社区定位与愿景 - 致力于推动自动驾驶与AI行业发展，成为企业与高校间的沟通桥梁 [1] - 愿景是让AI与自动驾驶技术普及至有需求的学生群体 [1] - 已梳理40+技术路线，覆盖行业应用咨询、VLA基准测试、综述及学习路线等方向 [1] - 邀请数十位来自产业界与学术界的一线专家担任嘉宾，提供答疑服务 [1] 核心资源与内容体系 - 提供学术前沿内容、工业界圆桌讨论、开源代码方案及求职信息 [3] - 汇总40+开源项目、60+自动驾驶数据集及主流仿真平台 [13] - 技术学习路线涵盖感知、仿真、规划控制、端到端、3DGS原理等方向 [13] - 整理国内外高校自动驾驶团队及企业名单，包括上海交大、CMU、蔚小理、华为等机构 [13][21][23] 技术专题覆盖 - 端到端自动驾驶：涵盖综述、里程碑方法、纯视觉/多模态方案、世界模型结合等细分方向 [31][20] - 3DGS与NeRF：聚焦算法原理、场景重建、闭环仿真及感知应用 [33] - 世界模型：汇总技术前沿与工业落地应用 [35] - 视觉语言模型(VLM)：包括最新综述、开源数据集及量产方案DriveVLM [37] - BEV感知：梳理纯视觉/多模态方案、多任务学习及工程部署 [44] - 3D目标检测：覆盖环视、range-view、voxel-based及多模态方法 [46] 行业活动与互动 - 举办超100场专业直播，嘉宾来自清华大学、上海人工智能实验室等机构，分享VLA、3D检测等前沿工作 [76] - 成员可自由提问职业规划、研究方向等问题，获得行业大佬解答 [77] - 社区成员来自国内外顶尖高校与企业，形成技术交流与求职对接平台 [13][18] 求职与职业发展支持 - 提供自动驾驶岗位推荐与企业对接服务 [18] - 汇总主机厂、供应商（如理想、Momenta）的offer选择建议，涵盖薪资、技术氛围等维度 [80] - 分析行业趋势，如2025年VLA技术热点及量产挑战 [39][80] 学习资源整合 - 整理自动驾驶与CV领域经典书籍，涵盖数学基础、深度学习、运动规划等主题 [25] - 开源数据集分类包括通用CV数据集、感知数据集及多模态大模型专用数据集 [29] - 实战方向覆盖模型压缩、部署优化、CUDA编程等工程化内容 [61][63]