小米汽车招聘云端大模型算法工程师（BEV/3DGS/OCC等）

最新推荐文章于 2025-12-01 19:15:00 发布
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小米汽车云端大模型算法工程师

职位描述

  1. 负责数据驱动的云端大模型算法研发和优化，研发场景与标签的生成式算法技术，包括但不限于4D真值自动化标注、多模态大模型等方向；

  2. 基于海量量产数据，研发无监督/自监督算法，持续探索大模型的语义理解能力和空间感知能力；

  3. 研发和设计基于数据驱动的自动驾驶算法迭代链路，高效的自训练pipeline，提高数据闭环效率。

职位要求

  1. 扎实的C++或Python语言知识及熟练运用, 扎实的数据结构与算法知识；

  2. 在自动驾驶相关的感知算法（包括BEV感知/3D Detection/Segmentation/Occupancy Network/多传感器融合/NerF/单目/多目深度估计/三维重建）中的一个或多个领域有过深入研究的经历；

  3. 计算机、数学、机器学习、机器人、自动驾驶或相关专业优先；

  4. 有使用 NeRF、3D 场景生成和传感器仿真等相关科研或应用经验优先；

  5. 具有自动驾驶相关项目经验者优先考虑。

投递方式：https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/index/position/7483098801416421485/detail?spread=W6B69ND

51c自动驾驶~合集56
whaosoft~aiotの开发板商城
05-28 2516
视觉-语言-动作模型（Vision-Language-Action, VLA）,通过整合。
51c自动驾驶~合集46
whaosoft~aiotの开发板商城
01-12 1978
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/13050104三维空间占有率（3D Occupancy）预测的目的是预测三维空间中的每个体素是否被占有，如果被占有，则对应的体素将被标记。3D Semantic Occupancy是在三维空间内同时编码占用状态和语义信息，成为描述自动驾驶 3D 场景的一种极具吸引力的表示方式。而自动驾驶世界模型（World Model）具备对真实物理世界的理解能力，基于一些历史信息/状态，能够预测未来时刻的场景变化甚至agents的状态
小米汽车招聘云端大模型算法工程师（BEV/3DGS/OCC等方向）
CV_Autobot的博客
08-28 136
在自动驾驶相关的感知算法（包括BEV感知/3D Detection/Segmentation/Occupancy Network/多传感器融合/NerF/单目/多目深度估计/三维重建）中的一个或多个领域有过深入研究的经历；负责数据驱动的云端大模型算法研发和优化，研发场景与标签的生成式算法技术，包括但不限于4D真值自动化标注、多模态大模型等方向；基于海量量产数据，研发无监督/自监督算法，持续探索大模型的语义理解能力和空间感知能力；计算机、数学、机器学习、机器人、自动驾驶或相关专业优先；
百度汽车云3.0 ，为端到端自动驾驶量产落地提速
weixin_55366265的博客
10-11 603
2024年9月25日至26日，2024百度云智大会在北京中关村国际创新中心成功举办。其中，“智能汽车论坛”由百度智能云和中国电动汽车百人会联合主办，该论坛以“车云协同，智能跃迁”为主题，吸引了来自汽车行业、科技行业以及交通行业的众多专家。他们围绕大模型、端到端自动驾驶等热点技术在智能汽车中的应用进行了深入的探讨和交流。在“智能汽车论坛”的首个主题演讲中，百度智能云汽车业务部总经理高果荣发表了题为“...
弯道超车！理想汽车快慢双系统会是端到端自动驾驶的答案么？
CV_Autobot的博客
07-07 1371
编辑| 理想TOP2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>>点击进入→自动驾驶之心『端到端自动驾驶』技术交流群本文只做学术分享，如有侵权，联系删文理想今天下半场发布会的受众是自动驾驶从业人员与技术爱好者，可以类比苹果的WWDC与特斯拉 AI Day。如果你作为普通用户或股东感到沉闷无趣是非常正常的。TOP2 917字总结版：系统一是...
3DGS场景重建方向-OCC应用调研
weixin_45738843的博客
10-24 789
SH球谐函数是一组正交基函数，每一个函数都可以由多个基函数组合起来，如果我们有很多基函数，我们可以通过对应的权重系数复原出原来的函数，不过本质上还是一个有损压缩，不一定那么准确，不过如果基函数越多，复原的函数越准确，但是计算量也变大了。在球面基函数中，最多的就是球谐函数了。● 驾驶场景的视图合成和可控模拟可以生成极端情况，能以更低的成本验证和增强自动驾驶系统的安全性，但从稀疏的车载传感器数据重建复杂3D场景是很困难的，特别是高速运动下，静态背景和动态物体快速变化，仅在少量视图中出现。
站在自动驾驶技术的转折点：2024端到端大佬们这样说~
CV_Autobot的博客
06-13 918
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个方向学习路线端到端自动驾驶已经成为国内新一轮智驾竞争的高地，自动驾驶之心很荣幸采访了多位业内和学术界大佬，共同探讨端到端落地的难点！如果您有相关工作需要分享，请在文末联系我们！也欢迎添加小助理微信AIDriver004，加入我们的技术交流群>>点击进入→自动驾驶之心『端到端自动驾驶』技术交流群编辑 | 自动驾驶...
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
07-15 210
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。
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
07-10 310
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
Agent自动化与代码智能
frostmelody 全网同名，大家多多关注呀~ 持续分享优质内容！
07-10 999
选AI技术就像选工具，钉钉子用小锤子就行，不需要开挖掘机！这篇文章教你根据“钉子”（你的业务需求）的大小和硬度，选择合适的“锤子”（LLM/RAG/工作流/Agent），别为了酷炫而过度设计。简单、可靠、低成本才是王道。你要用AI来自动筛选求职简历。根据任务难度和自动化程度，有。
51c自动驾驶~合集50
whaosoft~aiotの开发板商城
02-11 1103
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/13756479
51c自动驾驶~合集57
whaosoft~aiotの开发板商城
06-03 1398
多目标多头蒸馏模块：我们看到轨迹模仿学习之后的轨迹还过了其他的MLP，这就是其他头，它的目标也是不一样的，第一个是跟碰撞相关的，第二个是跟行驶区域相关的，第三个是跟舒适度相关的，也就是说不同的评判指标都有一个teacher，之前的模仿学习就是人类的teacher，那么这些teacher是怎么来的呢？本文作者提出的新的范式，就是规划模块是多模的输出，同时，目标也是多样性的，即不仅是GT的轨迹也同时引入了更多的正样本，由不同的专家给出的。还是那句话，小米汽车的成功，是小米价值观，小米模式，和小米方法论的成功。
51c自动驾驶~合集54
whaosoft~aiotの开发板商城
03-12 1874
在车道拓扑提取任务中，我们预测一个密集的邻接矩阵，用于表示车道线段和交通元素之间的关系。具体来说，车道线段之间的关系由矩阵A∈Rm×m表示，车道线段与交通元素之间的关系由矩阵A∈Rm×n表示，其中m和n分别是车道线段和交通元素的数量。尽管密集视觉提示可以实现高性能，但其高昂的成本、环境影响和低效的推理速度使其不适用于实时应用。因此，我们采用链式推理（Chain-of-Thought, COT）方法，仅对稀疏的边缘情况进行密集视觉提示，从而提高推理效率。
汽车VIN码识别：解锁汽车行业的智能密码
weixin_61746435的博客
12-01 274
在理赔环节，VIN 码识别也能加快理赔速度，通过准确识别车辆信息，快速核实事故情况，让车主能更快拿到理赔款。不同年份、不同配置的车辆，零部件可能会有差异，通过 VIN 码识别，就能准确找到适配的零部件，避免因选错零件而导致的维修延误。而且，维修店还能根据 VIN 码查询到车辆的维修历史，了解之前出现过的问题，更好地判断故障原因，制定维修方案，大大提高了维修效率，让车主能更快地取回修好的车辆。当新车辆加入租赁车队时，通过 VIN 码识别，能快速自动录入车辆信息，像车辆型号、生产年份、配置等，都能准确获取。
燃料电池汽车仿真实战：从Cruise到Simulink的硬核操作
最新发布
2508_94216386的博客
12-01 1359
1.基于Cruise与MATLAB/Simulink联合仿真完成整个模型搭建，策略为多点恒功率（多点功率跟随）式控制策略，策略模型具备燃料电池系统电堆控制，电机驱动，再生制动等功能，实现燃料电池车辆全部工作模式，策略准确；实际调试时发现，插值斜率对燃料电池寿命影响巨大，斜率太陡会导致电堆频繁启停——这就像让中年人去跑间歇跑，分分钟给你闹罢工。需要模型源码或者调试技巧的，随时可以找我唠嗑——毕竟这行最痛苦的不是写代码，而是半夜三点对着不收敛的模型怀疑人生。所以说，模型里的每个参数都是血泪教训堆出来的。
汽车电子EMC测试设备|汽车瞬态骚扰测试系统 TES-50
2501_92970833的博客
12-01 268
汽车瞬态骚扰测试系统TES-50适用于标准ISO 7637-2和GB/T 21437-2要求的瞬态传导发射试验。TES-50-MS是一个标准的汽车继电器，用于测量幅度超过500V的瞬态发射。TES-50-ES是一个半导体电子开关，用于测量幅度小于500V的瞬态发射。测试电压可达80V DC,持续电流50A,可定制更大电流产品。液晶屏示开通关断时间，具有自动、手动或者外部触发的开关特性。温度：15℃–35℃ 湿度：45%–75%闭合：20mS 开通：10mS。N型 1:1同轴端子输出。
卡索（CASO）汽车调查：汽车行业深度观察——产品之外，服务体验成核心竞争力​（汽车神秘顾客）
shenzhencaso的博客
12-01 320
汽车行业服务评估揭示终端体验与数据存在显著偏差，传统内部检查易导致"美化"现象。第三方监测通过真实性、科学性和深度性评估，帮助车企发现服务短板并推动改进。终端服务正从成本中心转变为价值载体，优质体验可提升客户留存和品牌口碑。构建"评估-分析-培训-优化"闭环管理体系，成为车企提升竞争力的关键策略，其投入产出比优于传统营销方式。
一文了解新能源汽车的AVAS
weixin_61678229的博客
11-30 830
AVAS，即Acoustic Vehicle Alerting System，是汽车安全领域的一项创新技术，也被称为“电动车辆警告系统”。它在汽车世界中崭露头角，通过发出清晰的声音信号，使道路上的行人和驾驶员更容易察觉到电动车辆的存在。
汽车车牌识别数据集(Car Number Plate Dataset)
2401_87245171的博客
11-30 900
信息类别具体内容数据集名称作者Sujay Mann发布时间2025-01-03核心定位适配YOLO架构的车牌检测标注数据集，用于模型训练与性能评估Usability评分10.00核心标签。
大模型驱动：自动驾驶迈入L3/L4新时代
"自动驾驶的‘大模型’时代，AI在智能驾驶中的应用正逐渐走向成熟，尤其是在L3/L4级别的自动驾驶技术发展中，大模型扮演着关键角色。" 1、大模型技术发展历程 大模型，尤其是大语言模型如GPT，以其庞大的参数量（亿...
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