自动驾驶行业技术趋势 - 视觉语言动作模型成为行业焦点，小鹏汽车已官宣VLA2.0版本，工业界正推进该技术的量产落地[14] - 技术路线存在争论，前几个月曾出现世界模型和VLA路线之争，显示出技术方向尚在快速演进中[14] - 端到端自动驾驶是另一重要发展方向，与VLA共同代表行业前沿技术路线[14] 自动驾驶关键技术研究 - 3D高斯泼溅技术受到关注，其与3D目标检测结合可用于生成动态仿真场景，DriveStudio是自动驾驶领域的相关资源库[13] - 香港中文大学（深圳）联合滴滴提出UniSplat方法，这是一种基于3D潜在支架的时空统一融合方法，旨在实现动态驾驶场景的高效重建[14] - 规划算法核心技术包括混合A*、Lattice、QP、MPC等路径规划方法，并需结合车辆运动学、动力学建模知识[7] 行业人才需求与流动 - 驭势科技在北京房山招聘规划算法工程师，职责是研发满足复杂场景要求的无人驾驶轨迹规划算法[3][4] - 自动驾驶领域存在显著的人才跨行业流动现象，例如有从业者从国有银行转行至自动驾驶大厂，后又加入创业公司和新势力企业[13] - 企业对算法工程师的任职要求包括丰富的Linux系统下C/C++编程经验，并优先考虑学历背景优秀或具有智能驾驶大厂背景的候选人[7] 专业社区与知识分享 - 自动驾驶之心知识星球是行业技术交流和求职内推的重要平台，提供技术进展和行业动态[10] - 该平台定期举办“自驾圆桌”和“星友面对面”活动，例如2025年11月19日第四期活动嘉宾为香港高校博士生，研究方向涵盖BEV感知、VLA和多模态RAG等前沿技术[13] - 社区内活跃讨论具体技术问题，例如博士开题方向选择，涉及3D目标检测与3DGS结合的可行性探讨[13]