技术路线与量产现状 - BEV感知方案已成为行业主流量产选择 完全替代传统单目/双目检测方案 但在corner case（如非结构化道路、复杂路口）上仍有明显短板 [11][36] - 特斯拉引领的纯视觉BEV+Occ环境建模方式已获行业验证 但3DGS等新型表征方式正在探索中 [2][52] - 端到端方案(E2E)尚未展现显著优势 数据收集难度和训练成本高于传统两阶段模型 目前更多停留在PR层面 [4][48] 新兴技术方向 - VLA/VLM成为2025年焦点技术 通过语言模型提升corner case处理能力 但存在落地真实性存疑、学术界与工业界数据壁垒等问题 [5][20][45] - 扩散模型在轨迹生成中展现多模态优势 但实时性仍是量产挑战 CVPR2025的DiffusionDrive已取得进展 [17][39] - 世界模型主要应用于仿真数据生成 预训练和端侧推理仍待突破 部分厂商宣传存在夸大 [50][52] - 强化学习受限于仿真精度与安全性要求 在自动驾驶领域尚未规模化应用 但长期潜力被看好 [7][47][51] 行业痛点与突破方向 - 长尾场景处理需解决三大核心问题：VLA在corner case的实证数据不足、车端算力与模型效率的平衡、模仿学习的天花板突破 [5][6][7] - 数据闭环能力成为竞争关键 需构建自动化标注+仿真验证的高效流水线 头部企业已布局AI驱动的数据运营体系 [28][33] - 芯片算力限制导致技术分层：Orin-X支持多模态LLM处理复杂城区场景 而J6M等中低端芯片仅能支撑纯视觉高速NOA [40][45] 未来趋势与竞争格局 - 技术路线呈现分化：L2+方案侧重VLA泛化性提升 L4方案聚焦世界模型构建安全验证体系 [25] - 3D高斯与毫米波雷达应用被忽视 前者可发展为世界模型表征 后者存在技术空白 [52] - 行业进入"智驾平权"阶段 地平线征程6等芯片推动辅助驾驶普及 但平价车型仍受限于corner case处理能力 [36][39] - 中心化智能成为长期方向 从单车智能向V2X+云端协同演进 [47] 技术迁移与跨领域应用 - 自动驾驶与具身智能技术高度互通 VLA时代下两者在安全场景与灵活场景形成互补 [33] - 舱驾一体化成为新探索方向 结合语音与OS系统提升用户体验 [43] - 知识体系需保持可迁移性 避免过度专业化导致转行障碍 [52]

行业发展趋势 - 自动驾驶和具身智能成为AI技术发展的主线 支撑了近一半的技术路线和融资金额 [2] - L2~L4自动驾驶功能逐步实现量产 人形机器人和四足机械狗等具身智能产品完成复杂动作演示 [2] 求职社区概况 - AutoRobo知识星球定位为自动驾驶、具身智能、机器人方向的求职交流平台 成员规模近1000人 [2] - 社区成员覆盖地平线、理想汽车、华为、小米汽车等头部企业社招人员及2024-2025届校招生 [2] 核心服务内容 求职资源 - 提供面试题库、面经、行业研报、谈薪技巧、内推机会及简历优化服务 [3] - 实时更新算法、开发、产品等岗位的校招/社招/实习信息 [4] 专业知识库 自动驾驶领域 - 包含毫米波视觉融合、3D/4D雷达量产、车道线检测、规划控制、BEV感知等10个专项题库 [7] - 覆盖传感器标定、多模态目标检测、CUDA部署等关键技术节点 [7] 具身智能领域 - 提供轨迹预测、Occupancy感知、端到端自动驾驶等前沿技术题库 [11] - 包含视觉语言导航、Diffusion Policy等交叉学科内容 [11] 行业洞察 - 汇总世界机器人报告、中国人形机器人蓝皮书等深度研报 [15] - 分析技术路线、市场机遇、产业链上下游等关键要素 [12][15] 实战经验沉淀 - 收录滴滴、英伟达、美团等20+企业真实面经 涵盖算法岗、SLAM、产品经理等职位 [16] - 整理面试各环节经验 包括代码题、项目答辩、HR面等全流程复盘 [16][19] 附加价值 - 提供机器人/自动驾驶/AI领域专业书籍推荐 [17] - 分享转行心得、面试官视角建议等非技术类指导 [19]