研一刚开学，要不要all inIC验证？

今年传统slam秋招截止到现在，总结如下：1.车企进不入，头部车企面试难度高的离谱（3-4轮技术面，甚至包含专门的手撕八股环节），hc剧少，基本上都是干数据生产的工作，卡双九（有论文可以稍微降低一下学历要求或者强对口实习）进面试不在少数。。。。，来就是要能干活的，池子还很深（车bu救救我吧，呜呜呜，虽然进去可能要搞开发了。。。直接道路严重走错）2.机器人最近确实势头比较猛，相对应的slam岗位要多了，但大部分基本上都是初创，应届生水平不够去初创要死掉半条命都有可能；仓储类机器人slam确实硬需求，但做的很成熟，hc其实也不多，而且技术栈都是2d的（太成熟了），调度算法在这里感觉比slam hc相对要多；割草机器人，泳池机器人（这种感觉slam搞起来还有点意思，户外还是有很多工作可以去做的）一些公司给的待遇不错都是40+起步，但是进面普遍卡双九（有论文可以稍微降低一下学历要求或者强对口实习），也就是双九（或论文和强对口实习）才有资格竞争，竞争难度堪比车企3.借助3dgs之风，诞生了很多手持三维重建设备的厂商，并且市场需求还不错，也产生了一些slam算法工程师的需求，但需求量目前还不算大，但有总比没有强，就是不知道待遇咋样，相关信息太少。。。4.额外补充一下，落地L4（比如无人物流），虽然招slam，也需要slam，但是行业竞争压力很大，校招需求不多，需要立刻干活的社招总结：目前slam在机器人，手持设备，无人机这种对算力设备要求很苛刻，很care硬件成本的方向总体需求已经远超车企！如果未来打算从事slam行业，可以主要去找这些方向的实习，招聘时候投递这些厂商也会更有优势！对了，slam虽然挂着算法的名号，实际上很多厂子，开的不如中大厂软开测开价，真是纯纯小丑，传统slam，抓紧润，未来slam无非就是工业界厂子里还用到，要不然就是生产真值或者三维重建给learning算法生产数据的角色了。同样的学习投入成本，和回报完全不成正比，log化严重！如果只是图搞钱，去大厂软开（后端）或者测开难度比slam低多了，赚的钱还不比slam算法差，我bg92，身边搞传统规控和slam的，保底的大部分都是软开测开，有些明智的提前布局转ai开发了，这个发展潜力感觉也不错，毕竟算法至少少数人，落地的牛马需求才是大头，传统算法堪比算法软开双修