自动驾驶的“端到端”之所以火，核心在于模块化架构已走到尽头。感知等模块割裂带来的信息损耗与误差累积，使其在应对无限corner case时愈发吃力，触碰到了L4的天花板。
因此，从特斯拉到国内头部车企，都在全力转向端到端。
方向变了，人才需求也在变。以前吃透一个单点模块就能拿高薪，现在行业更缺的是能打通全链路的人。
目前掌握端到端核心技术栈的工程师，正在成为各大车企争抢的稀缺资源。但是门槛确实不低，Transformer、Diffusion、VLA、世界模型……前沿AI概念扎堆涌来，论文看了几十篇，一跑代码全是坑。
因此，深蓝学院开设了《端到端自动驾驶理论与实践》课程，通过4个递进式实践项目（涵盖动态/静态感知、规控决策、端到端训练与闭环推理），帮助学员构建完整知识体系，实现从模块化到端到端系统思维的升级，全面培养自动驾驶工程实践能力。以下是课程项目介绍：
项目demo：基于DriveTransformer框架的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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