卡尔动力

卡尔动力二面相隔的时间很长，而且都没有手撕，面试官都非常好，探讨了许多开放性的问题，学习到了很多，就是似乎不往下推进了一面09.031.  模型的泛化能力是如何评估的？效果如何？2.  持续学习的现实意义，应用场景3.  主动学习4.  车辆的尾灯信息的利用5.  预测和规划接口的设计，多模态的承接能力6.  轨迹和意图是对应的吗？7.  上游发了两条轨迹，下游是同等的使用，那么这两条轨迹有没有什么意义，区别呢？8.   waymo交互预测9.   AI-Planner数据的来源10.  基于规则系统提供真值是否合理反问：1.  在卡车1带多的业务模式下，轨迹预测与普通的会有什么区别吗？2.  AI-Planner的情况二面09.201. scene-centric精度差的原因？以及可以优化的地方？2. sceneTransformer3. 交互，一致性预测GameFormer如何做的？4. 优化目标和评价指标本身需要那些改动？5. 在scene-centric的情况下，如何提升agent-wise的指标，即单个agent的minADE与minFDE6. 损失的设计方式，拉普拉斯分布或则高斯分布的损失设计区别7. 预测和规划如何更好的去做协作，下游需要什么形式的多模态的定义8. 多模态有哪些类型？9. 下游如何更好的去使用这些多模态的信息？10. 基于规则已经能够解决的话，需要用模型去解决什么问题呢？11. 直接输出一条替代完整planning系统的轨迹存在问题，那这个问题可能是什么造成的呢？可以从哪些方面去做优化呢？反问：1. 预测和决策如何联合的？

🙂公司：卡尔动力🙂岗位：产品实习生🙂面试轮次：一面（一面挂）1️⃣面试官提问- Q1：请做一下自我介绍。- Q2：你找实习的方向是什么？为什么投递我们公司岗位？A2：实习方向为供应链及相关的数据运营、物流运营、产品岗位；投递原因是公司主营无人驾驶重卡，与自身专业及无人驾驶相关项目背景契合，可提供经验参考。- Q3：你期待这份实习能带来什么？A3：希望了解产品从0-1落地、竞品分析、商业模式设计等全流程，积累相关经验。- Q4：请详细介绍应急车道启用模型具体做什么？A4：基于高速公路5个监控点位的视频数据（提取交通流参数），构建模型；将点位划分为4段，2段连续拥堵时开启下一段应急车道，用算法建模及仿真软件优化参数，同时处理数据异常值。- Q5：为什么判定“两段拥堵”而非“一段”？A5：避免单一区段数据异常（如某点位交通量持续偏高）导致应急车道误开启，保证模型合理性。- Q6：5个点位划分的4段是否连续？为何会出现一段拥堵、一段不拥堵的情况？A6：4段是连续路段；因高速公路存在拐弯等地形因素，影响交通流参数，导致拥堵情况不一致。- Q7：消费者对无人驾驶事故责任判定是否关注？你对该问题及自动驾驶分级了解多少？A7：问卷中包含该问题以判断消费者了解程度；事故责任判定争议集中在驾驶员、生产商/销售商、技术开发方，暂无定论；L4为纯无人驾驶，L3为辅助驾驶需驾驶员在位，L2与L3具体区别记忆模糊，且市面车辆多为L2或L3级。- Q8：第二个项目（正大杯）请再简单介绍一下。2️⃣反问- Q9：这个岗位对实习生的期待是什么？A9：岗位分两个方向：技术向需自动驾驶相关背景或项目经验；互联网向对自动驾驶业务要求低，需较强产品思维（偏互联网产品经理），同时介绍了两个方向的核心工作内容。

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