端到端自动驾驶崛起，这6类岗位将成为核心！

主要观点总结

本文主要介绍了端到端自动驾驶的崛起和对应的岗位变化，包括深度学习算法工程师、数据科学家与数据工程师、仿真与场景生成专家、模型部署与边缘计算工程师、AI安全与可解释性专家以及AI运维与数据闭环工程师等6类核心岗位的技能需求。同时，文章还提到了3D视觉行业的细分群和相关资源。

关键观点总结

关键观点1: 端到端自动驾驶成为行业热点

传统智驾方案正在朝“一段式端到端”模型发展，即从传感器采集的数据直接输入到模型中，输出未来的行驶轨迹。这一变革带来了技术范式的转变，使得各个智驾企业纷纷调整组织架构。

关键观点2: 核心岗位分析

在端到端的趋势下，深度学习算法工程师、数据科学家与数据工程师、仿真与场景生成专家、模型部署与边缘计算工程师、AI安全与可解释性专家以及AI运维与数据闭环工程师等岗位更加重要。这些岗位的技能需求包括深度学习框架、模型部署的优化技术、多模态数据融合、仿真与场景生成、模型轻量化技术等。

关键观点3: 跨界协作和持续学习的重要性

在长达数年的变革浪潮中，持续学习能力和跨领域协作将成为工程师的核心竞争力。工程师需要与传统领域知识相结合，跨界协作，理解整车系统与行业标准。

关键观点4: 3D视觉行业的细分群和资源介绍

文章提到了3D视觉行业的多个细分群，包括SLAM、自动驾驶、三维重建等，并介绍了相关的资源和工具，如知识星球、官网、模组选型等。

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