在自动驾驶技术向L4及以上高阶迈进的关键阶段，传统模块化的自动驾驶局限性日益凸显：模块间信息损耗、误差累积、复杂场景适配不足等问题，成为技术落地的核心瓶颈。
而端到端自动驾驶方案凭借数据驱动+端到端优化的核心优势，直接从原始传感器数据映射到车辆控制指令，大幅简化系统复杂度、提升场景泛化能力，已成为行业技术突破的核心方向。具体原因如下：
从行业需求来看，特斯拉、Momenta、华为、理想、小鹏等头部车企均在大力布局端到端技术研发，掌握端到端感知、规划全链路技术的从业者具备极强的职业竞争力；
从技术学习来看，端到端自动驾驶融合了Transformer、Diffusion、VLA、世界模型等前沿AI技术与自动驾驶工程实践。
因此，深蓝学院开设了《端到端自动驾驶理论与实践》课程，旨在帮助学习者构建端到端自动驾驶的完整知识体系，实现从“模块化思维”到“端到端系统思维”的升级，抓住自动驾驶技术迭代的核心机遇。
基于DriveTransformer框架的Project可视化展示毕业于清华大学计算机系，深耕自动驾驶领域将近十年，兼具前沿技术探索与量产交付落地经验。先后任职于 Momenta、阿里达摩院、百度 Apollo 等行业标杆机构，核心聚焦自动驾驶感知、端到端规划、VLA（视觉-语言-动作）等关键领域。主导多项核心技术研发，推动BEV、OCC、端到端感知、端到端规划等技术升级，探索VLA、RL等前沿技术在自动驾驶领域的应用，成果落地于 Robotaix、无人物流车、智能辅助驾驶等场景。
1. 体系化知识框架：贴合行业技术迭代节奏，构建端到端自动驾驶全链路知识框架，覆盖BEV Encoder/Decoder、动静态感知任务、Query-based/自回归AR/Diffusion三大nnPlanner范式等核心技术，囊括了模型、训练、数据、评测等研发全流程。
2. 理论与实践结合：摒弃纯理论讲解，每个核心模块配套“原理拆解+模型设计+代码讲解”三步教学，从论文思路到代码实现逐步解析Transformer、BEV、Diffusion等关键算法的设计、实现与落地要点，学完可上手搭建端到端核心模块。
3. 衔接行业新前沿：课程内容衔接VLA、世界模型、强化学习等前沿方向，建立新技术在自动驾驶领域的落地逻辑，匹配行业长期发展需求，提升职业竞争力。
全面掌握端到端自动驾驶的核心理论，理解感知与规划的端到端融合逻辑，清晰认知自动驾驶技术发展路线与行业趋势。
熟练掌握基于Transformer的BEV Encoder构建方法、动静态感知Decoder设计、三大端到端规划范式（Query-based/AR/Diffusion）的模型设计与训练技巧；具备端到端多任务训练方案设计、多阶段模型训练/微调、开环/闭环评测指标设计、数据清洗/分类/增强等工程能力。
建立端到端系统优化思维，能够从“数据-模型-评测”全链路分析并解决自动驾驶技术问题，理解前沿AI技术与自动驾驶场景的融合逻辑。
具备端到端自动驾驶核心模块的研发能力，适配车企、自动驾驶科技公司的算法工程师、研发工程师等岗位需求，为职业进阶或技术创业奠定基础。
1.自动驾驶行业从业者
2.AI与计算机相关专业学生
3.端到端智驾技术转型人员
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