行业动态与人才需求 - 具身智能行业当前非常青睐有端到端和大模型经验的从业人员，以及具备模仿学习、强化学习背景的人才 [2] - 对于校招生而言，入行门槛相对不高，技术准备以力扣刷题为主，并需掌握一些前沿算法模型，如pi0.5、GROOT N1.5、pi*0.6等 [3] - 行业正积极探索技术落地与应用，但整体发展形势尚不明朗，风险较高，需要与高风险相匹配的预期回报才值得进入 [4] 技术社区概况 - “自动驾驶之心知识星球”是一个综合性的自动驾驶技术社区，集视频、图文、学习路线、问答、求职交流于一体，已运营三年 [9] - 该社区目前成员超过4000人，并计划在未来2年内将规模扩展至近万人 [9] - 社区成员背景多元，来自国内外知名高校实验室（如上海交大、清华大学、CMU、ETH等）及头部公司（如蔚小理、华为、英伟达、小米汽车等） [26] - 社区内部梳理了超过40个自动驾驶技术方向的学习路线，并汇总了近40个开源项目、近60个数据集及主流仿真平台信息 [14][26] 核心技术方向与资源 - 社区覆盖的核心技术方向广泛，包括但不限于：端到端自动驾驶、视觉语言模型（VLA/VLM）、多模态大模型、世界模型、BEV感知、3D目标检测、多传感器融合、Occupancy Network、规划控制、SLAM、自动驾驶仿真等 [12][15][26][36] - 提供了系统化的学习路径，例如自动驾驶感知、仿真、规划控制等专项学习路线 [26] - 整理了大量的学习资源，包括国内外高校与公司汇总、经典书籍与课程、开源项目与数据集、以及各类“100问”系列实战指南（如TensorRT模型部署、BEV感知、规划控制等） [16][37][39][41] 社区服务与活动 - 社区提供原创视频课程，内容涵盖感知融合、多传感器标定、SLAM、数据工程、端到端与大模型等系列 [17] - 定期举办线上直播分享，已累计超过一百场，邀请学术界与工业界一线专家分享最新研究成果与技术进展 [95][96] - 建立了与多家自动驾驶公司的岗位内推机制，可协助成员进行求职对接 [17] - 社区内部设有问答机制，成员可自由提问，问题范围从技术学习路线到职业发展、行业前景等，并能得到解答 [10][15][98]