今年自动驾驶的走向是怎么样的？如何转行？

最新推荐文章于 2025-11-04 08:01:40 发布
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博客聚焦今年自动驾驶的走向以及转行相关问题，虽暂无具体内容，但围绕自动驾驶领域发展趋势和个人职业转型展开，为关注该领域的人士提供了探讨方向。

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AI人工智能引领自动驾驶的技术革新
AI架构师小马
06-05 1204
你是否想象过：未来的某天，你坐进汽车说“去公司”，车辆自己规划路线、避开拥堵、礼让行人，甚至能在暴雨天精准识别前方障碍物？这不是科幻电影，而是AI驱动的自动驾驶正在实现的场景。本文将聚焦“AI如何引领自动驾驶技术革新”，覆盖从核心技术原理到实际应用的全链路解析。全文将按“故事引入→核心模块拆解→算法原理→实战案例→行业应用→未来趋势”的逻辑展开。先通过“小明的第一次自动驾驶体验”引出感知、决策、控制三大核心；再用“外卖小哥工作流程”类比解释技术细节；
2024年，自动驾驶的薪资走向怎么样？
CV_Autobot的博客
01-03 852
2024年正式开启了。这几个月也分享了很多自动驾驶和CV方向的面经和经验，像理想、华为给到的薪资更是羡煞旁人！有的硕士生都拿到了近65w的总包，一些博士朋友也不少给到了近80w。不得不说，今年的自动驾驶行业稳扎稳打了一年，产品陆续都出来了，明年相关产品和量产车型预计更多，2024年的自动驾驶行业，大胆预测下，蒸蒸日上，给出的薪资会更多。对于秋招不是很满意的同学和年后打算跳槽的小伙伴，现在可以着手准...
自动驾驶圆桌论坛 | 聊聊自动驾驶上半年都发生了啥？
CV_Autobot的博客
07-15 205
但是拉更长的战线，我们是能看到模仿学习的上限的，研究自驾的强化学习的前路（当然也可能不是强化学习，而是其他新的，我们还不知道的，xx学习的范式），或许比研究模型结构改来改去更有意义。如果在自动驾驶公司工作过，就知道之前（包括现在），迭代的方案都是增加issue case删除issue case的循环，而这种方案显然是无穷无尽的，而且我也非常相信哪怕这个方案迭代的再成熟，也难以达到我们理想中那种自驾的水准。那相对低端一些的芯片，比如地平线的J6M，就只能采取纯视觉的LLM，支持高速NOA。
转行多家自动驾驶大厂的经验分享
CV_Autobot的博客
10-21 73
星球内部的成员来自国内外知名高校实验室、自动驾驶相关的头部公司，其中高校和科研机构包括但不限于：上海交大、北京大学、CMU、清华大学、西湖大学、上海人工智能实验室、港科大、港大、南洋理工、新加坡国立、ETH、南京大学、华中科技大学、ETH等等！针对2025年最火的自动驾驶VLA，我们详细梳理了最新的综述、VLA开源数据集、作为语言解释器的相关算法、模块化VLA、端到端VLA和推理增强VLA，更有诸多关于VLA量产的讨论，在这里有你想知道的一切~这是一个认真做内容的社区，一个培养未来领袖的地方。
为什么说自动驾驶凛冬已至？有哪些原因？
深度学习与计算机视觉
11-07 192
链接：https://www.zhihu.com/question/561039653编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删作者：一二三https://www.zhihu.com/question/561039653/answer/2729515014普通人买车人需要的自动驾驶就是完全放手，车自己开，保证事故率0%，自动驾驶出了事故车厂追责。这个技术指标在目前理论上都实现不了，落地更是...
聊过十多位大佬后的暴论：自动驾驶还有很多事情没做，转行具身大可不必！
CV_Autobot的博客
07-10 309
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号戳我-> 领取自动驾驶近15个方向学习路线2025上半年已经过去了，上半年自动驾驶发展的怎么样？业内落地量产在做什么？学术界在关心什么技术方向？转行具身还是深耕智驾？全都是问题！为此，自动驾驶之心采访了国内外数十位学术界和工业界的诸位大佬，和他们一起聊聊对这些问题的看法，希望对大家有帮助~当下前沿技术的发展路线是否已经成熟并适合量产？有哪些难点需要攻克？如何看待新兴的技术方向：VLA/VLM、扩散模型、闭环仿真、强化学习、端到端自动驾驶、世界模型等等未来自动驾驶技术还
死磕技术的自动驾驶黄埔军校，三年了~
CV_Autobot的博客
08-28 128
星球内部的成员来自国内外知名高校实验室、自动驾驶相关的头部公司，其中高校和科研机构包括但不限于：上海交大、北京大学、CMU、清华大学、西湖大学、上海人工智能实验室、港科大、港大、南洋理工、新加坡国立、ETH、南京大学、华中科技大学、ETH等等！公司包括但不限于：蔚小理、地平线、华为、大疆、广汽、上汽、博世、轻舟智航、斑马智行、小米汽车、英伟达、Momenta、百度等等。扩散模型作为当下的研究热点，星球内部也做了非常详细的梳理，从算法原理，到数据生成、场景重建、端到端、世界模型结合、大模型结合等等！
跨行转入自动驾驶大厂的经验分享
CV_Autobot的博客
11-04 46
星球内部的成员来自国内外知名高校实验室、自动驾驶相关的头部公司，其中高校和科研机构包括但不限于：上海交大、北京大学、CMU、清华大学、西湖大学、上海人工智能实验室、港科大、港大、南洋理工、新加坡国立、ETH、南京大学、华中科技大学、ETH等等！针对2025年最火的自动驾驶VLA，我们详细梳理了最新的综述、VLA开源数据集、作为语言解释器的相关算法、模块化VLA、端到端VLA和推理增强VLA，更有诸多关于VLA量产的讨论，在这里有你想知道的一切~这是一个认真做内容的社区，一个培养未来领袖的地方。
自动驾驶什么时候才会凉凉，估计还要多久？
喜欢打酱油的老鸟
07-27 4869
作者：哆啦胖丁 链接：https://www.zhihu.com/question/404870865/answer/1364318345 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 我会觉得在自动驾驶这一块，大家都有这么一个共识： 我开车出事，没事。要是我朋友开我车出事，等着瞧吧 相比于其他交通工具而言，在路上开车发生交通事故的概率可以说是非常高了 小到剐蹭，追尾，大到人身安全在事故中受到伤害，可以说是层出不穷，还玩出了各种新花样 一搜一箩筐...
51c自动驾驶~合集55
whaosoft~aiotの开发板商城
05-25 1760
我们研究了标记化和表示技术，关注 VLA 对视觉和语言信息的编码。谷歌在 2023 年推出 RT-2，作为里程碑式的 VLA 模型，统一视觉、语言和动作标记，将机器人控制视为自回归序列预测任务，使用离散余弦变换（DCT）压缩和字节对编码（BPE）离散化动作，使新对象处理性能提高 63%。VLA 模型作为多模态人工智能系统，统一视觉感知、语言理解和物理动作生成，使机器人或 AI 智能体通过端到端学习解释感官输入、理解情境并自主执行任务，弥合早期系统中视觉识别、语言理解和运动执行间的脱节，突破其能力限制。
51c自动驾驶~合集42
whaosoft~aiotの开发板商城
12-20 2574
现有激光雷达语义分割的SOTA方法通常包含专门为机械旋转激光雷达设计的归纳偏置。这限制了模型在其他类型激光雷达技术中的通用性，并使超参数调整变得更加复杂。为了解决这些问题，上海交通大学团队提出了一种通用的框架SFPNet，用稀疏焦点机制代替窗口注意力机制，以适应市场上流行的各种类型的激光雷达。SFPNet能够提取多层上下文信息，并使用门控机制动态聚合不同层次的信息。作者还提出了一种针对工业机器人应用场景的新型混合固态激光雷达语义分割数据集S.MID。
测绘专业如何转行做地图数据标注
06-13
具体技能方面，测绘人员最需要补足的是三块：1）数据标注工具操作，比如Labelbox这种云端平台2）机器学习基础，因为现在标注工作越来越依赖AI辅助3）行业特定标准，比如自动驾驶用的标注规范可能和普通地图不同职业...
漫画：大模型“强控”具身智能机器人？
强化学习曾小健
03-24 836
为了能让这个模型扩展，我们在扩散模型去噪网络架构上做了相当多的工作：包括选择合适的normalization方法，选择合适的条件注入方式以及提升模型对非线性的适应能力。这些工作尽管比较工程，但都是扩展模型必不可缺的，我们的消融实验表明缺少了任意一项技术，模型的扩展性都会失败。我推测，不同的模型有各自适用的任务。2. 自回归需逐个生成词元，受限于端侧硬件（显卡带宽小），会导致模型推理速度较慢，而具身对控制频率有较高要求（一般操作任务，至少需要10Hz推理频率，而100ms对于VLM或者VLA来说，太短了）。
基于 MATLAB 的 5G NR L1 层专用仿真脚本
12-02
基于 MATLAB 的 5G NR L1 层专用仿真脚本
政府部门如何借助数字化升级路径突破产品同质化严重，并打造差异化的产业升级？.docx
12-02
政府部门如何借助数字化升级路径突破产品同质化严重，并打造差异化的产业升级？
STM32F407 FreeRTOS + LittlevGL + FatFS 移植示例
最新发布
12-02
本资源文件包含了一个基于STM32F407微控制器的移植示例，其中集成了FreeRTOS操作系统、LittlevGL图形库以及FatFS文件系统（版本0.14）。该示例还支持电阻屏输入接口，适用于学习和研究目的。 主要功能 FreeRTOS操作系统: 提供了多任务管理功能，确保系统能够高效地处理多个任务。 LittlevGL图形库: 提供了丰富的图形界面功能，支持按钮、滑块、图表等多种控件，适用于嵌入式设备的图形界面开发。 FatFS文件系统: 支持文件的读写操作，方便在嵌入式设备上进行数据存储和管理。 电阻屏输入接口: 支持电阻屏的输入操作，用户可以通过触摸屏与系统进行交互。 适用场景 本示例主要用于学习和研究嵌入式系统开发，特别是针对STM32F407微控制器的应用开发。开发者可以通过该示例快速了解如何在STM32F407上集成FreeRTOS、LittlevGL和FatFS，并进行相应的功能扩展。
Matlab实现路径规划算法项目_包含Dijkstra算法和A算法的路径规划工具_用于机器人导航自动驾驶模拟游戏AI寻路物流配送优化无人机航迹规划虚拟角色移动网络路由.zip
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12-02
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Apollo自动驾驶课程资料与技术文档解析
资源摘要信息:"自动驾驶课程资料和技术文档" 知识点一：自动驾驶概述 自动驾驶技术是利用人工智能、计算机视觉、传感器融合、机器学习、车联网等多种技术手段，实现车辆在没有人类操作的情况下完成驾驶任务的技术。...
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