自动驾驶行业现状 - 行业整体盈利挑战巨大，头部公司如百度Apollo、小马智行的Robotaxi业务面临规模化运营成本高和法规限制问题，距离稳定盈利尚远 [3] - 乘用车主机厂如特斯拉、蔚小理的智能驾驶功能（FSD、NOP/NGP等）仍处于持续投入阶段，盈利主要依靠整车销售支撑 [3] - 特定场景如港口、矿区、园区物流AGV落地相对成熟，但市场规模有限且面临成本效益考验 [4] - 高级别自动驾驶（L4）系统综合成本在大多数应用场景下仍难以显著超越人力或传统方案的成本优势 [4] 技术发展趋势 - 端到端自动驾驶成为技术趋势，需要了解BEV Transformer、模仿学习、强化学习等技术在自动驾驶中的应用 [8] - 视觉大语言模型（VLM）在自动驾驶中的应用日益广泛，包括场景理解、轨迹预测和规划控制等方向 [31][32][34] - 世界模型技术快速发展，如HERMES、DrivingGPT等统一了驾驶世界建模和规划功能 [36][37] - 扩散模型在自动驾驶视频生成、场景合成等方面取得突破，如DriveDreamer、DrivingDiffusion等 [35][40] 人才市场情况 - 与前几年投资热潮相比，行业趋于冷静，L4级别岗位总量收缩明显，竞争加剧 [5] - 社招岗位数量减少，要求更高更务实，不仅需要扎实的工程能力和领域深度，还需具备量产/落地经验 [5][6] - 规划控制等传统岗位机会减少，建议转向新能源车企自动驾驶岗位或机器人、工业自动化等领域 [8] - 技术栈转型建议：C++开发者可考虑转向嵌入式或其他行业，如AGV、机械臂等工业自动化领域 [8] 技术社区资源 - 自动驾驶之心知识星球已聚集近4000人，包含100+行业专家和30+技术学习路线 [9][12] - 社区提供四大技术方向资源：视觉大语言模型、世界模型、扩散模型和端到端自动驾驶 [15] - 与多家自动驾驶公司建立岗位内推机制，简历可直达心仪公司 [11] - 社区每周活跃度国内前20，包含学术进展、量产应用、求职招聘等全方位内容 [70][74] 数据集与评估 - 主流自动驾驶数据集包括nuScenes、Waymo Open Dataset、BDD100K等，涵盖2D/3D目标检测、语义分割、目标跟踪等任务 [28] - 语言增强的自动驾驶数据集如NuScenes-QA、Talk2Car等支持视觉问答和自然语言导航等任务 [29] - VLM评估涵盖图像分类、图像文本检索、行为识别、目标检测、语义分割等多个维度 [23][24][25][26][27]