行业技术趋势 - 端到端自动驾驶技术正快速冲击传统规控方法 其场景泛化能力和数据驱动特性显著优于基于规则的系统 [2] - 传统规控依赖人工编写规则(PID/LQR/MPC等算法) 优势在于可解释性强但难以覆盖所有场景 [2] - 端到端方案直接从传感器映射控制指令 减少模块化架构的信息损失 实现全局优化 [4] 技术方案对比 端到端方案 - 优势：降低系统复杂性 通过数据学习人类驾驶风格 支持全流程联合优化 [4] - 劣势：决策过程黑箱化 需海量训练数据 极端场景依赖规则兜底 [4] 传统PNC方案 - 优势：模块功能明确 已知场景稳定性高 适合高安全需求场景 [5] - 劣势：多模块协同开发成本高 复杂场景规则覆盖有限 依赖高精地图 [5] 技术融合方向 - 行业实践表明端到端与PNC呈互补关系 如华为ADAS3.0采用传统规控作为安全冗余 [6] - 传统规控工程师转型需结合端到端技术 复合型人才更具竞争力 [7] 人才需求现状 规控算法工程师 - 岗位职责覆盖城区/高速/停车场等多场景决策规划算法开发 需掌握MPC/PID等经典算法 [10] - 任职要求硕士以上学历 熟悉强化学习算法 有Apollo等开源项目经验者优先 [10] - 薪资范围40k-100k/月 工作地集中在北京/上海 [10] 端到端工程师 - 核心任务包括VLA模型构建、训练数据集优化及闭环评测系统研发 [12] - 薪资30k-80k/月 工作地分布在深圳/上海 [12] 视觉算法专家 - 技术要求涵盖轻图感知、占据格网络研发及视觉大模型应用开发 [18] - 优先考虑有顶会论文或算法竞赛获奖经历者 薪资40k-80k/月 [17][18]

英伟达AI技术应用 - 公司正在将AI模型应用于自动驾驶汽车领域 [1] - 与梅赛德斯合作在全球范围部署自动驾驶车队 [1] - 采用端到端自动驾驶技术并计划今年实现商业化落地 [1] 行业合作动态 - 英伟达与梅赛德斯建立战略合作关系共同推进自动驾驶技术 [1] - 合作涉及全球范围内的车队部署计划 [1]