理复杂城区场景 而J6M等中低端芯片仅能支撑纯视觉高速NOA [40][45] 未来趋势与竞争格局 - 技术路线呈现分化：L2+方案侧重VLA泛化性提升 L4方案聚焦世界模型构建安全验证体系 [25] - 3D高斯与毫米波雷达应用被忽视 前者可发展为世界模型表征 后者存在技术空白 [52] - 行业进入"智驾平权"阶段 地平线征程6等芯片推动辅助驾驶普及 但平价车型仍受限于corner case处理能力 [36][39] - 中心化智能成为长期方向 从单车智能向V2X+云端协同演进 [47] 技术迁移与跨领域应用 - 自动驾驶与具身智能技术高度互通 VLA时代下两者在安全场景与灵活场景形成互补 [33] - 舱驾一体化成为新探索方向 结合语音与OS系统提升用户体验 [43] - 知识体系需保持可迁移性 避免过度专业化导致转行障碍 [52]

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 这样描述我想大家应该都能理解了，对应岗位的技术基本围绕大模型、diffusion还有数据生成等，是一个值 得投入的研发方向。自动驾驶之心也为大家推荐一些岗位，希望有一定经验的大佬投递。详细公司与级别 欢迎底部咨询我们！！！！ 1）大模型研发工程师 base：深圳/上海； 待遇：30k-80k/月 岗位描述： 岗位要求： 最近有小朋友去投大模型和vla相关的岗位，来咨询峰哥。询问两者有什么差异，vla和端到端有什么区别？ 这里也和大家做个分享。 首先，所有依赖大模型的方案，都可以叫大模型岗位，包括VLM、VLA这类。自驾领域经常采用qwen这类 大模型做微调，适配自驾场景的理解或者预测。关键技术：微调、轻量化、量化、部署等； 其次VLA的概念还有执行（action，vision+language+action=VLA），VLA可以是属于"端到端"这一概念！ 从数据源到执行。业内目前有两种VLA方案，两阶段：基于大模型+Diffusion（比如理想，信息提取+轨迹 输出），单阶段完全基于大模型的方案比如OpenD ...