点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近15个 方向 学习 路线 端到端自动驾驶 - 下一代智能驾驶量产核心算法 端到端自动驾驶（End-to-End Autonomous Driving）作为目前智驾量产的核心算法，可以分为一段式端到端、二段式端到端两个大的技术方向。自UniAD获得 CVPR Best Paper以来，正式拉开了国内新一轮的智驾军备竞赛。 2024年理想汽车更是宣布E2E+VLM的双系统架构量产！ 端到端自动驾驶通过传感器数据输入 （视觉/Lidar等）直接输出自车规划或控制信息，是目前智能驾驶最具代表性的方向。 目前VLM/VLA也是招聘的刚需，3-5年就能冲击百万年薪！ 而随着学术界和工业界的目光投向端到端这个技术领域，我们发现了很多问题。UniAD是端到端的最终解吗？显然不是！一系列算法如雨后春笋般冒出： 技术栈多？入门困难？ 去年我们推出了《首个面向工业级的端到端算法与实战教程》，今年很多小伙伴反馈技术发展太快了，先前的技术方案已经不适合当下的大环境。端到端目前发 展出多个领域技术的方向，需要掌握多模态大模型、BEV感知、强化学习、视觉Trans ...

与传统模块化方法不同，端到端系统实现了从传感器输入到车辆规划/控制信息的直接建模，避免了模块化 方法间的误差累积。BEV感知打通了模块化方法间的壁垒，在统一的上帝视角下实现了技术的一次跃迁。 之后UniAD统一了各个感知和规划任务，所有的模块第一次在一个模型中运行起来，至此端到端时代来临~ 而随着学术界和工业界的目光投向端到端这个技术领域，我们发现了很多问题。UniAD是端到端的最终解 吗？显然不是！一系列算法如雨后春笋般冒出： 技术栈多？入门困难？ 去年我们推出了《首个面向工业级的端到端算法与实战教程》，今年很多小伙伴反馈技术发展太快了，先 前的技术方案已经不适合当下的大环境。端到端目前发展出多个领域技术的方向，需要掌握多模态大模 型、BEV感知、强化学习、视觉Transformer、扩散模型等相关的知识。学习端到端自动驾驶，是一个一站 式强化多领域知识的好机会。但这样的学习路径往往非常痛苦。同时掌握多个领域的知识已经足够困难， 而各领域的论文数量繁多、知识碎片化，入门者往往还没了解各个领域就已然放弃。如何从零散论文中提 炼框架、掌握领域发展趋势，是初学者的常见挑战。同时学习目标驱动导航需要结合实际任务完成 ...