大模型在自动驾驶中的应用：从VLA到端到端技术全解析
文章介绍了大模型在自动驾驶领域的应用，重点解析了VLA（视觉-语言-动作）技术与端到端的关系，并阐述了两种VLA实现方案：两阶段（大模型+Diffusion）和单阶段（纯大模型）。同时提供了相关高薪岗位信息，包括大模型研发工程师、端到端/VLA工程师等，强调了这些岗位所需的技术栈和经验要求，为开发者提供了职业发展参考。
最近有小朋友去投大模型和vla相关的岗位，来咨询峰哥。询问两者有什么差异，vla和端到端有什么区别？这里也和大家做个分享。
首先，所有依赖大模型的方案，都可以叫大模型岗位，包括VLM、VLA这类。自驾领域经常采用qwen这类大模型做微调，适配自驾场景的理解或者预测。关键技术：微调、轻量化、量化、部署等；
其次VLA的概念还有执行（action，vision+language+action=VLA），VLA可以是属于“端到端”这一概念！从数据源到执行。业内目前有两种VLA方案，两阶段：基于大模型+Diffusion（比如理想，信息提取+轨迹输出），单阶段完全基于大模型的方案比如OpenDriveVLA（输出轨迹）。
这样描述我想大家应该都能理解了，对应岗位的技术基本围绕大模型、diffusion还有数据生成等，是一个值得投入的研发方向。自动驾驶之心也为大家推荐一些岗位，希望有一定经验的大佬投递。详细公司与级别欢迎底部咨询我们！！！！
1）大模型研发工程师
base：深圳/上海；
待遇：30k-80k/月
岗位描述：
- 熟悉多模态大语言模型，基于现有的大模型进行微调，优化模型在垂直业务场景(自动驾驶、机器人中的reasoning/knowledge)的性能。
- 深度参与视觉大模型VLM、VLA等前沿方向在自动驾驶中的应用，包含不仅限于数据pipeline搭建、模型微调、模型性能评估，探索数据配比、数据合成相关的前沿技术。
岗位要求：
- 熟悉Transformer、图文多模态、LLM、大模型预训练方法，并且有相关模型训练实际经验;
- 在CVPR/ICCV/ECCV/NeurPS/ICLR/ACL/EMNLP等学术顶会有相关论文发表，或在相关国际竞赛中取得优异成绩者优先。
- 有ACM/IOI/NOI/Top Coder等算法竞赛获奖经历优先。
2）端到端/VLA工程师
base：深圳/上海
待遇：30k-80k/月
职位描述：
End-to-end driving system研发与落地，负责端到端/VLA模型结构搭建与调优，高质量大规模训练数据集构建，设计路径规划评估，闭环评测系统研发。持续关注并跟踪自动驾驶及人工智能领域的最新技术进展，进行新技术的调研和探索。
职位要求：
- 计算机视觉基础扎实，熟悉主流技术路线，熟练使用pytorch等训练框架；
- 有轨迹预测相关研究经验的优先；
- 有LLM/MLLM/VLM研发经验的优先；
- 在CVPR/ICCV/ECCV/NeurPS/ICLR/ACL/EMNLP等学术顶会有相关论文发表，或在相关国际竞赛中取得优异成绩者优先。
- 有ACM/IOI/NOI/Top Coder等算法竞赛获奖经历优先。
3）VLA/VLM大模型算法
base：北京/上海/杭州
待遇：40k-100k/月
岗位职责：
- 负责自动驾驶领域VLA/VLM核心算法研发，推动视觉-语言-驾驶行为的多模态决策系统落地
- 设计端到端驾驶策略学习框架，融合模仿学习、强化学习等技术优化驾驶决策生成
- 开发基于多模态大模型的场景理解与行为预测系统，支持复杂交通场景的认知与推理
- 探索大模型（LLM/VLM）、生成式模型（Diffusion Policy）在自动驾驶的创新应用
- 协同感知、预测、控制模块团队，实现算法在量产系统的工程化部署
岗位要求：
硕士及以上学历，计算机/人工智能相关专业，3-5年自动驾驶或AI算法经验
精通VLA/VLM架构，具备多模态大模型（Transformer-based）训练调优经验，熟悉PyTorch/DeepSpeed/FSDP框架
熟悉自动驾驶技术栈（轨迹预测、决策规划），有模仿学习/强化学习项目落地经验
具备以下至少两项能力：
1）千亿参数级大模型训练与优化
2）驾驶场景生成式模型（Diffusion/LLM）开发
3）多模态数据挖掘与驾驶策略预训练
4）世界模型与仿真场景构建
熟悉主流自动驾驶数据集（如nuScenes/Waymo），有量产项目经验者优先
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第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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