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年的秋招已经开始了，不少双非的同学都很迷茫。。。 目前在实验室做的工作有些落伍，现在无论是自动驾驶还是具身智能公司都需要实力比较强、背景比较好的同 学。 以下是 知识星球 内部一位双非同学的提问，非常具有代表性： 各位大佬们好，我目前是一个双非的研究生，研究方向是多传感器融合定位的，然后学过python、深度学 习、ros等等，但都学的不是很精，现在想多学一点为以后找工作用，感觉算法岗我的学历可能不太行，请 问各位大佬们我应该往哪个方向学比较好呢？学些什么知识呢？ 星主回答：你的技术栈都比较偏机器人一些，SLAM和ROS这块都可以尝试一下和机器人/具身智能打交道。这 块需求也比较大，可以做一些优化、集成类工作~ 另一方面，我们了解到大一些的公司各家的hc都不是很多，要求基本上都是端到端、大模型、VLA、强化学 习、3DGS这些比较前沿的方向。如果你做的是这块，是有机会的，很多tire 1的公司或者主机厂也正在follow前 沿的技术，大概是从无图往端到端转，差不多技术栈推迟1-2代。像LV融合、无图、 ...

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 不少双非的同学都很迷茫。。。 实验室参与的工作有些落伍，现在无论是自动驾驶还是具身智能公司都需要实力比较强、背景比较好的同学。 同时呢，现在也有很多机器人的公司处于快速发展的阶段，很多初创公司都融了比较可观的钱，未来几年问题不 大，而且培养是全方面的。 工作肯定是会苦一些，但技术栈这块确实实打实的可以学习到很多，也建议你看看，像深圳、杭州我们最近也都 线下拜访了很多机器人公司，具身智能毋庸置疑是最前沿的方向了，但确实传统的机器人仍然是产品的主线。 加油~ 最后欢迎大家加入 知识星球 ，硬核资料在星球置顶： 加入后可以获取自动驾驶视频课程、硬件及代码学习资 料。业内最全的全栈学习路线图，独家业内招聘信息分享~ 我们目标是未来3年内打造一个万人聚集的智能驾驶& 具身智能 社区，这里也非常欢迎优秀的同学加入我们（目 前已经有华为天才少年、自驾领域研究前沿的多为大佬加入）。我们和多家业内公司搭建了学术 + 产品+ 招聘完 整的桥梁和链路，同时内部在教研板块也基本形成了闭环（课程 + 硬件+问答）。社区里面既能看到最新 ...

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 自动驾驶技术日渐火热，各类开发者数据集层出不穷。"自动驾驶之心"已整理收录了100多个优质自动 驾驶数据集，为初学者和工程师提供了丰富素材。本文仅选取其中5个数据集进行介绍，覆盖了从感知 （目标检测、分割）到视觉里程计等多种任务场景。无论你是入门新手还是科研工程师，这5个数据集 都值得关注，更多资源欢迎加入社群获取完整资料！ 不过，本文介绍的只是"自动驾驶之心"社群中海量资源的一小部分。想要获取全部100+数据集的详细信 息，以及与志同道合的业内同仁实时交流，请加入"自动驾驶之心"知识星球并加入社群！ 1. KITTI 数据集 KITTI 数据集是自动驾驶领域最经典、使用最广泛的基准数据集之一。它通过在卡尔斯鲁厄街道环境中 搭载高精度传感器（如双目彩色/灰度相机、Velodyne 3D 激光雷达、GPS/IMU 等）采集数据。数据集中 包含了立体视觉、光流、视觉里程计、3D 目标检测和跟踪等多种感知任务的标注（如图像序列和 3D 物 体轨迹）。丰富的城市、高速和乡村场景让 KITTI 成为评测车载视觉算法性能 ...