传统的感知被嫌弃，VLA逐渐成为新秀...

端到端之后，学术界和工业界聚焦的方向是什么？无疑是VLA。VLA提供了类人思考的能力，把车辆决策的过程通过思维链的形式展现出来，从而提 供 更可靠更安全的自动驾驶能力。 自动驾驶VLA目前可以分为模块化VLA、一体化VLA和推理增强VLA三个子领域。 而传统的BEV感知、车道线、Occupancy等方向相对成熟了，无论是学术界或工业界关注度都在逐渐下降。目前 自动驾驶VLA是各家企业急需攻克的方 案。主流的自动驾驶企业，无论是智驾方案供应商还是车企，都在发力自动驾驶VLA的自研。 我们花了三个月的时间设计了一套自动驾驶VLA的学习路 线图，从原理到实战细致展开。 自动驾驶VLA涉及的核心内容包括视觉感知、大语言模型、Action建模、大模型部署、数据集制作等等。最前沿的算法包括CoT、MoE、RAG、强化学 习。通过学习VLA，可以让自己对自动驾驶的感知系统有更深刻的认知。 为此我们联合 清华大学的教研团队 开展了这门《自动驾驶VLA与大模型实战课程》！课程包含自动驾驶VLA三个子领域前沿算法的细致讲解，并会配备 两个实战及一个课程大作业深入理解自动驾驶VLA。 扫码报名！抢占课程名额 讲师介绍 咖喱，清华大 ...