VLA技术发展趋势与行业动态 - VLA成为2024年自动驾驶领域主流关键词，工业界加速量产上车，学术界持续刷新比赛榜单[1] - 相比传统增加/删除问题案例的迭代方案，VLA利用大模型泛化能力提供了摆脱无尽corner case的可能性[1] - VLA技术发展涵盖模块化、一体化、推理增强等多个方向，但仍需优化模块对齐、车端思维链和空间理解等关键问题[1] 自动驾驶技术演进路径 - 端到端自动驾驶将传感器原始输入直接映射到车辆控制指令，替代传统多模块级联架构[2] - 传统模块化架构（L2-L4级）具有逻辑清晰和可解释性优势，但存在错误累积效应和信息损失等瓶颈[3] - 纯视觉端到端模型通过模仿学习实现像素到行为映射，但面临黑箱问题、因果混淆和泛化能力受限等挑战[3][4] - VLA范式将语言作为中间表征，赋予模型推理、解释和交互能力，标志着向通用人工智能驾驶代理的演进[5] VLA技术核心价值 - VLA模型通过视觉-语言-行为的闭环实现可解释决策，能用自然语言解释决策依据[5] - 模型利用LLM预训练获得的世界知识和常识，提升对复杂交通场景的理解能力[5] - 语言抽象和推理能力增强模型泛化性能，使其能更好地处理未见过的长尾场景[5] - VLA实现自然的人机交互功能，用户可通过自然语言下达高级驾驶指令[5] 论文辅导课程体系设计 - 课程采用12周在线小组科研+2周论文指导+10周论文维护期的教学模式[7][14] - 围绕语言模型解释器、模块化VLA模型、统一端到端VLA模型、推理增强VLA模型四大研究方向[7] - 提供经典论文与前沿论文分析、代码实现、创新点挖掘和数据集应用等全方位支持[7][12] - 学员将获得选题方法、实验方法、写作方法和投稿建议等系统化科研能力培养[6] 课程实施与资源保障 - 采用2+1多师制教学团队，主导师负责授课，副导师提供全程辅助，班主任跟踪学习进度[23] - 课程涵盖从传统端到端自动驾驶到VLA范式的完整技术演进内容，共14周系统学习[8][10][26] - 提供公开数据集如nuScenes、Waymo、Argoverse等，以及多个开源Baseline代码库[23][24] - 配备必读论文清单，包括Senna、SimLingo、OpenDriveVLA、ORION等前沿研究成果[25] 学员收获与能力提升 - 学员将掌握经典及前沿论文分析方法，理解重点算法原理与优劣势对比[7][14] - 即使没有自研idea，导师会为每位学员提供定制化研究思路[7][14] - 通过Baseline代码和数据集实践，显著提升Coding能力和实验效率[7][14] - 最终产出论文初稿，形成完整的研究成果输出[15] 招生要求与学术标准 - 课程每期限招6人，最多不超过8人，确保教学质量[11] - 学员需具备深度学习基础、自动驾驶算法了解和Python编程能力[16] - 硬件要求最佳配置为8张4090显卡，最低不少于4张4090显卡设备[20] - 学习要求包括每周课前阅读、按时完成作业、全勤参与和学术诚信[20]

VLA技术演进 - VLA成为自动驾驶主流关键词 新势力企业下半年集中抢占VLA技术高地[1] - 传统模块化架构存在错误累积效应和信息损失问题 依赖人工规则难以应对复杂交通场景[4] - 纯视觉端到端方案存在黑箱问题和因果混淆缺陷 泛化能力受限于训练数据覆盖范围[4][5] - VLA范式通过语言中间表征连接感知与行动 赋予模型推理解释和交互能力[5] - VLA模型利用LLM预训练的世界知识理解交通场景 实现更符合逻辑的决策[5] 学术研究课程 - 课程提供12周在线小组科研加2周论文指导和10周论文维护期[7][14] - 覆盖语言模型解释器 模块化VLA模型 统一端到端VLA模型 推理增强VLA模型四大研究方向[7] - 学员将获得经典论文与前沿论文分析能力 掌握创新点baseline和数据集使用方法[12] - 课程提供baseline代码和可用数据集 包括nuScenes Waymo Argoverse等自动驾驶数据集[23] - 配备2+1多师制教学团队 包括主导师副导师和科研论文班主任[23] 技术资源支持 - 提供基于模仿学习的端到端自动驾驶开源代码库包括VAD和UniAD项目[24] - 提供基于扩散模型的端到端自动驾驶项目DiffusionDrive和OccNet[24] - 开放VLA端到端自动驾驶项目OpenDriveVLA SimLingo和Senna[24] - 课程必读论文包括Senna SimLingo OpenDriveVLA和ORION等最新研究成果[25] - 硬件要求最低配置为4张4090显卡 推荐配置为8张4090显卡或更高性能设备[20] 课程体系设计 - 14周课程包含传统端到端自动驾驶介绍 VLA架构详解和模块化模型研究[26][27] - 每周安排1-1.5小时课程 包含课题概览 选题讨论 算法详解和论文写作方法论[26] - 学员需具备深度学习基础 熟悉Python和PyTorch 最好掌握Linux开发环境[16][20] - 课程要求每周课前阅读资料并完成作业 课后自学时间至少1-2小时[20] - 最终产出包括论文初稿 项目结业证书和优秀学员推荐信[23]