行业趋势与人才需求 - 自动驾驶和具身智能公司对人才要求较高，倾向于实力强、背景好的候选人 [3] - 大公司招聘需求集中在端到端、大模型、VLA、强化学习、3DGS等前沿方向 [4] - 机器人初创公司融资活跃，未来几年发展前景可观 [4] - 传统机器人技术仍是产品主线，但具身智能是最前沿方向 [5] 技术方向与就业建议 - 双非学生可转向机器人/具身智能领域，从事SLAM、ROS相关优化和集成工作 [4] - LV融合、无图、BEV感知等技术已应用但人才饱和 [4] - 深圳、杭州的机器人公司提供全面技术培养机会 [5] 前沿技术资源汇总 - 视觉大语言模型、世界模型、扩散模型和端到端自动驾驶是四大技术方向 [9] - 提供10个Awesome和综述资源链接，涵盖智能交通、AIGC、视觉语言模型等领域 [10] - 列出17个VLM预训练数据集，最大规模达12B图像-文本对（LAION5B） [17] - 汇总图像分类、文本检索、行为识别等评估数据集，如ImageNet-1k（1000类）、Kinetics700（700类） [18][20] 自动驾驶数据集与应用 - 覆盖2D/3D目标检测、语义分割、跟踪等任务，如NuScenes（2020年，多模态）、Waymo Open Dataset（2020年） [23] - 语言增强数据集支持视觉-语言导航、车辆检索等应用，如NuScenes-QA（2023年） [24] - 智能交通领域方法聚焦语言引导的车辆检索和视觉问答 [25] - 自动驾驶感知技术包括语言引导的3D检测、开放词汇分割（如OpenScene） [26] 世界模型与扩散模型 - 世界模型研究集中在3D场景理解和生成，如HERMES（2025年）、DriveGPT（2024年） [32][33] - 扩散模型在自动驾驶中用于视频生成（如DriveDreamer）、数据增强（如Cityscape-Adverse） [35][41] - 汇总19篇扩散模型综述，涉及3D视觉、推荐系统等方向 [35][38][39] 端到端自动驾驶 - 开源仓库跟踪E2E最新研究，如opendilab/awesome-end-to-end-autonomous-driving [43][47] - 方法融合多模态感知与规划，如DriveGPT4（2023年）、VADv2（概率规划） [47][50] - 研讨会覆盖CVPR、ICRA等会议，探讨基础模型与规模化应用 [48] - 长尾分布问题通过对抗训练（如CAT）、场景生成（如KING）解决 [53][58]