1、编程与工具· 编程语言:Python 和 C++· 深度学习框架:PyTorch· 开发工具:Linux、Git2、核心算法· 视觉类开源库:OpenCV、PCL、open3d· 视觉感知基础:2D/3D目标检测、目标跟踪、语义分割· 前沿感知范式:BEV感知、Occupancy Network、端到端感知· 多传感器融合:多传感器标定与融合3、工程能力· 模型优化部署:模型蒸馏、量化、TensorRT部署· 数据处理闭环:数据标注、训练、仿真测试· 特定领域知识:可能需熟悉CUDA编程、ROS/ROS2、SLAM