车辆工程研究生如何拿到自动驾驶，智能网联相关offer?

一、车辆工程研究生如何拿到自动驾驶，智能网联相关offer?

可以参考本人的情况：

Simon：2021渣硕秋/春招总结（自动驾驶C++）

以下是本人的看法（仅代表个人观点）：

目前自动驾驶offer主要有以下几种：

1. 车企的自动驾驶部门（上汽、广汽、吉利等）
2. 自动驾驶初创公司（Pony、Momenta、文远等）
3. 互联网公司的自动驾驶部门（百度、滴滴、华为等）
4. 造车新势力（小鹏、理想、蔚来）

以下仅表达个人观点：

总体难度：2 > 3 > 4 > 1

平均薪酬：2 > 3 > 4 > 1

主要的岗位可以分为算法和非算法两大类。

1）算法

自动驾驶的算法细分：感知、定位、决策、规划、控制等等。

感知：神仙打架，竞争太激烈了，薪酬比较高

定位：学习难度大，学得好的话机会还是不少的

决策/规划/控制：目前智能汽车里面还是用的常用的算法，强化学习还没有大规模的落地应用，这部分竞争少一点。

除了算法能力之外，C++等也是重要的考察点。毕竟你实现的算法是要在自动驾驶系统里面跑起来的。

可能有的人觉得自己算法成果不出众，但又不想去做纯开发的工作，其实有的公司会有一些算法开发的工作，他们想要招那些既会算法，同时C++等工程知识又比较熟悉的人，这方面会对算法的要求没那么高。

2）开发

这些开发的岗位包括系统开发、嵌入式、测试等，这些就和车辆工程的背景关系没那么大，但是科班的人很少会愿意做这方面的工作（毕竟钱少啊），因此这些岗位的机会还是有的，而且个人感觉还挺多。这部分的知识储备主要就是C++、操作系统、Linux这些计算机知识了，当然有相关项目更好。

还有很重要的一点：尽量找实习、尽量找实习、尽量找实习。

薪资方面：对比起互联网大厂的确比不了，但是对比传统车企还是高点的。本人主要找的开发岗位，offer大多是30W+的。

最后想说一句，2020年找自动驾驶、智能网联相关offer比起2019年感觉好点了，21年应该会更好（达摩院都放出了挺多实习hc）。华为和百度都宣称21年下半年会有搭载相关自动驾驶系统的量产车落地，如果真的实现了这个行业在未来两三年的机会应该变多。

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插个眼：

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二、智能城市 自动驾驶

智能城市和自动驾驶：未来城市发展的关键

随着科技的迅猛发展，智能城市和自动驾驶成为了人们关注的焦点。智能城市以人工智能技术为基础，通过互联网和物联网的连接，改善了城市的管理和生活品质。而自动驾驶技术的出现，则为交通行业带来了革命性的变化。

智能城市的发展

智能城市的核心理念是利用人工智能和信息技术来提高城市的效率和可持续性。通过将各种设备和系统连接起来，智能城市可以实现实时监控和数据共享，从而提供更优质的城市服务。

智能城市的建设需要依靠先进的技术设备，例如感知器、传感器和网络互连设备。这些设备能够收集各种数据，例如交通流量、空气质量和垃圾管理情况。通过分析这些数据，城市管理者可以做出更明智的决策，改善居民的生活质量。

智能城市的一个重要领域是能源管理。通过智能电网和能源监控系统，城市可以更高效地管理能源分配和使用，减少能源浪费。智能照明系统可以根据需求智能调整照明亮度，减少能源消耗。而智能交通系统可以优化交通信号，减少交通堵塞和汽车排放。

另一个重要领域是智能安全。智能城市可以利用监控摄像头、人脸识别技术和大数据分析来提供更高效的安全监控和犯罪预防。例如，智能警务系统可以自动识别可疑行为并及时采取措施，提高城市的治安水平。

自动驾驶技术的突破

自动驾驶技术是智能城市中一个备受瞩目的领域。通过使用传感器、摄像头和雷达等设备，自动驾驶汽车可以实时感知周围环境，做出相应的驾驶决策。这种技术的出现将彻底改变交通行业的面貌。

自动驾驶技术有助于提高交通安全性。统计数据显示，绝大部分交通事故是由人为错误所致。而自动驾驶汽车不受疲劳、分心和情绪等因素的影响，可以更加准确地预测和避免潜在的危险。此外，自动驾驶汽车之间的通讯也可以实现更高效的交通协作，减少事故发生的可能性。

自动驾驶技术还对交通拥堵问题具有潜在的解决方案。通过智能交通管理系统的支持，自动驾驶汽车可以进行实时的路况预测和优化路径规划。这将有助于减少交通堵塞，提高道路的通行效率。

此外，自动驾驶技术还有助于提高交通效率和节能减排。自动驾驶汽车可以通过智能的加速和减速控制，避免过度的急转弯和燃油浪费。同时，自动驾驶汽车可以通过直接与智能交通信号互联，实现更精确的信号控制，减少交通停滞和排放。

智能城市与自动驾驶的挑战

尽管智能城市与自动驾驶技术带来了诸多优势，但也面临一些挑战。

首先，安全性是智能城市与自动驾驶技术发展的重要问题。智能城市和自动驾驶汽车都需要大规模的数据交换和处理，这涉及到个人隐私和网络安全的风险。因此，确保数据的安全传输和储存是至关重要的。

其次，智能城市和自动驾驶技术的发展需要依赖完善的基础设施和规划。例如，智能城市需要良好的网络覆盖和数据中心支持。而自动驾驶汽车需要配备先进的传感器和通信设备。这要求政府和企业在发展智能城市和自动驾驶技术方面投入大量的资金和资源。

此外，智能城市和自动驾驶技术的推广还需要解决法律和道德问题。例如，当自动驾驶汽车发生事故时，责任归属是一个重要的问题。同时，智能城市的运营涉及到对个人隐私的监控和数据收集，需要建立相应的法律和伦理框架。

结论

智能城市和自动驾驶技术将成为未来城市发展的关键。智能城市通过人工智能和信息技术的应用，实现了城市管理和生活品质的全面提升。自动驾驶技术彻底改变了交通行业的面貌，提高了交通安全性和效率。

然而，智能城市与自动驾驶技术的发展面临诸多挑战，如数据安全、基础设施建设和法律伦理等问题。解决这些问题需要政府、企业和社会各界的共同努力。

综上所述，智能城市与自动驾驶技术的发展将推动未来城市的进步，在提高居民生活质量和保护环境的同时，也带来了新的机遇和挑战。

三、自动驾驶 智能交通

自动驾驶和智能交通是当今科技领域的热门话题之一。随着人工智能和物联网的迅速发展，自动驾驶技术正逐渐成为现实。这项技术的出现彻底改变了交通行业和人们的出行方式，为我们带来了巨大的机遇和挑战。

什么是自动驾驶？

自动驾驶，顾名思义，是指车辆能够在没有人类司机的情况下自主行驶和导航。它通过使用各种传感器和系统来感知周围环境，并使用这些信息来做出决策和控制车辆的行为。

在自动驾驶技术中，人工智能起着至关重要的作用。通过深度学习和机器学习算法，车辆能够学习和理解不同的交通场景，并做出准确的判断。这种技术可以大大提高行驶的安全性和效率。

智能交通的优势

智能交通系统是一个基于信息技术的交通管理系统，其目标是有效地控制和管理交通流量，提高交通效率和安全性。

智能交通系统可以通过实时监测和分析交通数据，提供实时的交通流信息和预测。这使得交通管理者能够更好地规划道路和道路网络，减少交通拥堵和事故。

此外，智能交通系统还可以提供个性化的出行建议和路线规划，帮助人们选择最佳的出行方式和路线。例如，它可以根据交通状况和用户偏好，推荐公共交通或共享出行方式。

自动驾驶和智能交通的融合

自动驾驶和智能交通系统的融合将会推动交通行业的革命性变革。借助自动驾驶技术，智能交通系统可以更好地掌握交通流量和路况信息，从而更加高效地进行交通管理。

自动驾驶车辆可以通过与智能交通系统的实时通信，获取最新的交通信息，并做出相应的决策。它们可以根据交通情况调整行驶速度和路线，避免拥堵和事故的发生。

同时，智能交通系统也可以通过与自动驾驶车辆的合作，提供更准确的路况信息和导航服务。这种融合将使得交通行驶更加智能化、高效化和安全化。

自动驾驶和智能交通的挑战

尽管自动驾驶和智能交通系统带来了许多优势，但它们仍然面临着一些挑战。

首先，安全性是自动驾驶技术面临的主要挑战之一。虽然自动驾驶车辆配备了各种传感器和系统，但在复杂的交通环境中，仍然难以完全避免意外情况的发生。因此，确保自动驾驶车辆的安全性是一个重要的课题。

其次，智能交通系统需要大量的交通数据来支持其决策和预测。然而，获取可靠和准确的交通数据仍然是一个挑战。相关部门需要抓紧建设交通数据采集和处理系统，以确保智能交通系统的可靠性和准确性。

此外，自动驾驶和智能交通技术的普及和推广也面临着一些法律和道德的挑战。如何解决责任与道德问题，以及制定相关的法规与政策，将是一个复杂而且长期的过程。

结论

自动驾驶和智能交通技术为我们带来了前所未有的机遇和挑战。它们的发展将彻底改变交通行业和人们的出行方式。但同时，我们也需要充分认识到其中的挑战，并持续投入研发和创新，以应对未来交通发展的需求。

只有在技术的不断进步和规范的基础上，自动驾驶和智能交通技术才能更好地为人类服务，实现安全、高效和可持续的交通系统。

四、车辆自动驾驶技术原理特征分类？

1.自动驾驶技术分级

自动驾驶技术分为多个等级，目前国内外产业界采用较多的为美国汽车工程师协会（SAE）和美国高速公路安全管理局（NHTSA）推出的分类标准。按照SAE的标准，自动驾驶汽车视智能化、自动化程度水平分为6个等级：无自动化（L0）、驾驶支援（L1）、部分自动化（L2）、有条件自动化(L3)、高度自动化(L4)和完全自动化（L5）。两种不同分类标准的主要区别在于完全自动驾驶场景下，SAE更加细分了自动驾驶系统作用范围。

2.自动驾驶技术路线

在自动驾驶技术方面，有两条不同的发展路线：

第一种是“渐进演化”的路线，也就是在今天的汽车上逐渐新增一些自动驾驶功能，例如特斯拉、宝马、奥迪、福特等车企均采用此种方式，这种方式主要利用传感器，通过车车通信（V2V）、车云通信实现路况的分析。

第二种是完全“革命性”的路线，即从一开始就是彻彻底底的自动驾驶汽车，例如谷歌和福特公司正在一些结构化的环境里测试的自动驾驶汽车，这种路线主要依靠车载激光雷达、电脑和控制系统实现自动驾驶。

从应用场景来看，第一种方式更加适合在结构化道路上测试，第二种方式除结构化道路外，还可用于军事或特殊领域。

3.自动驾驶涉及的软硬件

1、传感器

传感器相当于自动驾驶汽车的眼睛。通过传感器，自动驾驶汽车能够识别道路、其他车辆、行人障碍物和基础交通设施。按照自动驾驶不同技术路线，传感器可分为激光雷达、传统雷达和摄像头三种。

（1）激光雷达

目前是被采用比例最大的设备，Google、百度、Uber等公司的自动驾驶技术目前都依赖于它，这种设备被架在汽车的车顶上，能够用激光脉冲对周围环境进行距离检测，并结合软件绘制3D图，从而为自动驾驶汽车提供足够多的环境信息。激光雷达具有准确快速的识别能力，唯一缺点在于造价高昂（平均价格在8万美元一台）导致量产汽车中难以使用该技术。

（2）传统雷达和摄像头

由于激光雷达的高昂价格，走实用性技术路线的车企纷纷转向传统雷达和摄像头作为传感器替代方案，例如著名电动汽车生产企业特斯拉，采用的方案就是雷达和单目摄像头，国际知名厂商为Mobileye等。其硬件原理与目前车载的ACC自适应巡航系统类似，依靠覆盖汽车周围360°视角的摄像头及前置雷达来识别三维空间信息，从而确保交通工具之间不会互相碰撞。

虽然这种传感器方案成本较低、易于量产，但对于摄像头的识别能力具有很高要求：单目摄像头需要建立并不断维护庞大的样本特征数据库，如果缺乏待识别目标的特征数据，就会导致系统无法识别以及测距，很容易导致事故的发生。而双目摄像头可直接对前方景物进行测距，但难点在于计算量大，需要提高计算单元性能。

2、高精度地图

自动驾驶技术对于车道、车距、路障等信息的依赖程度更高，需要更加精确的位置信息，是自动驾驶车辆对环境理解的基础，随着自动驾驶技术不断进化升级，为了实现决策的安全性，需要达到厘米级的精确程度。如果说传感器向自动驾驶车辆提供了直观的环境印象，那么高精度地图则可以通过车辆准确定位，将车辆准确地还原在动态变化的立体交通环境中。

3、V2X

V2X，指的是车辆与周围的移动交通控制系统实现交互的技术，X可以是车辆，可以是红绿灯等交通设施，也可以是云端数据库，最终目的都是为了帮助自动驾驶车辆掌握实时驾驶信息和路况信息，结合车辆工程算法做出决策，是自动驾驶车辆迈向无人驾驶阶段的关键。

4、AI算法

算法是支撑自动驾驶技术最关键的部分，目前主流自动驾驶公司都采用了机器学习与人工智能算法来实现。海量的数据是机器学习以及人工智能算法的基础，通过此前提到的传感器、V2X设施和高精度地图信息所获得的数据，以及收集到的驾驶行为、驾驶经验、驾驶规则、案例和周边环境的数据信息，不断优化的算法能够识别并最终规划路线、操纵驾驶。

五、手机智能汽车自动驾驶

智能手机如今已经成为人们生活中不可或缺的一部分，而随着科技的不断发展，智能手机的功能也在不断地扩展和深化。其中，智能汽车和自动驾驶技术的发展成为了当前科技领域的热门话题之一。

智能手机与智能汽车

智能手机与智能汽车之间存在着密不可分的联系。随着人工智能和自动驾驶技术的快速发展，智能手机作为智能汽车的重要控制中心，扮演着越来越关键的角色。

通过智能手机APP，人们可以实现对智能汽车的远程控制、监控和管理。无论是远程开启汽车空调、锁车、预约充电等功能，还是实时获取汽车位置、行驶状态、车况信息等数据，智能手机都为用户提供了便捷的操作方式，让驾驶变得更加智能化和便利。

智能汽车与自动驾驶技术

智能汽车与自动驾驶技术是智能交通系统中的重要组成部分。自动驾驶技术的发展，让智能汽车不仅具备了智能化的控制能力，还实现了自主感知、决策和行驶的能力。

通过激光雷达、摄像头、传感器等设备，智能汽车可以实现对道路、车辆、障碍物等信息的实时感知，从而做出相应的决策和行驶动作。自动驾驶技术的应用使得驾驶变得更加安全、高效和便捷，也极大地提升了交通出行的舒适性和便利性。

智能手机在自动驾驶中的作用

智能手机作为智能汽车的控制中心之一，在自动驾驶技术中发挥着重要作用。通过智能手机与智能汽车的连接和通信，用户可以实现对自动驾驶系统的远程控制和监控。

用户可以通过智能手机APP对自动驾驶系统进行设置、调整，还可以实时查看车辆当前的位置、行驶路线、车况信息等。智能手机的应用让驾驶者随时随地都能掌握车辆的状况，保障驾驶安全。

未来智能手机在汽车领域的发展

未来，随着5G、人工智能等技术的不断发展，智能手机在汽车领域的应用将更加深入和广泛。智能手机不仅能够成为智能汽车的控制中心，还可以实现与车载系统、智能交通系统的无缝连接。

智能手机还能整合更多的智能功能，如语音识别、人脸识别、手势控制等，为驾驶者提供更加智能化和个性化的交互体验。未来的智能手机必将成为驾驶者出行中不可或缺的智能伙伴。

结语

智能手机和智能汽车在自动驾驶技术的推动下，正逐步实现更加紧密的融合与互动。智能手机作为智能汽车的控制中心，发挥着越来越重要的作用，为人们的出行带来更多的便利与安全保障。

未来，随着科技的不断进步，智能手机在汽车领域的应用将会更加丰富多彩，给驾驶者带来全新的出行体验。让我们共同期待智能手机与智能汽车在自动驾驶道路上的更加深入合作与发展！

六、自动驾驶技术如何提升车辆安全性

七、人工智能驱动的自动驾驶技术探讨：人工智能大会自动驾驶论坛

人工智能驱动的自动驾驶技术探讨

随着人工智能技术的不断发展，自动驾驶技术正逐渐成为行业热点。人工智能大会自动驾驶论坛作为这一领域的重要会议，囊括了众多专家学者和行业领袖，分享他们在自动驾驶技术上的最新研究成果和见解。

人工智能在自动驾驶中的应用

通过深度学习和神经网络技术，人工智能赋予汽车智能化，使其能够感知周围环境、做出实时决策，并安全地驾驶。在自动驾驶论坛上，与会者探讨了人工智能在自动驾驶中的关键作用，以及如何优化和改进自动驾驶系统的性能。

自动驾驶技术面临的挑战

虽然自动驾驶技术取得了长足进展，但仍然面临诸多挑战，如道路环境复杂、交通规则不确定等。在论坛上，专家们深入探讨了自动驾驶技术的现状和未来发展方向，共同探讨解决方案，推动行业持续创新。

自动驾驶技术的未来展望

随着人工智能技术的不断突破和进步，自动驾驶技术将迎来更广阔的发展空间，成为未来交通出行的重要组成部分。人工智能大会自动驾驶论坛为行业发展指明了方向，促进了智能交通技术的创新与应用。

感谢您看完本篇文章，希望通过了解人工智能驱动的自动驾驶技术探讨，您能对这一前沿技术有更深入的了解。

八、自动驾驶和智能驾驶的区别？

自动驾驶是指车辆在无需人类驾驶员干预的情况下，能够自主行驶、完成驾驶任务的一种技术。自动驾驶技术分为5个等级，分别是L0级（无自动驾驶功能）、L1级（驾驶辅助）、L2级（部分自动驾驶）、L3级（高度自动驾驶）和L4级（完全自动驾驶）。自动驾驶技术的核心是车载传感器、高精度地图、车联网和人工智能算法等。

智能驾驶则是指车辆在驾驶过程中，通过集成各种智能系统和技术，提高驾驶安全、舒适性和效率。智能驾驶主要包括自适应巡航、车道保持辅助、自动泊车、智能避障等功能。智能驾驶系统通常包括车载传感器、控制器、执行器等组件。

总结一下，自动驾驶和智能驾驶的区别主要体现在以下几个方面：

1.技术水平：自动驾驶的技术水平更高，能够在更大程度上替代人类驾驶员；而智能驾驶主要集中在驾驶辅助功能方面。

2.自主程度：自动驾驶车辆能够在特定场景下自主行驶，而智能驾驶车辆仍需人类驾驶员参与驾驶过程。

3.功能范围：自动驾驶技术涵盖了从L0级到L4级的多个等级，而智能驾驶主要集中在L1级和L2级功能。

4.技术核心：自动驾驶技术的核心是车载传感器、高精度地图、车联网和人工智能算法等，而智能驾驶技术的核心是各种驾驶辅助功能。

希望我的回答能帮助您理解自动驾驶和智能驾驶的区别。如果您还有其他问题，请随时提问。

九、智能汽车自动驾驶etf有哪些？

智能汽车自动驾驶ETF是一种专门投资于自动驾驶汽车行业的交易型基金，主要包括自动驾驶汽车制造商、传感器技术、互联网服务和软件等领域公司。

目前市场上比较知名的智能汽车自动驾驶ETF包括iShares Self-Driving EV and Tech ETF（IDRV）、Global X Autonomous & Electric Vehicles ETF（DRIV）和First Trust Nasdaq Global Auto ETF（CARZ）。通过投资这些ETF可以轻松实现对智能汽车自动驾驶行业的分散投资，同时也能够实现对该行业未来发展趋势的挖掘。

十、探索电车智能科技：从自动驾驶到智能充电

电车的智能科技应用日益成熟，涵盖了诸多领域，包括自动驾驶、智能充电、车载娱乐等。通过引入最新的科技，电车行业正迎来一场革命。

自动驾驶

自动驾驶技术是电车领域的热门话题之一。通过人工智能和传感器技术，电车可以实现自动巡航、智能避障等功能，极大地提升了驾驶的安全性和便利性。这种革命性的技术正逐渐改变人们对出行的认知，成为电车行业的一大亮点。

智能充电

随着电车充电基础设施的完善，智能充电技术也逐渐崭露头角。智能充电系统能够根据能源市场价格、用户的行车计划等因素进行智能调配充电计划，提高能源利用率，降低用电成本，同时减少对电网的冲击。这一技术的应用，不仅为用户带来更便捷的充电体验，也对能源的可持续利用起到了积极的促进作用。

车载娱乐

随着科技的不断进步，电车的车载娱乐系统也日益智能化。包括人机交互界面、车载互联网、个性化推荐系统等功能逐渐成为标配。这些智能化的车载娱乐系统为乘客提供了更加丰富多彩的出行体验，成为吸引消费者的一大利器。

综上所述，电车的智能科技应用已经深入到了出行的方方面面，从驾驶到充电，再到乘车体验，都有着革命性的变革。随着科技的不断进步，相信电车行业的未来将会迎来更多的惊喜。

感谢您阅读本文，希望通过这篇文章对电车智能科技的应用有更深入的了解。