小鹏汽车具身智能导航数据洞察实习生

主导机器人行业趋势与市场需求洞察，结合技术可行性与商业价值，挖掘高潜力应用场景，输出差异化产品定义与竞争策略。 主导用户需求挖掘，将抽象需求转化为具体的产品功能、交互逻辑与形态设计，确保产品定义兼具创新性与落地性。 与技术产品经理、技术团队高效协同，推动技术攻关与方案优化，确保关键模块（如结构、运控、电子电气传感器、环境感知与理解、导航规控等）的研发落地符合产品定义。 制定并管理研发计划，覆盖需求分析、原型开发、测试验证、量产交付等阶段，确保项目按期按质交付且BOM成本达标。 为产品商业成功负责，进行产品全生命周期管理，协调内外部资源如供应链、市场、售后，确保产品从概念到上市的成功。 沉淀产品方法论与技术资产，推动团队能力升级，提升产品线整体竞争力。

1. VLA/VLN算法开发：研究并实现Vision-Language-Action (VLA) / Vision-Language Navigation（VLN）算法，使机器人能够根据自然语言指令以及当前场景进行自主移动； 2. 多模态融合：开发视觉、语言、地图等多模态信息融合模块，提升导航决策的准确性； 3. 场景理解：实现基于视觉和语言的场景语义理解，支持复杂环境下的目标定位与路径规划； 4. 模型训练与优化：负责VLA/VLN模型的训练、调优及推理性能优化； 5. 数据与评测：参与导航数据集构建、评测指标设计及Benchmark开发。

1. 路径规划 ‒ 开发适用于多种场景（如机器人导航、自动驾驶、无人机等）的路径规划算法； ‒ 实现经典和前沿的全局及局部路径规划方法（如 A*、Dijkstra、RRT、DWA 等），优化路径规划的效率和鲁棒性； ‒ 处理动态环境中的路径生成和调整，解决复杂场景下的避障问题。 2. 行动决策 ‒ 研究并实现具身智能体的行动决策算法，设计任务分解和行为选择的逻辑； ‒ 基于行为树（Behavior Tree）、有限状态机（FSM）等方法，构建模块化的决策框架； ‒ 开发多智能体协作与竞争的行动决策模型，支持复杂交互任务的执行。 3. 强化学习（Reinforcement Learning，RL） ‒ 针对具身智能场景（如机械臂控制、机器人动态避障、导航等），设计强化学习的 reward 函数和训练策略； ‒ 实现主流深度强化学习算法（如 DQN、DDPG、PPO、SAC 等），解决高维连续控制与探索问题； ‒ 优化强化学习模型的收敛速度和鲁棒性，提升算法在实际场景中的表现。 4. 模仿学习（Imitation Learning，IL） ‒ 通过专家示范数据（如轨迹、动作序列）训练智能体，实现模仿人类/智能体行为； ‒ 应用行为克隆（Behavior Cloning, BC）、逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning, IRL）等技术解决稀疏奖励问题； ‒ 结合模仿学习与强化学习，提升智能体在复杂任务中的学习和泛化能力。 5. 算法优化与工程实现 ‒ 优化算法的计算效率和资源占用，适配实时性要求 ；‒ 在仿真环境（如 Gazebo、PyBullet、Mujoco 等）和真实设备中验证算法性能； ‒ 配合嵌入式团队完成算法在终端设备上的部署与优化。 6. 技术研究与创新 ‒ 跟踪具身智能领域的前沿算法进展，探索新技术的实际应用； ‒ 研究多模态感知与决策（如视觉、语音、触觉）的融合方法，提升智能体的环境理解与行动能力； ‒ 参与长期自主学习、在线学习和自适应学习系统的设计与开发。

我们是谁？ 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商，高德地图日均服务数亿用户出行决策，每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现厘米级高精地图、实时三维重建、多模态感知等核心技术的引擎，持续突破自动驾驶、AR导航、智慧交通等领域的技术边界。 团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们？ 挑战世界级技术难题，追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 岗位职责： 1. 多模态大模型研发与应用 负责多模态大模型的核心架构设计，研究并实现图片、视频、文本等跨模态特征对齐、融合与表征学习方法，负责多模态大模型的数据准备、高效训练（包括但不限于预训练、SFT、强化学习等）、推理加速等。 2. 模型优化与小型化部署 负责多模态大模型的轻量化设计、压缩与加速，确保模型在端侧设备上的高效运行。 针对高德地图的实际业务场景，优化模型性能，平衡精度与效率。 3. 创新性研究与落地 跟踪端侧生成式AI（Edge Generative AI）、强化学习（PPO、GRPO等）、智能Agent等前沿技术，探索多模态大模型在自动驾驶、智能导航等领域的潜在应用。 将研究成果快速转化为实际产品功能，推动技术创新与业务增长。