智能驾驶行业现状 - 行业已进入拼技术和成本的关键期 2024年多家智驾公司未能存活 当前行业壁垒持续提高[2] - 价格战被国家叫停 但行业竞争依然激烈[6] - 小鹏汽车等头部企业形势好转 找到明确发展路径[6] 技术发展趋势 - 传统规划控制技术趋于成熟 面临端到端量产技术冲击[6][7] - BEV感知、端到端控制、扩散模型、模仿学习和强化学习成为新兴技术方向[8] - 具身智能和机器人规控领域出现新机会 技术栈与自动驾驶相通[8] - 视觉语言模型(VLM)和自动驾驶大模型成为2025年重点发展方向[49][83] 人才需求变化 - 社招要求扎实的工程能力、领域深度和量产落地经验[8] - 传统规控工程师需要更新技术栈 学习模型算法[7] - 去年至今已有十几位规控工程师成功转型端到端和大模型方向[8] - 六年工作经验仍处于职业转型窗口期[8] 知识体系架构 - 社区整理40+技术路线 涵盖感知、仿真、规划控制等方向[10][19] - 包含近60+自动驾驶数据集和行业主流仿真平台[19] - 提供BEV感知、扩散模型、世界模型等前沿技术学习路径[19][22] - 汇总100问系列包括TensorRT部署、毫米波雷达融合、规划控制等实战问题[12] 行业资源整合 - 汇集国内外知名高校自动驾驶团队和头部企业资源[19][31][33] - 整理自动驾驶多模态大模型预训练和微调数据集[39] - 汇总3D目标检测、Occupancy Network、在线高精地图等关键技术方案[37][54][60] - 提供模型压缩、部署优化等工程化实践内容[12] 学术产业联动 - 举办超过100场专业技术直播 邀请产业界和学术界专家分享[86] - 涵盖V2X、3D检测、扩散模型规划器等前沿主题[86] - 提供学术界和工业界研究成果交流平台[10][19] - 实时更新顶会最新研究和工业落地应用[27]