决策规划工程师每天都在干啥？
阿远是一名大厂的自动驾驶决策规划算法工程师。毕业在这家公司也有两年了，早上九点慵懒起个床，简单洗漱吃个早饭出发去公司。路上回想起昨晚测试反馈的路口误减速刹停的问题，还没查出是哪块的BUG。
刚到公司，同事都在讨论马上要开的特斯拉发布会，去年马斯克放了端到端的大招，不知道今年还有什么黑科技。想想就气，好不容易搞懂了规控基础，推了N多公式，秋招才顺利上岸。现在跟我说端到端直接输出自车轨迹，那还要我们干啥？等着被裁么？不过实际看到端到端模型输出的结果，果然还是要俺们来兜底。啧啧啧，暗自庆幸。
想到这里，阿远琢磨昨晚的BUG大概率又是模型的问题，等下确认了就喷回去。一转眼十一点钟了，果然又是老马的风格，迟到一小时。咋今年发布会就半小时，一堆虚头巴脑的，但有一说一cybercab确实帅。
看完发布会，收拾心情开始今天的工作。看Case、查问题，原来是预测轨迹过激进的问题，但预测团队短期内也修不好，又到了我大展身手的时候，
是时候重新设计新的交互博弈式规划方法了，系统地建模复杂交互场景下自车与他车的行为。
下个季度一定得提一版大升级
，不然总是修修补补
。仿真测试过了，等这周发版推个小包测一测。提个commit等待合入。不知不觉又到了晚上下班的时间，路上手机收到了实验室学弟的好友申请，又是一年秋招了，学弟问我要不要转行。。。
相比于上半年，国内端到端的落地趋势已经相对明朗，其他新势力/主机厂也正在迎头赶上。这就造成了传统PnC的小伙伴的集体出逃。但其实大可不必，自动驾驶之心认识很多一线参与端到端研发的小伙伴，据实际反馈，国内端到端算法仍然需要传统规控兜底！
尤其是对安全性要求更高的L4，传统规控仍然占据主导地位！
传统规控的可解释性强、安全性强、灵活性高。模块化方法的版本更新可以只更新某个固定的模块用于优化指定的问题，但E2E的方法必须更新整个模型，这从成本上和灵活性上讲还是差很多的。除此之外，端到端对于车载硬件算力要求很高，目前几乎全是在英伟达Orin上部署的，
因此在中/低阶智驾平台上仍然是模块化方法占据绝对的统治地位，并且这种现状还会维持很久很久。
原价5999，早鸟立减2000
为什么要做小班课程？
前面自动驾驶之心已经推出了《规划控制理论&实战课程》和《自动驾驶规划控制小班课（第一期）》，备受好评！
回顾我们最开始做小班课的初衷，很多同学受限于种种原因简历上没有能打的项目，面试表现不好，求职屡屡受挫...为此自动驾驶之心联合国内首个面向工业级自动驾驶规划控制课程的老师宁远，进一步推出了《面向就业的规划控制小班课程》。课程只有一个目的：
实际工作用什么，我们就教什么！实际量产遇到什么痛点，我们就解决什么问题！实际面试什么是亮点，我们就分享什么！
更重要的是，本课程重点的两个工程项目，可以直接写入简历！直接写入简历！！直接写入简历！！！如果你没有相关实习经验，或者简历上没有特别亮点的项目，一定不要错过秋招前最后的上车机会。
我们也开放了试听，欢迎大家微信扫码学习，看看是否真的适合自己。
这门课能有什么收获？
不同于前面的规划控制类的大班课程，第二期招收学员不超过30人，30人后直接关闭订阅。主打一个保姆级陪伴与教学（当然，凌晨两点保证不了回复hhh），真的能够解决大家问题，关注大家的各类疑问，学完对标2年算法工程师经验。
不仅仅关注技术学习，我们后期还会花时间在辅导求职上，包括
修改简历、模拟面试、推荐工作机会等，一步一步助力大家拿到offer。
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对规划控制领域有着更高层级的理解，从普通迈向高级；
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学员完成学习之后，更有机会直接
推荐简历
至主流自动驾驶公司；
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能够掌握真实自动驾驶场景中的算法改进，
解决量产遇到实际系统性的问题；
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往期学员的去处
根据反馈，第一批60名学员已经拿到了很多大厂的offer，成功上岸
华为、百度、地平线、momenta、小米、极氪、蔚小理
等等！宁老师还会一对一帮助大家做好简历修改和Offer选择，真正做到保姆级陪伴！
我们将会怎么做这门课？
我们准备在vip群内直播传授，并保留录播视频，后期加密提供给vip学员反复学习。十一月中旬正式开课！本课程适用于有一定实习/工作基础的同学，
不是面向纯小白！
如果对基础不是很了解的话，欢迎学习我们的《规划控制理论&实战课程》，为了回馈大家的支持，购买本就业课程，直接免费送给大家一套基础课程。
本课程会使用C++和Python两门语言作为主要开发工具，需要您具备一定的编程基础。所有代码将会开源，也希望大家可以在此基础上继续优化。
针对小班课，我们将采用如下方式同大家交流答疑：
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文字与线上会议答疑、模拟面试与复盘等服务（服务时长：开课后2.5~3个月）；
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注：对于有意向参与本次就业小班课的学员，需要学员准备一份个人简历，宁老师会根据简历判断学员是否符合课程招收标准。
规划控制小班课程大纲
小班课完整版大纲如下：
第一章：规划控制基础算法
第一章宁老师会带领大家全面复盘整个规控领域的基础算法。算法工程师的底层能力是对基础算法的理解和掌握，这是任意一家公司面试都会涉及的。基于搜索的、基于采样的、基于运动学的、基于优化的、基于深度学习的规划算法到底都是个啥？每类算法的优缺点是什么？在不同应用场景下应该选择什么算法？
这一章宁老师会重点带着大家建立规划控制领域整体上的概念，抓大放小，搭建全局视野。
内容主要包括：
第二章：自动驾驶中的决策规划框架
第二章会利用第一章中介绍的基础算法作为工具带大家构建一个完整的决策规划框架，包括现在绝大多数公司实际量产使用的路径-速度解耦框架、理论上求解更优的时空联合框架、以及面向下一代自动驾驶量产的数据驱动框架。
这一章学完后大家会对自动驾驶决策规划有一个整体的认识，清晰决策-规划的边界以及联系。具备优秀的全局视野，而这往往是工作三年以上的算法工程师逐渐摸索才能具备的能力！
内容主要包括：
