自动驾驶行业现状 - 自动驾驶行业进入理性发展阶段，资本更加谨慎，公司首要目标是"活下去"和"跑通商业模式"[2] - 行业预计在未来1-3年将经历深度调整和洗牌[2] - 技术栈虽完备但距离大规模商业化落地仍有差距，实验室效果与真实路况表现存在工程鸿沟[3] 人才供需矛盾 - 行业出现"岗位虚位以待但人才难觅"现象，企业对顶尖人才和高度适配人才需求达到前所未有的高度[2][4] - 3-5年经验岗位薪资可达百万级别[2] - 求职者需具备过硬技术能力且适配前沿研究和量产方向[3] 技术社区发展 - 自动驾驶之心知识星球已成为国内最大自驾技术社区，拥有4000名成员和100+行业专家[7][9] - 社区提供30+自动驾驶技术学习路线，覆盖感知、定位、规划控制等几乎所有子方向[9][69] - 与数十家自动驾驶公司建立内推渠道，简历可直接送达[10][67] 前沿技术方向 - 视觉大语言模型(VLM)成为研究热点，涉及预训练、迁移学习、知识蒸馏等多个技术领域[15][16][17] - 世界模型在自动驾驶中的应用日益广泛，如HERMES、DriveWorld等模型实现3D场景理解和生成[34][36] - 扩散模型在自动驾驶视频生成、数据增强等方面发挥重要作用[37][43] - 端到端自动驾驶成为重要研究方向，涉及感知、预测、规划等多个环节[31][49][52] 技术应用与数据集 - 自动驾驶数据集涵盖2D/3D目标检测、语义分割、目标跟踪等多个任务[25] - 语言增强的自动驾驶系统数据集快速发展，支持自然语言导航和空间推理等高级功能[26] - 智能交通领域应用包括车辆检索、视觉问答等实际场景[27] - 自动驾驶感知技术应用于行人检测、3D目标检测等具体任务[28] 行业挑战与解决方案 - 远距离Occupancy检测效果不佳，可能由激光雷达稀疏和监督真值空洞导致[100][101] - 地下车库自动泊车通过视觉传感器和建图技术实现定位[96] - 3D目标检测研究趋于成熟，建议从BEV感知入手学习前沿算法[96]