自动驾驶行业发展现状 - 自动驾驶技术自2009年谷歌(Waymo)开启研发热潮以来已发展近二十年，当前处于行业下沉关键期，技术路径从模块化方法演进至端到端/VLA方法 [2] - 行业技术能力持续攀升，但实现真正自动驾驶仍需突破，智能驾驶融入日常出行是长期目标 [2] 技术资源与知识体系 - 社区梳理40+技术路线，覆盖VLA benchmark、综述、学习路线等，缩短行业检索时间 [4] - 汇总60+自动驾驶数据集、40+开源项目及主流仿真平台，包含感知/仿真/规划控制等学习路线 [16] - 技术方向覆盖BEV感知、3D目标检测、多传感器融合、Occupancy Network等28个细分领域 [23][47][49][51][54] - 前沿技术包括扩散模型、世界模型、视觉语言模型(VLM)、端到端自动驾驶等热点方向 [38][40][42][45] 行业生态与人才网络 - 社区成员来自上海交大、清华、CMU等顶尖高校及蔚小理、华为、大疆等头部企业，形成产学研闭环 [16] - 与多家自动驾驶公司建立内推机制，直接对接企业招聘需求 [7] - 提供职业发展咨询，涵盖岗位选择、技术转型等实际问题 [80][83] 技术交流与内容产出 - 每月举办星友线上讨论会，针对共性问题深度探讨 [2] - 累计举办超100场专业直播，邀请清华、上海AI Lab等机构专家分享最新研究成果 [79] - 内容形式包含开源项目分析、数据集解读、量产方案拆解等实战型主题 [30][32][34] 教育培训体系 - 针对小白提供完备入门技术栈和路线图 [9] - 为从业者设计算法进阶课程，涵盖CUDA编程、模型部署等工程化内容 [5][64][66] - 开发"自动驾驶100问"系列，聚焦TensorRT部署、毫米波雷达融合等实战问题 [5]