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一、模型研發(fā)與算法設(shè)計
1、負(fù)責(zé)自動駕駛場景下基于BEV、時序感知信息的端到端大模型行為預(yù)測研發(fā)，包括軌跡預(yù)測、多主體交互建模、意圖理解等核心模塊設(shè)計與優(yōu)化。
2、基于Transformer、Diffusion、Graph等主流架構(gòu)，設(shè)計適用于自動駕駛場景的行為預(yù)測大模型，提升預(yù)測精度、泛化能力與魯棒性。
3、建立融合時序圖像、激光雷達(dá)、地圖、運動學(xué)信息的多模態(tài)輸入機制，實現(xiàn)對動態(tài)交通環(huán)境的語義理解和建模。
4、設(shè)計與決策規(guī)劃模塊的對接接口，實現(xiàn)從預(yù)測到?jīng)Q策的端到端聯(lián)動，提高系統(tǒng)閉環(huán)性能與響應(yīng)效率。
5、構(gòu)建高效的大規(guī)模訓(xùn)練框架，設(shè)計行為預(yù)測專用的評估指標(biāo)與benchmark體系，支持在線/離線評測。
6、跟蹤端到端大模型、世界模型、Diffusion模型等前沿技術(shù)，探索其在行為預(yù)測中的落地路徑。
二、技術(shù)規(guī)劃與落地（專家需要）
1、制定長期技術(shù)路線圖，推動跨領(lǐng)域的協(xié)同開發(fā)。
2、主導(dǎo)算法在量產(chǎn)項目中的工程化落地，包括性能調(diào)優(yōu)、硬件適配（如車規(guī)級芯片）與實時性保障。
三、團(tuán)隊管理（專家需要）
1、組建并帶領(lǐng)算法團(tuán)隊，負(fù)責(zé)技術(shù)方向把控、代碼審查與人才培養(yǎng)。
2、跨部門協(xié)作（如系統(tǒng)工程師、測試團(tuán)隊），推動技術(shù)方案的全流程驗證與迭代。