自动驾驶行业现状与前景 - 自动驾驶行业技术形态开始收敛，但产品形态尚未收敛，仍有许多值得打磨之处 [1] - 行业对计算资源的投入巨大，达到万卡级别，在基建、数据闭环及云端工具链成熟度方面具有优势 [1] - 业内主流在打磨L2功能，L3法规在路上，L4还有更多悬而未决的问题 [1] - 世界模型和VLA（Vision-Language-Action）等技术路线理论部分趋于完善，但落地和用户体验提升仍有长路要走 [1] - 行业更适合硕士和博士将学术探索直接落地，因其拥有完整的基建 [1] - 真正留在行业内的主力是技术栈丰富的综合型人才，洗牌是早晚的事情 [2] 自动驾驶之心知识星球社区 - 社区是一个集视频、图文、学习路线、问答、求职交流为一体的综合类自动驾驶社区 [4] - 社区目前已有超过4000名成员，期望未来2年内做到近万人规模 [4][5] - 社区汇总了40多个技术方向的学习路线，并邀请了数十位活跃在一线的产业界和学术界大佬作为嘉宾 [7][10] - 社区提供岗位内推机制，与多家自动驾驶公司建立了合作 [11] - 社区成员来自上海交大、北京大学、CMU、清华大学等国内外知名高校，以及蔚小理、地平线、华为等头部公司 [16] - 社区内部梳理了近40个开源项目、近60个数据集及行业主流仿真平台 [17] 社区技术资源覆盖范围 - 技术方向覆盖感知、规划控制、仿真、端到端自动驾驶、VLA、世界模型、多传感器融合、BEV感知、3D目标检测等40多个领域 [10][17][27] - 提供包括“自动驾驶100问系列”在内的实战问答，涵盖TensorRT模型部署、毫米波雷达融合、车道线检测等主题 [10] - 社区内部有原创直播课程，涵盖感知融合、多传感器标定、SLAM与高精地图、决策规划等多个系列视频教程 [11] - 汇总了国内外自动驾驶与机器人高校实验室、自动驾驶公司、开源项目及开源数据集 [28][30][34][36] 行业热点与技术趋势 - 端到端自动驾驶是学术界和工业界的研究热点，社区详细梳理了一段式、二段式、量产方案及VLA相关算法 [38] - 3DGS与NeRF、自动驾驶世界模型、视觉语言模型（VLM）、自动驾驶VLA是当前前沿领域 [40][42][44][46] - BEV感知是当下量产的基石，扩散模型是与世界模型、大模型结合的研究热点 [50][52] - 社区内部有超过一百场专业技术直播，分享内容涵盖VLA、V2X、3D检测、大模型等最新工作 [90]