汽车作为移动终端，承载着办公、娱乐、情感等诸多功能。随着交互、生态、服务化需求的变化，原本分布式的 ECU（电子控制单元）更多被集成到整车上，电子部件数量持续增长，相互之间的通信关系愈发复杂。不同系统之间不仅需要相互协同配合，还需交换大量数据。与此同时，车云两端大数据的应用以及智能化 AI 上车等趋势，既是汽车电子电气架构发展的源动力，也是其目标指引。在这种形势下，汽车行业竞争愈发激烈，车辆研发周

智能座舱、智能驾驶、AI大模型、互联网产品经理求职辅导；汽车行业感知算法、规划控制、预测决策、融合算法工程师求职辅导；汽车行业系统架构求职辅导、汽车行业测试工程师求职辅导；土木转行CAE求职辅导，项目实战，简历修改，转型规划，面试辅导等同学背景：qs200海归硕，双非本，机械设计转型经过：学弟自己从5月开始自己摸索提前批投递AI，身边的朋友很多都拿到了offer，越往后，学弟面的越没信心。

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本文探讨大模型在自动驾驶决策与规划中的应用。传统模块化架构存在泛化能力不足等问题，端到端学习虽能提升性能，但面临可解释性、泛化性和稀疏奖励等挑战。大语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)为解决这些问题提供新思路：LLM通过自然语言增强可解释性，VLM融合多模态信息提升场景理解能力。研究分析三种大模型应用范式：直接生成决策指令(如LimSim++的解耦框架)、生成辅助特征(如AsyncDrive

本文探讨大模型在自动驾驶决策与规划中的应用。传统模块化架构存在泛化能力不足等问题，端到端学习虽能提升性能，但面临可解释性、泛化性和稀疏奖励等挑战。大语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)为解决这些问题提供新思路：LLM通过自然语言增强可解释性，VLM融合多模态信息提升场景理解能力。研究分析三种大模型应用范式：直接生成决策指令(如LimSim++的解耦框架)、生成辅助特征(如AsyncDrive

技术重要性：利用生成式AI和世界模型等先进人工智能技术生成高质量的合成数据，可有效缓解数据短缺难题，提升算法模型的可靠性，是自动驾驶模型训练极具前景的发展方向。技术重要性：EMB具备结构简洁、响应快速、控制精准、安全性能显著提升等优势，是适配高级别自动驾驶的关键制动技术，是未来车辆制动系统的重要发展方向。技术发展趋势：2025年，智能电池有望实现内部电势、温度、形变、气压、关键组分的同步自感知、内

智能座舱产品经理、智能驾驶产品经理、AI大模型产品经理、算法、开发、测试、仿真、质量、项目等岗位1、什么是自动泊车自动泊车是通过遍布车辆周围的传感器探测车辆周围环境信息和有效泊车空间，并规划泊车路径，控制车辆的转向和加减速，使车辆半自动或自动完成泊车操作的功能。

传统的自动驾驶架构多衍生于机器人架构，因此，在机器人领域的感知-定位-规划三大模块及其功能衍生，在很长时间内一直是自动驾驶架构发展的基调。典型的自动驾驶系统通常包含以下几个核心模块：感知模块（Perception）感知模块负责收集和解释车辆周围环境的信息。这包括使用各种传感器，如摄像头、激光雷达（LiDAR）、雷达和超声波传感器来检测和识别周围的物体，例如其他车辆、行人、交通信号和道路标志。感知模

传感器融合是指将来自多个不同类型传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、全球定位系统、惯性传感器等）的数据进行整合，通过智能算法进行综合分析和处理，以获得更加全面、准确、可靠的环境信息。采用BEV（鸟瞰图）Transformer架构，将多传感器特征映射至统一BEV空间，实现跨模态特征融合（如毫米波雷达速度信息与激光雷达点云几何特征结合）。基于D-S证据理论的多传感器置信度加权融合，消除

传感器融合是指将来自多个不同类型传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、全球定位系统、惯性传感器等）的数据进行整合，通过智能算法进行综合分析和处理，以获得更加全面、准确、可靠的环境信息。采用BEV（鸟瞰图）Transformer架构，将多传感器特征映射至统一BEV空间，实现跨模态特征融合（如毫米波雷达速度信息与激光雷达点云几何特征结合）。基于D-S证据理论的多传感器置信度加权融合，消除