自动驾驶行业现状 - 多家自动驾驶公司面临营收压力，开始裁员或将研发人员转岗至销售一线[2][3] - 部分公司对入职不足1年的校招生也采取了裁员措施[2] - 行业普遍存在"输出一线"策略，即将研发人员转岗销售，这被视为变相裁员手段[3] - 下半年新车集中发布，若销量不及预期可能引发新一轮裁员潮[4] 行业人才发展建议 - 被裁人员应专注技术积累期，避免急于求职造成心理压力[6] - 建议利用空窗期学习新技术栈，关注市场需求旺盛的岗位方向[6] - 转岗销售一线的技术人员建议骑驴找马，利用在职时间准备跳槽[7] - 行业提供内推渠道帮助技术人员对接合适岗位[7] 自动驾驶技术前沿 - 视觉大语言模型领域涌现多篇CVPR 2024论文，涵盖预训练、迁移学习等方向[15][16] - 世界模型在自动驾驶中的应用成为研究热点，2024-2025年有多篇相关论文发表[33][34] - 扩散模型在自动驾驶视频生成、3D视觉等领域应用广泛，已有20+篇综述论文[36][38] - 端到端自动驾驶成为主流研究方向，两大GitHub仓库汇总了最新研究成果[43][46] 自动驾驶数据集 - 视觉语言预训练数据集规模从1M到12B不等，涵盖多语言场景[19] - 自动驾驶专用数据集包括KITTI、Cityscapes、nuScenes等，涵盖2D/3D目标检测等任务[25] - 语言增强的自动驾驶数据集聚焦视觉-语言导航、车辆检索等新兴方向[26] - 评估数据集覆盖图像分类、目标检测、语义分割等多项任务[20][23][24] 技术应用领域 - 智能交通领域主要研究语言引导的车辆检索和视觉问答系统[27] - 自动驾驶感知方向聚焦行人检测、3D目标检测等任务[28] - 定位规划领域探索语言引导导航和轨迹预测技术[29] - 决策控制方向研究大语言模型在自动驾驶决策中的应用[30] - 端到端自动驾驶整合感知、预测、规划全流程[31]