自动驾驶行业技术发展趋势 - 自动驾驶行业仍处于快速发展阶段 技术发展呈现曲折但持续向好的态势[2] - 具身智能和自动驾驶成为两大主流技术方向 具备机器人、规控和车辆技术背景的研究人员在这两个领域都有发展机会[2] - 视觉语言动作模型(VLA)和端到端自动驾驶是技术壁垒更高的方向 这些方向为转向大模型或具身智能领域提供更好基础[2] 自动驾驶技术社区生态 - 自动驾驶之心知识星球是目前国内最大最全的自驾学习平台 集视频、图文、学习路线、问答、求职交流为一体[2] - 社区规模已超过4000人 预期未来2年内达到近万人规模[2] - 社区与近300家机构和自动驾驶公司建立联系 提供产业、产品和求职交流平台[63] 自动驾驶技术资源体系 - 社区梳理了40+技术路线 涵盖行业应用咨询、VLA基准测试、综述和学习入门路线[3] - 汇总了近60+自动驾驶数据集 包括NuScenes、Waymo、KITTI、Lyft L5、Apollo Scape等知名数据集[19][24] - 整理了自动驾驶仿真平台资源 包括14种前端仿真和6种后端仿真工具[24] 自动驾驶人才需求与就业 - 行业对多种算法工程师需求旺盛 包括端到端模型算法工程师、感知模型算法工程师和模型效率优化工程师等[12][13][14] - 模型效率优化岗位要求承担智能驾驶系统AI模型车端推理效率优化 构建模型压缩核心算法[14] - 社区与多家自动驾驶公司建立岗位内推机制 可第一时间将简历送达心仪公司[10] 自动驾驶技术研究热点 - 端到端自动驾驶成为学术界和工业界研究热点 涵盖量产方案、最新综述和里程碑方法[30] - 3DGS和NeRF技术在自动驾驶场景重建与闭环仿真领域应用广泛[31] - 自动驾驶世界模型是当前学术界和工业界关注的重点领域[32] - 视觉语言模型(VLM)在自动驾驶领域应用包括最新综述、开源数据集和思维链推理[34] - 自动驾驶VLA成为2025年最火的技术方向 涵盖开源数据集、语言解释器算法和模块化VLA[36] 自动驾驶技术应用领域 - BEV感知成为量产方案基石 涵盖纯视觉、多模态、多任务和激光雷达等多种方案[41] - 在线高精地图是无图NOA量产方案的核心技术[44] - 多传感器融合技术包括Lidar+Camera、Radar+Camera和多种融合方法汇总[43] - 规划控制技术涵盖传统规划内容基础算法、决策规划框架和常用控制算法[38]