如果您也想和自动驾驶学术界或工业界的大佬交流，欢迎加入自动驾驶之心知识星球。 我们是一个认真做内容的社区，一个培养未来 领袖的地方。 『自动驾驶之心知识星球』目前集视频 + 图文 + 学习路线 + 问答 + 求职交流为一体，是一个综合类的自驾社区，已经超过4000人了。 我们期望未来2年内做到近万人的规模。给大家打造一个交流+技术分享的聚集地，是许多初学者和进阶的同学经常逛的地方。 为什么自动驾驶领域内的强化学习，没有很好的落地？ 柱哥昨晚和星球嘉宾讨论自动驾驶强化学习的内容，分享给大家。 强化学习一直面临一个很严重的问题 - reward hack，当安全要求提高后，效率会降低。效率提升又可能导致安全性降低。所以这就引申 出一个问题，如何设计一个balance的reward，能够去平衡每一项表现。想得到一个全面性能提升的强化学习模型，其实非常难。多个 reward之间如何达到平衡也非常困难的。当然也有类似使用逆强化学习的方法去训练每一个reward的权重。 具身智能在我的理解中是一个local motion 的工作，它的目标很清晰。但自动驾驶不仅要完成最终行驶的目标，在中间的过程还要强依 赖某些驾驶规则。比 ...

自动驾驶现在适合去工作还是转行 or 读博？ 刚刚和吉大一位研二的星友交流，咨询我们：传统规控想转端到端VLA，有些纠结现在是申博（也考虑转 具身），还是说毕业继续从事自动驾驶？ 先不持立场，因为这个话题总是有不同的答案，不过我倒是很对里面涉及到的2个问题很感兴趣。 第一，你的实验室或者自己有没有自动驾驶的积累，算力/算法/硬件？或者放宽一些和机器人相关的基础。 很多高校的老师可能没有很深的背景，为了生存，半路出来做自驾，为了一些本子扩展实验室的方向，但 老师自己是没有能力培养学生的。这就导致：老师不知道要怎么做，但老师必须要做。自己懵懵懂懂开始 调研，但往往一头雾水，终于最后交差了，觉得自己懂行了，实则不是。而真的在实战中打磨过的同学才 知道，数据、模型、优化、后处理缺一不可，自驾和具身都是如此。前者，甚至都没有相关的硬件，尤其 是具身，还停留在仿真环境或者开源数据集上优化，其实和工业界的需求相差甚远。可想而知，如果去公 司任职，真的合格吗？ 第二，读博这个问题。这位同学本身是985的研究生，未来你读博大概率去TOP4，甚至出国。你未来研究 的方向大概率是最前沿的课题，整个世界可能就一小撮人在做，甚至无人尝 ...

能让学习变得有趣，一定是件了不起的事情。能推动行业发展，成为企业和高校沟通的桥梁，就更伟大 了！1个月前，在和朋友聊天的时候说过，我们的愿景是让AI与自动驾驶走进每个有需要的同学。 自动驾驶之心知识星球，截止到目前已经完成了产业、学术、求职、问答交流等多个领域的闭环。几个运 营的小伙伴每天都在复盘，什么样的社区才是大家需要的？我们有没有什么地方没有考虑到？花拳绣腿的 不行、没人交流的也不行、找不到工作的更不行。于是我们就给大家准备了学术领域最前沿的内容、工业 界大佬级别圆桌、开源的代码方案、最及时的求职信息... 星球内部为大家梳理了近40+技术路线，无论你是咨询行业应用、还是要找最新的VLA benchmark、综述和 学习入门路线，都能极大缩短检索时间。星球还为大家邀请了数十位自动驾驶领域嘉宾，都是活跃在一线 产业界和工业界的大佬（经常出现的顶会和各类访谈中哦）。欢迎随时提问，他们将会为大家答疑解惑。 我们是一个认真做内容的社区，一个培养未来领袖的地方。 『自动驾驶之心知识星球』目前集视频 + 图文 + 学习路线 + 问答 + 求职交流为一体，是一个综合类的自驾 社区，已经超过4000人了。我们期望未来2 ...

社区定位与愿景 - 致力于让AI与自动驾驶技术普及化 成为连接企业与高校的桥梁 [1] - 构建涵盖产业 学术 求职 技术交流的完整生态闭环 [1] - 目标为培养未来行业领袖的高质量内容社区 [4] 技术资源体系 - 系统梳理超过40种技术路线 覆盖感知 规划控制 V2X等核心领域 [2][5] - 整合近60个自动驾驶数据集 包括多模态大模型专用数据集 [33] - 提供近40个开源项目资源 涵盖3D检测 BEV感知 端到端方案等 [31] - 汇总数学基础 计算机视觉 深度学习等6大类入门资料 [5] 专家网络与互动 - 聚集数十位产业界与学术界一线专家 包括顶级会议常驻嘉宾 [2] - 已举办超过100场专业直播 涵盖VLA 3DGS 大模型等前沿主题 [80] - 支持成员自由提问 获得职业发展与技术方向的专业解答 [81] 学习体系设计 - 为初学者提供完整技术栈与学习路线图 [8] - 为进阶者提供产业级项目方案与实战资源 [10] - 设计感知/仿真/规划控制三大学习路线 包含BEV 扩散模型等15+子领域 [12][15] 产业覆盖范围 - 成员来自上海交大 清华 CMU等顶尖高校及蔚小理 华为 英伟达等头部企业 [12] - 汇总国内外自动驾驶公司 覆盖RoboTaxi 重卡 新势力等多类企业 [27] - 持续更新求职信息与岗位机会 构建人才与企业的对接平台 [12] 核心技术专题 - 端到端自动驾驶: 整合学术与工业方案 涵盖VLA相关算法 [35] - 3DGS与NeRF: 包含场景重建 仿真应用及学术前沿分享 [37] - 世界模型: 详细梳理技术前沿与业界应用方案 [39] - VLA技术: 覆盖开源数据集 模块化设计 量产讨论等全链条 [43] - BEV感知: 包含纯视觉 多模态方案及工程部署实践 [48]

社区活动与交流 - 计划举办线上交流活动 针对自动驾驶多个技术方向收集问题并进行交流 [1] - 社区成员主要分布在头部自驾公司 互联网公司 Top高校实验室和传统机器人公司 形成工业界和学术界互补的态势 [3] - 社区已建立超过100场专业技术直播 邀请学术界和工业界大佬分享最新研究成果 [52] 社区规模与内容 - 自动驾驶之心知识星球目前拥有超过4000名成员 目标在未来2年内达到近万人规模 [5] - 社区内容涵盖近40个自动驾驶技术方向 包括多模态大模型 VLM 端到端自动驾驶 规划控制 多传感器融合等 [3][5] - 社区提供视频 图文 学习路线 问答和求职交流为一体的综合服务 并梳理了40+技术路线 [5] 技术资源与学习 - 汇总近40+开源项目 近60+自动驾驶数据集 行业主流仿真平台以及各类技术学习路线 [12] - 提供全栈方向学习课程 适合0基础入门 同时为进阶者提供产业体系和项目方案 [8][10] - 社区内部包含自动驾驶感知 仿真 规划控制等学习路线 以及VLA 多模态大模型等前沿技术内容 [12][13] 行业合作与就业 - 与多家自动驾驶公司建立岗位内推机制 帮助成员将简历送至心仪公司 [8] - 社区成员来自国内外知名高校和头部企业 包括上海交大 清华大学 CMU 蔚小理 地平线 华为 英伟达等 [12] - 提供求职交流 行业机会挖掘 投资与项目对接等服务 [16] 技术方向覆盖 - 详细梳理端到端自动驾驶 VLM VLA 世界模型 扩散模型 BEV感知 3D目标检测等多领域内容 [25][26][28][29][31][34][36] - 涵盖规划控制 多传感器融合 在线高精地图 Occupancy Network 轨迹预测 强化学习等关键技术 [32][37][38][40] - 包括传感器标定 模型部署 CUDA 仿真框架等工程实践内容 [7][43][46] 直播与专家分享 - 直播内容覆盖VLA 3D检测 扩散模型规划器 神经符号系统等前沿话题 [52] - 邀请学术界和工业界专家分享最新研究成果 如Impromptu VLA DetAny3D模型等 [52] - 提供超过100场专业技术直播 部分内容可反复观看 [52]

社区规模与愿景 - 自动驾驶之心知识星球是一个综合类自驾社区 集视频 图文 学习路线 问答 求职交流为一体 目前成员超过4000人 预期未来2年内规模达到近万人[1] - 社区愿景是让AI与自动驾驶走进每个有需要的同学 致力于打造交流与技术分享的聚集地[1] 技术资源覆盖 - 社区梳理近40+自动驾驶技术路线 覆盖端到端 VLA 多模态大模型 数据闭环4D标注等前沿方向[1][3] - 包含近60+自动驾驶数据集 行业主流仿真平台 以及感知 仿真 规划控制等完整学习路线[14] - 汇总国内外知名高校实验室和自动驾驶公司资源 涵盖RoboTaxi 重卡业务 造车新势力等领域[26][29] 专家网络与互动 - 邀请数十位一线产业界和工业界嘉宾 包括顶会常驻专家 提供技术答疑和行业见解[3] - 不定期组织学术界与工业界大佬直播分享 目前已举办超过100场专业技术直播[58] - 建立与近300家机构及自驾公司的内推机制 直接对接企业招聘需求[10][67] 核心内容体系 - 技术方向系统覆盖BEV感知 3D目标检测 多传感器融合 世界模型 扩散模型等40+领域[5][7] - 实战板块包含模型压缩 部署优化 以及TensorRT 毫米波雷达融合等100问系列工程实践[7] - 提供全栈学习课程和入门路线图 针对0基础小白和进阶研究者分别设计学习路径[8][10] 行业趋势洞察 - 跟踪端到端自动驾驶量产应用 区分一段式/二段式技术方案并探讨工程落地难点[32][64] - 聚焦2025年热点VLA技术 系统梳理开源数据集 思维链推理及量产方案快慢双系统[36][37] - 分析世界模型 3DGS与NeRF等技术在自动驾驶仿真和感知领域的融合应用[33][39]

社区规模与愿景 - 自动驾驶之心知识星球社区目前拥有超过4000名成员 目标在未来2年内达到近万人规模 [1] - 社区愿景是让AI与自动驾驶技术普及到有需求的用户群体 打造技术交流与分享的聚集地 [1] 社区内容体系 - 社区整合视频 图文 学习路线 问答和求职交流功能 形成综合性自动驾驶社区 [1] - 已梳理近40+技术路线 覆盖端到端自动驾驶 VLA benchmark 多模态大模型等前沿方向 [2][5] - 提供全栈方向学习课程 特别适合零基础初学者快速入门 [7] - 汇总近60+自动驾驶数据集 行业主流仿真平台及各类技术学习路线 [13] 行业资源整合 - 汇集国内外知名高校实验室资源 包括上海交大 清华大学 CMU ETH等顶尖院校 [13] - 覆盖头部企业资源 包括蔚小理 地平线 华为 大疆 英伟达 Momenta等行业领导者 [13] - 建立与多家自动驾驶公司的内推机制 实现简历与岗位的快速对接 [9] 技术专题覆盖 - 深度梳理端到端自动驾驶技术 包含一段式/二段式量产方案及VLA相关算法 [27][32] - 系统整合3DGS与NeRF技术 涵盖算法原理 场景重建与仿真应用 [28] - 详细解析自动驾驶世界模型 包括技术前沿与业界应用实践 [29] - 全面覆盖BEV感知技术 包含纯视觉方案 多模态融合及工程部署方案 [36] 专家网络与互动 - 邀请数十位产业界与学术界一线专家入驻 包括经常出现在顶会和访谈中的行业领袖 [2] - 不定期组织与学术界 工业界大佬的深度对话 探讨技术发展趋势与量产痛点 [4][58] - 已举办超过100场专业技术直播分享 内容可反复观看学习 [53] 实战应用支持 - 提供模型部署优化方案 包括TensorRT模型部署 毫米波雷达融合等实战内容 [6] - 梳理Occupancy Network 轨迹预测 强化学习等关键技术点的产业体系方案 [41] - 针对多传感器融合 在线高精地图等量产关键技术进行深度解析 [39] 学习资源体系 - 汇总自动驾驶与计算机视觉领域经典书籍 涵盖数学基础 深度学习 运动规划等方向 [25] - 整理开源项目资源 覆盖3D目标检测 BEV感知 世界模型等热门领域 [25] - 提供100问系列专题 包括规划控制 BEV感知 相机标定等实用技术问答 [6]

自动驾驶行业技术发展趋势 - 自动驾驶行业仍处于快速发展阶段 技术发展呈现曲折但持续向好的态势[2] - 具身智能和自动驾驶成为两大主流技术方向 具备机器人、规控和车辆技术背景的研究人员在这两个领域都有发展机会[2] - 视觉语言动作模型(VLA)和端到端自动驾驶是技术壁垒更高的方向 这些方向为转向大模型或具身智能领域提供更好基础[2] 自动驾驶技术社区生态 - 自动驾驶之心知识星球是目前国内最大最全的自驾学习平台 集视频、图文、学习路线、问答、求职交流为一体[2] - 社区规模已超过4000人 预期未来2年内达到近万人规模[2] - 社区与近300家机构和自动驾驶公司建立联系 提供产业、产品和求职交流平台[63] 自动驾驶技术资源体系 - 社区梳理了40+技术路线 涵盖行业应用咨询、VLA基准测试、综述和学习入门路线[3] - 汇总了近60+自动驾驶数据集 包括NuScenes、Waymo、KITTI、Lyft L5、Apollo Scape等知名数据集[19][24] - 整理了自动驾驶仿真平台资源 包括14种前端仿真和6种后端仿真工具[24] 自动驾驶人才需求与就业 - 行业对多种算法工程师需求旺盛 包括端到端模型算法工程师、感知模型算法工程师和模型效率优化工程师等[12][13][14] - 模型效率优化岗位要求承担智能驾驶系统AI模型车端推理效率优化 构建模型压缩核心算法[14] - 社区与多家自动驾驶公司建立岗位内推机制 可第一时间将简历送达心仪公司[10] 自动驾驶技术研究热点 - 端到端自动驾驶成为学术界和工业界研究热点 涵盖量产方案、最新综述和里程碑方法[30] - 3DGS和NeRF技术在自动驾驶场景重建与闭环仿真领域应用广泛[31] - 自动驾驶世界模型是当前学术界和工业界关注的重点领域[32] - 视觉语言模型(VLM)在自动驾驶领域应用包括最新综述、开源数据集和思维链推理[34] - 自动驾驶VLA成为2025年最火的技术方向 涵盖开源数据集、语言解释器算法和模块化VLA[36] 自动驾驶技术应用领域 - BEV感知成为量产方案基石 涵盖纯视觉、多模态、多任务和激光雷达等多种方案[41] - 在线高精地图是无图NOA量产方案的核心技术[44] - 多传感器融合技术包括Lidar+Camera、Radar+Camera和多种融合方法汇总[43] - 规划控制技术涵盖传统规划内容基础算法、决策规划框架和常用控制算法[38]

业务转型与发展 - 公司从纯线上教育转型为硬件教具、线下培训、求职招聘等全栈式服务平台 [1] - 重点开拓硬件业务、论文辅导和求职业务 [1] - 成立三周年，业务成熟度显著提升 [1] 知识星球平台建设 - 知识星球平台投入最多时间搭建和维护，覆盖产业、学术、求职、问答交流等多个领域闭环 [1] - 平台梳理近40+技术路线，涵盖VLA benchmark、综述和学习入门路线 [3] - 邀请数十位自动驾驶领域一线产业界和工业界嘉宾答疑解惑 [3] - 社区成员来自上海交大、北京大学、CMU、清华大学、蔚小理、地平线、华为等知名高校和企业 [13] - 汇总近40+开源项目、近60+自动驾驶相关数据集及行业主流仿真平台 [13] 技术内容体系 - 技术路线包括自动驾驶感知学习路线、仿真学习路线、规划控制学习路线、端到端学习路线等 [13] - 详细梳理端到端自动驾驶技术，包括一段式、二段式、量产方案及VLA相关算法 [32] - 覆盖3DGS与NeRF技术领域，包括算法原理、场景重建与仿真应用 [34] - 汇总自动驾驶世界模型技术前沿和业界应用 [36] - 整理视觉语言模型（VLM）最新综述、开源数据集及量产方案 [38] - 重点布局自动驾驶VLA领域，涵盖综述、开源数据集及量产讨论 [40] - 扩散模型应用包括数据生成、场景重建、端到端结合等 [43] - BEV感知技术梳理涵盖纯视觉、多模态、多任务及工程部署 [45] - 3D目标检测技术覆盖环视方法、range-view、voxel及多模态方向 [47] - 多传感器融合技术全面整合 [49] - 在线高精地图技术为无图NOA量产方案核心 [51] 直播与专家分享 - 组织超过100场专业技术直播，邀请行业大佬分享最新研究成果 [77] - 直播内容涵盖VLA、V2X、3D检测、扩散模型等前沿技术 [77] - 分享包括Impompta VLA、LingCoop、Diffusion planner等创新工作 [77] 社区互动与支持 - 提供星友面对面线上环节，计划九月份推出以解决实际工作问题 [1] - 成员可自由提问职业规划、研究方向等问题并获得解答 [78] - 社区交流话题包括传统规控转VLA、多模态大模型数据集、3DGS闭环仿真等 [15] 资源汇总与工具 - 汇总国内外自动驾驶高校团队和公司，覆盖RoboTaxi、重卡业务及造车新势力 [22][24] - 整理自动驾驶及CV相关书籍，包括数学基础、计算机视觉、深度学习等 [26] - 开源数据集梳理涵盖通用CV数据集、感知数据集及多模态大模型数据集 [30] - 提供标注工具、仿真框架、传感器标定工具等实用资源汇总 [5] - 实战落地内容包括模型压缩、部署优化及自动驾驶100问系列 [5] 会员福利 - 提供星球内部专属学习视频及文档 [19] - 第一时间掌握学术进展和工业落地应用 [19] - 对接企业工作岗位推荐和行业机会挖掘 [19]

业务发展 - 打造了四个IP矩阵：自动驾驶之心、具身智能之心、3D视觉之心、大模型之心，覆盖知识星球、公众号、视频号、哔哩哔哩、知乎等平台 [2] - 从纯线上教育转型为全栈式服务平台，新增硬件业务、论文辅导和求职业务，并在杭州设立线下办公室 [2] - 知识付费仍是核心业务，但重点拓展了硬件教具、线下培训和求职招聘等多元化服务 [2] 技术方向 - 自动驾驶行业正经历大模型引发的智驾方案升级，从VLM/VLA向更先进的端到端解决方案演进 [2] - 具身智能和大模型是重点孵化方向，已举办多期圆桌论坛，受到学术界和产业界广泛关注 [2] - 视觉大语言模型(VLM)在自动驾驶中的应用包括预训练、迁移学习和知识蒸馏等多个技术分支 [9][12][13] 社区建设 - 自动驾驶之心知识星球已成为国内最大的自动驾驶技术社区，拥有近4000名成员和100+行业专家 [4] - 社区覆盖30+自动驾驶技术学习路线，包括端到端自动驾驶、BEV感知、Occupancy等前沿方向 [4] - 每周活跃度位居国内前20，注重成员积极性和技术交流 [4] 内容体系 - 知识星球包含四大板块：技术领域分类汇总、科研界顶级大佬直播、求职资料分享和痛点问题解答 [7] - 整理了视觉大语言模型、世界模型、扩散模型和端到端自动驾驶四大前沿技术方向的资源 [6] - 汇总了多个Awesome资源库，涵盖VLM架构、推理策略、安全隐私等细分领域 [8] 数据集资源 - 整理了VLM预训练使用的多个大型数据集，包括LAION5B(5B图文对)、WuKong(100M中文图文对)等 [15] - 汇总了自动驾驶相关数据集，如nuScenes、Waymo Open Dataset、BDD100K等，涵盖感知、预测、规划等任务 [21][22] - 收集了语言增强的自动驾驶系统数据集，支持自然语言导航和空间推理等高级功能 [22] 应用领域 - 智能交通领域应用包括语言引导车辆检索、视觉问答和视频异常识别等技术 [23] - 自动驾驶感知方向涉及行人检测、3D目标检测和开放词汇语义分割等任务 [24] - 定位规划领域探索语言引导导航、轨迹预测和运动规划等解决方案 [25] 行业趋势 - 世界模型在自动驾驶中快速发展，涵盖3D场景理解、未来场景演化和物理原理建模等方向 [30][31] - 扩散模型在自动驾驶中的应用包括场景生成、数据增强和轨迹预测等多个方面 [33][39] - 端到端自动驾驶研究聚焦多模态融合、可解释性和长尾分布处理等关键问题 [45][55]