VLA绝对是今年自动驾驶学术界和工业界的主流关键词。 去年的端到端+VLM，标志着智能驾驶从规则驱动向数据驱动的根本转变。在实际中使用我们发现，端到端虽然提供了一个打通上下游视角的能力，但面对复杂的困难场 景仍然受限。如果在自动驾驶公司工作过，就知道量产模型的迭代仍然被限制在无限corner case的循环中。 VLA本质上也可以算作是一种端到端，不过更加直白和干净，很多方法也取消了传统端到端的复杂的3D感知任务。借鉴VLM更强大的通用泛化能力，除了任务更简洁， VLA更重要的还是提供了一种解决corner case的可能性。 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。自动驾驶VLA的技术栈仍然没有收敛！一系列算法如雨后春笋般冒出： 因此我们联合国内外的教研团队共同打造了《自动驾驶VLA实战教程》，针对自动驾驶VLA的技术栈进行了全面的梳理。 学习自动驾驶VLA，是一个一站式强化多领域 知识的好机会。视觉感知、语言模块、动作模块，配套大模型的前沿技术（RAG/CoT/强化学习/MoE）等等，涉及的技术栈非常广。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 ...