自动驾驶大模型技术发展 - 理想汽车是国内首个实现视觉语言大模型(VLM)上车的企业，在自动驾驶多模态大模型领域经验丰富[2] - 行业技术路线已明确向端到端+大模型方向发展，长安/小鹏等车企均已宣布大模型上车计划[4] - 自动驾驶大模型应用场景包括智能座舱、具身智能、数据挖掘和标注等领域，未来发展空间广阔[4] 大模型核心技术要点 - 通用大模型需横向对比开源SOTA模型，分析不同任务下的优劣势[4] - 微调技术涉及LoRA、Adapter、DPO等方法，是业务模型落地的关键[6][15] - 大模型存在幻觉问题，解决方案包括外挂知识库、微调和强化学习等技术[6] - 私有数据集构建和prompt模板设计是业务模型的核心竞争力[4] 自动驾驶大模型课程体系 - 课程涵盖多模态大模型基础概念、架构、训练范式和公开数据集[9] - 重点讲解模态编码器、Input/Output Projector、LLM Backbone等核心模块[11] - 覆盖图文理解、视频理解、任意模态等5种通用多模态大模型算法[11] - 包含DriveVLM等5个最具代表性的自动驾驶端到端大模型算法[17] - 提供行业就业指导，分析公司需求和技术瓶颈等实际问题[19] 行业人才需求 - 企业面试重点关注候选人对开源模型的对比分析能力[4] - 实际项目经验(如RAG系统)和私有数据集构建经历是重要考察点[4][6] - 需要掌握从算法设计到工程化落地的全流程能力[22] - 高校学生、技术人员和转行人员是该领域主要人才来源[26]