本文来源：智车科技 深蓝AI大讲堂
自动驾驶技术从模块化向端到端的演进。传统模块化架构将感知、预测、规划和控制等子任务拆分开；端到端则将各个模块化简到一个神经网络，直接从传感器获取数据，并映射到车辆控制指令上，实现联合优化。
从特斯拉开始，各家智驾公司都开始了端到端的量产工作，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。但从技术角度来看，端到端融合了Transformer、Difusion、VLA、世界模型等前沿A技术与自动驾驶工程实践，从业者也面临着更多挑战。
为此，深蓝学院、智车科技开设了《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，通过四个层层递进的实践项目，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。
完整项目demo：基于DriveTransformer框架的可视化展示
课程导师
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。
4.三师助力讲师&助教及时答疑解惑，班主任全程带班督学，帮你克服拖延，不断进步。
5.定期班会助教1V1批改作业，并在班会中进行讲评和指导；在班会中，学习更多技巧；在交流中收获更多思路。
