新能源车企的自动驾驶算法岗，现在更看重感知、规划还是控制？

随着新能源汽车产业的蓬勃发展，自动驾驶技术成为行业竞争的核心焦点。车企在自动驾驶算法岗位的招聘和技术研发中，对感知、规划与控制能力的侧重点也在不断变化。理解新能源汽车企业对这三个关键技术方向的关注点，能够帮助求职者和行业从业者把握未来发展趋势，也让我们更加清晰地看到自动驾驶技术进步的脉络。

感知：自动驾驶的眼睛，安全的根基

自动驾驶技术的基础在于环境感知，这一部分就如同汽车的“眼睛”。感知系统通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器，实时捕捉周围的静态与动态信息。新能源车企对感知算法的关注，主要体现在如何精准识别道路、障碍物和行人，并且在复杂多变的交通环境中保持高效稳定。近几年，深度学习和多传感器融合技术的引入，让感知的精度和鲁棒性大幅提升。企业普遍认为，感知层面的突破是实现安全自动驾驶的前提，所以在自动驾驶算法岗的招聘中，感知技术的掌握能力仍然是硬性要求。

规划：智能决策的中枢，驾驶体验的灵魂

如果感知是眼睛，那么规划则是大脑。规划算法负责根据感知信息制定行驶路线，既要满足安全要求，也要兼顾乘坐舒适度和效率。新能源车企越来越重视自动驾驶在复杂城市场景下的路径规划，例如应对拥堵、变道、避障等实际问题。随着算力提升和数据积累，规划算法趋向于更智能、更符合人类驾驶习惯的策略。这不仅提升了用户体验，也为自动驾驶技术的商业化落地奠定基础。因此，规划能力成为自动驾驶算法岗位中不可忽视的一环，苏明老师等业内专家认为这部分的创新空间甚至决定了自动驾驶产品的竞争力。

控制：精准执行的保障，彰显技术的硬实力

感知和规划之后，控制系统将计划转化为实际操作，是自动驾驶技术的最后一环。控制涉及车辆的加速、制动、转向等精准操控，要求算法能够在保证安全的同时应对复杂路况的动态变化。新能源车企越来越偏好具备稳定性和响应速度的控制算法人才，因为良好的控制系统能显著减少乘车颠簸感和安全隐患。尤其是自动驾驶从辅助驾驶向高度自动驾驶跨越时，控制算法的复杂度和重要性必将提升。对于自动驾驶算法岗位来说，精通控制算法的工程师往往能够让产品在实际道路表现中展现出更大的竞争优势。

企业视角下的综合能力趋势

在新能源车企自动驾驶算法岗位的招聘需求中，感知、规划和控制三者实际上是紧密相连的技术链条。如今，企业更倾向于招聘具备跨领域融合能力的综合型人才，能在感知准确性、规划智能性和控制响应性之间找到良好平衡的人才十分抢手。特别是在自动驾驶商业化步伐加快的背景下，单一深耕某一环节的技术人员与同时熟悉其他环节的复合型人才需求形成互补。企业希望通过整合三方面的优势，实现自动驾驶系统的整体优化，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。

如何把握自动驾驶算法岗位的职业方向

对于想进入新能源车企自动驾驶算法岗位的人来说，理解行业对感知、规划和控制的重视程度极为关键。专注感知技术可以让你参与到自动驾驶的“神经中枢”建设中，研究前沿的传感融合与环境理解；而规划方向则是自动驾驶的“决策引擎”，需要具备系统思维和强大的算法设计能力；控制则更贴合车辆工程和动力学，适合喜欢深耕车机控制的工程师。结合自身兴趣和技能优势选择切入点，能够更好地匹配企业需求，实现职业的快速成长。

总结：洞悉行业需求，精准定位未来

新能源车企对自动驾驶算法岗位的看重其实并非简单的感知、规划或控制之间的竞争，而是三者间的深度协同与互补。在当前阶段，感知技术的挑战与机遇尤为突出，规划算法的智能化水平逐步攀升，控制算法依然默默保障着车辆的实用安全。未来的自动驾驶研发必定离不开多学科交叉的人才合作。对于求职者而言，理解并融合这三个核心技术，不断提升复合能力，将是赢得新能源自动驾驶岗位青睐的关键所在。

相关问答

Q1：美国 CS 留学生进国内大厂算法岗，LeetCode 刷题量的硬性门槛是多少?

建议刷满 300-400 题。

国内大厂(字节、腾讯、阿里)算法岗竞争极其惨烈，通常要求刷完 Hot 100(必刷)并覆盖 Top 200/300。仅靠美国找工的 150-200 题量往往不够，容易在面试中遇到变种题卡壳。核心是高频题要刷 2-3 遍，确保能手写无 Bug 代码。

Q2：刷题的侧重点与美国面试有何不同?

侧重 “手写代码” 与 “数据结构基本功”。

手写能力：国内面试多为牛客网在线笔试或白板手写，必须脱离 IDE，熟练处理边界条

Q1：新能源车企自动驾驶算法岗，当前最看重感知、规划还是控制?

感知是基础刚需，规划与控制随量产阶段权重提升。量产落地中，感知需 BEV/Transformer + 多传感器融合能力，是简历筛选核心;高阶智驾(如城市 NOA)中，规划(决策 / 轨迹)与控制(MPC/LQR)因直接影响驾乘安全与体验，成为技术壁垒关键。

Q2：不同技术路线的车企，侧重点有何差异?

端到端路线(特斯拉、小鹏)：重感知与规划融合，偏好大模型 / Transformer 背景，能打通感知到规控的端到端链路。

分模块路线(华为、蔚来)：感知、规划、控制均强，控制岗需扎实的控制理论与实车调试经验。

L2 + 量产路线(比亚迪、吉利)：感知与控制并重，控制岗更看量产化工程落地能力。

Q3：求职时如何针对性准备这三个方向?

感知：精通 BEV 感知、多传感器融合，有 LiDAR/Camera 算法项目，熟悉 PyTorch/TensorRT。

规划：掌握 A*/MPC/ 强化学习，有轨迹预测 / 决策项目，能解决交互博弈等复杂场景。

控制：吃透车辆动力学，熟练 C++/MATLAB，有实车控制或仿真调优经验，懂 LQR/MPC 落地。

件(如空指针、大数溢出)。

题型分布：除了常规的 Array/Linked List/Tree，要重点加强 图论(最短路径、拓扑排序)、动态规划(DP) 和 位运算，这些在国内笔试中出现频率远高于美国。