达优高科 一、国内人工智能研究所
国内人工智能研究所：未来科技的引领者
人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一项颠覆性的技术，正以惊人的速度改变着我们的生活和产业格局。在全球范围内，科技巨头、创业公司和研究机构纷纷投入了大量资源用于AI技术的研究与开发。然而，在国内，有一家机构通过其卓越的研究成果和领先的创新能力脱颖而出，这就是**国内人工智能研究所**。
国内人工智能研究所自成立以来，一直致力于推动人工智能技术的发展与应用。作为国内顶尖的研究机构，其在人工智能领域的研究成果受到了广泛的赞誉和认可。所属的科研团队由一批深度学习、机器学习、自然语言处理等领域的顶级专家组成，他们凭借扎实的理论基础和丰富的实践经验，为人工智能技术的前沿研究提供了强大的支持。
国内人工智能研究所在研究方向上具有鲜明的特色，涵盖了计算机视觉、语音识别、推荐系统、智能问答等多个领域。无论是在图像识别技术方面的突破，还是在自然语言处理领域的创新，国内人工智能研究所都取得了举世瞩目的成就。这些研究成果的应用不仅提升了人们的工作效率，更为智能城市、无人驾驶、医疗健康等领域的发展带来了巨大的推动力。
除了在学术研究上取得的卓越成绩，国内人工智能研究所在产业合作方面也表现出色。与各大企业和政府机构的合作已成为该机构发展的重要驱动力。通过与产业界的深入合作，国内人工智能研究所将学术成果转化为实际应用的能力进一步提升。同时，产业合作也为科研团队提供了更多的数据和场景，进一步加快了人工智能技术的迭代升级。
国内人工智能研究所还注重人才培养与交流。该机构设有博士后流动站以及研究生导师制度，吸引了大批优秀的研究人才加入。同时，国内人工智能研究所还积极举办各类学术研讨会和国际交流活动，与其他国内外顶尖的人工智能研究机构保持着密切的合作关系，进一步拓宽了研究团队的国际化视野。
在未来，国内人工智能研究所将继续秉持“创新、协作、担当”的理念，不断推动人工智能技术的发展和应用，将其作为国家科技创新的重要引擎。无论是在智能医疗、智慧城市，还是在环境保护、交通运输等领域，国内人工智能研究所的研究成果都将发挥重要作用，推动社会进步和经济发展。
总之，国内人工智能研究所作为国内一流的研究机构，以其杰出的学术实力和创新能力成为了未来科技发展的引领者。通过卓越的研究成果和产业合作，该机构为推动人工智能技术的发展作出了巨大贡献。相信在国内人工智能研究所的引领下，我国的人工智能技术将不断迈上新的高峰。
二、网易人工智能研究所
网易人工智能研究所：引领智能技术创新发展
在当今数字化时代，人工智能技术的发展日新月异，对于各行各业都具有深远的影响。作为一家引领科技前沿的企业，网易成立了自己的人工智能研究所，致力于推动人工智能技术的创新和发展，为公司和社会带来更多可能。
网易人工智能研究所的使命
网易人工智能研究所的使命是通过前沿的技术研究和创新，推动人工智能领域的发展，为网易的产品和服务赋予更强大的智能化能力。研究所汇聚了一批在人工智能领域具有丰富经验和专业知识的科研人员，他们致力于探索人工智能技术的边界，为用户带来更智能、便捷的产品体验。
技术创新驱动发展
网易人工智能研究所以技术创新作为发展的核心驱动力。研究所团队围绕自然语言处理、计算机视觉、机器学习等领域展开深入研究，不断探索和突破人工智能技术的瓶颈，推动领域的进步和发展。
产业合作共谋未来
除了自主研发，网易人工智能研究所还积极开展产业合作，与国内外顶尖的科研机构、高校和企业进行深度合作，共同推动人工智能技术的创新和应用。通过开放合作的方式，研究所不断吸纳外部优秀资源，拓展技术领域，实现技术共享和合作共赢。
未来发展展望
展望未来，网易人工智能研究所将继续深耕人工智能领域，加大在核心技术研究和应用创新上的投入，不断提升技术实力和创新能力。同时，研究所将积极响应国家政策，走向国际化，拓展国际合作，共同推动全球人工智能技术的发展和进步。
综上所述，网易人工智能研究所作为网易科技创新的重要引擎，将继续致力于科技创新，推动人工智能技术的深度应用，为用户带来更智能、便捷的生活体验，为公司创造更大的商业价值。
三、中国人工智能研究所
中国人工智能研究所：推动智能科技领域的创新和发展
近年来，中国人工智能研究所在推动人工智能技术的进步和应用上发挥着重要作用。作为国内领先的科研机构之一，中国人工智能研究所致力于开展前沿的研究工作，推动智能科技领域的创新和发展。
在人工智能领域，中国人工智能研究所汇集了一批顶尖的科研人才，他们在机器学习、计算机视觉、自然语言处理等领域取得了一系列重要研究成果。通过开展深入的学术研究和技术探索，中国人工智能研究所不断拓展人工智能的应用领域，为科技创新和产业升级提供重要支撑。
人工智能技术在未来发展中的关键作用
随着人工智能技术的快速发展，其在各行各业中的应用越来越广泛。人工智能已经成为推动数字经济、智能制造、智慧城市等领域发展的重要引擎，为提高生产效率、优化资源配置、改善生活品质发挥着关键作用。
在这一背景下，中国人工智能研究所不仅关注人工智能技术的基础研究，还着眼于其在实际应用中的落地与推广。通过与产业界的紧密合作，中国人工智能研究所将科研成果转化为切实可行的解决方案，助力企业提升竞争力，促进社会经济发展。
未来人工智能发展的趋势与挑战
随着人工智能技术的不断演进，未来的发展趋势将主要体现在以下几个方面：
然而，人工智能发展也面临着一些挑战，包括数据隐私保护、伦理道德问题、人才短缺等。在未来的发展中，中国人工智能研究所将继续积极应对挑战，不断推动人工智能领域的创新与发展。
结语
作为中国人工智能研究所的重要科研机构，我们将秉承创新精神，牢记科技报国的使命，为智能科技领域的发展贡献自己的力量。未来，我们将与各方共同努力，推动人工智能技术不断创新，为构建更加智能化、数字化的社会作出更多贡献。
四、模式识别与人工智能研究所
模式识别与人工智能研究所：推动技术进步与创新
模式识别与人工智能研究所是一个专注于探索和发展人工智能技术的机构。它致力于通过研究和创新推动技术进步，以应对当今社会中的各种挑战。
模式识别是一个跨学科领域，涉及计算机科学、数学、统计学等多个学科。它的目标是研究和设计用于自动识别和分类模式的算法和系统。在现代社会中，人们面临着大量的数据和信息，因此需要一种方法来处理和分析这些数据，并从中提取有用的信息。这就是模式识别的重要性所在。
人工智能则是模式识别的一个子领域，旨在开发能够模拟人类智能的计算机系统。人工智能的最终目标是使计算机具备类似于人类思维和学习的能力，能够自主地解决复杂的问题。在过去的几十年里，人工智能取得了巨大的进展，如今已经在各个领域得到了广泛的应用。人工智能技术被广泛应用于医疗、金融、交通、安全等各个行业，为社会发展和进步做出了巨大的贡献。
模式识别与人工智能研究所作为一个领先的研究机构，致力于推动技术进步与创新。该研究所的专家团队由一群充满激情和经验丰富的研究人员组成，他们在模式识别和人工智能领域拥有丰富的知识和专业技能。
研究领域
模式识别与人工智能研究所在多个领域开展研究：
- 图像识别与处理：该研究方向致力于开发能够自动识别和处理图像的算法和系统。图像识别技术在计算机视觉、医学影像分析等领域具有广泛的应用。
- 语音与音频处理：该研究方向研究如何自动识别和处理语音和音频数据，以实现自动语音识别、音频编解码等目标。
- 自然语言处理：该研究方向致力于开发能够模拟人类语言处理能力的算法和系统。自然语言处理在机器翻译、信息检索等领域有着广泛的应用。
- 数据挖掘与机器学习：该研究方向关注如何从大规模数据集中自动发现模式和规律。数据挖掘和机器学习技术在预测分析、个性化推荐等领域有着广泛的应用。
- 智能控制与决策：该研究方向旨在开发智能化的控制系统和决策模型，提高系统的自适应性和智能化水平。智能控制技术在工业自动化、交通管理等领域有着重要的应用。
研究成果
模式识别与人工智能研究所在其研究领域取得了许多重要的科研成果。以下是一些代表性的研究成果：
- 开发了一种基于深度学习的图像识别算法，与传统方法相比，在图像分类准确率方面取得了重大突破。
- 提出了一种新的自然语言处理模型，能够更准确地理解和生成自然语言文本。
- 设计了一种高效的数据挖掘算法，能够从大规模数据集中快速发现隐藏的模式和知识。
- 研发了一种基于模式识别技术的智能控制系统，能够自动感知环境并做出智能决策。
这些研究成果在学术界和工业界都取得了广泛的认可，并为相关领域的发展做出了重要的贡献。
合作与交流
模式识别与人工智能研究所积极开展国内外合作与交流。该研究所与国内外多个知名大学和研究机构建立了合作关系，共同开展科研项目和学术交流活动。
此外，研究所定期举办国内外学术会议和研讨会，邀请专家学者分享最新的研究成果和技术应用。这些学术活动为研究人员提供了一个广泛交流的平台，促进了学术界和工业界之间的合作与创新。
结语
模式识别与人工智能研究所在推动技术进步与创新方面发挥着重要的作用。通过在模式识别和人工智能领域的研究和创新，该研究所不断推动着社会的发展与进步。我们期待着该研究所未来更多的科研成果和技术突破，为人工智能领域的发展贡献更多的智慧和力量。
五、人工智能研究所：探寻未来科技发展的脉络
人工智能研究所的种类
人工智能研究所是指致力于开展人工智能领域研究的机构，包括但不限于学术机构、企业研究中心、国家级实验室等。这些研究所在人工智能领域拥有丰富的研究经验和领先的技术实力。
人工智能研究所的研究方向
人工智能研究所涵盖了包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能控制等多个研究方向。在这些领域的研究中，人工智能研究所积极探索人工智能技术在各个行业的应用，促进科技创新和产业发展。
人工智能研究所的重要性
人工智能研究所作为科技创新的重要力量，对于推动人工智能技术的发展和应用具有举足轻重的地位。通过开展前沿技术研究和实际应用探索，人工智能研究所在推动经济社会发展、提升产业竞争力等方面发挥着重要作用。
人工智能研究所的发展趋势
随着人工智能技术的不断进步，人工智能研究所也在不断拓展研究领域，深化学术交流，加强国际合作。未来，人工智能研究所将更加注重技术创新和成果应用，推动人工智能技术与各行业深度融合，实现科技进步与产业发展的良性循环。
感谢您阅读本文，希望通过本文的介绍，您对人工智能研究所有了更深入的了解。
六、沈阳601研究所606研究所626研究所哪待遇好？
这些研究所公积金都交的很高，自己好像是交15%，所里给补20%，甚至更多，国企的工资也就那么回事，相信你也明白，不过会以绩效奖金的形式给每人多开一些，年底奖金一般就看部门了，不同部门不一样，不过这些所的奖金都不低。606，,626，一个是搞发动机一个是搞气动，如果专业对口的话去这两所，很有发展，601是总体所，工作性质与上两个所不太一样，具体的看你自己取舍了。回答这么多希望对你有帮助，有问题我们再沟通！
七、8511研究所属于高端研究所吗？
南京八五一一研究所是一家专注研制高端技术研究开发的机构。在智能科技，人工智能，大数据，物联网等众多领城有很高的成就。是一家在航天航空和导弹研制开发上有闪亮的成绩研究院。
八、如何评价美国国际战略研究所的「六大人工智能国家策略」?
我认为张维迎教授最有资格谈这个有关“市场经济民主国家”的产业政策问题（手动滑稽）
九、研究所人工智能深度学习方向，希望学长大佬们给一下意见?
最近收到了很多正在找工作的同学和即将读研的同学关于方向选择上的问题，出现最多的一句话是 “什么方向不卷？” 几个小伙伴突然不知道咋回答了，说实话，都卷，但是仍希望大家负重前行，为坚持的自动驾驶再出一份力。
说到方向选择上，我们也给大家分享下工业界的一些岗位职责，无论是正在找工作或选择读研方向的同学，都有很大参考价值。首先说到大方向，自动驾驶这个领域堪比当年的互联网，十年投入了近3000个亿研发，虽然没有做到当时大喊的L4，但是L2++基本已经成为量产乘用车、商用车的标配，L2.99也快完成，基本接近了L3。至于L4，需要从政府层面推动法律法规的完善，还是会有一段路要走，这也代表我们还有很多事情可以做。
目前自动驾驶相关的方向主要有自动标注与数据闭环（数据层面）、感知算法、多传感器标定、多传感器融合、模型部署优化、建图定位、规划控制、自动驾驶仿真、软件开发、产品经理等，下面将会为大家一一介绍对应职责！自动驾驶之心针对这些方向也都自研了一系列的视频教程，也欢迎大家扫码学习（近10个子方向全栈学习教程以及多个系列大专栏），相信一定能帮助到大家，少走弯路少踩坑，早日选择好自己喜欢的方向。下面开始正式介绍！
自动标注与数据闭环
早期听到自动标注与数据闭环还是在特斯拉的AI Day，为了解决人工标注成本高、corner case搜集难的问题，这类工作主要是与海量无标签数据为伴，如何挑选出有价值的数据优化模型？如何训练大模型去生成标签？如何用优化的模型上车继续采集数据并形成闭环？这些都是这个领域要关注的问题。国内像momenta、小鹏、蔚来等公司基本都实现了数据闭环，国外最具有代表性的公司就是Tesla！
感知算法
感知算法是自动驾驶中非常重要的部分，涉及2D检测、3D目标检测、BEV感知、多模态感知、Occupancy、语义分割、车道线、交通标志检测等，当前主流的方案为单目3D和BEV方案，重感知轻地图也已经被行业广泛采纳。感知类岗位属于非常卷的领域，需要你持续保持学习，对2D/3D数据的转换、评测方案、模型结构、数据增强、后处理有着深刻理解。能够从算法层面上优化产品问题，并能在轻量化上进行优化。除此之外，多模态感知也是非常重要的一环，大多自动驾驶公司投入巨资进行研发，希望能在性能上做进一步提升！这里也推荐自动驾驶之心的几门自研感知课程：
BEV感知系列：纯视觉+多模态方案，这门课程可以面向刚入学的小白、转行的算法工程人员、需要业务进阶的算法工程人员。
学习链接：国内首个BEV感知全栈学习教程（纯视觉+多传感器融合方案）
多模态3D目标检测：前融合/特针级融合/后融合，这门课程几乎将所有基于学习的融合方案涵盖，涉及前融合、特征级融合、目标级融合等，涉及算法包括PointPainting、PointAugmenting、AutoAlignV2、DeepFusion、SparseFusion、 Fast CLOCs等近20种方法！
学习链接：国内首个多模态3D目标检测全栈教程（前融合/特征级融合/后融合）
毫米波雷达视觉融合：RV融合方案，深度学习+传统后融合，目前最主流的量产方案，被广大自动驾驶公司与主机厂采用。
学习链接：多传感器融合中的毫米波雷达-视觉融合感知全栈教程（深度学习+传统方式）
Occupancy占用栅格教程：特斯拉在AI Day上的分享，激发了大家对自动驾驶感知算法方向的探讨，普遍认为占据网络是未来感知算法的终极解决方案 。通过稠密的空间体素占用确定自动驾驶车辆的感知结果，为预测和规划提供更加准确的条件。更加有利于特征时序融合、做到自动驾驶端到端的解决方案，最终实现L4，直至L5完全无人驾驶。
车道线检测：L2级自动驾驶已经大规模量产，其中的自适应巡航（ACC）、车道保持辅助（LKA）、车道偏离预警（LDW）等功能是核心功能，还有更高阶的自动拨杆变道功能、城市NOA无图方案，它们都离不开车道线检测任务。车道线检测任务由来已久，从最初的基于霍夫变换到现在基于2D图像的分割、分类、Anchor-based等，再到最近大火的BEV车道线以及局部建图，是一个技术栈丰富，方案多、难度大的自动驾驶核心任务。
学习链接：国内首个面向量产级的车道线感知全栈教程（单目/BEV/局部高精地图）
transformer与大模型教程：自动驾驶是高安全型应用，需要高性能和高可靠的深度学习模型，Vision Transformer是理想的选择。现在主流的自动驾驶感知算法基本都使用了Vision Transformer相关技术，比如分割、2D/3D检测，以及最近大火的大模型（如SAM），Vision Transformer在自动驾驶领域的落地方面遍地开花。另一方面，在自动驾驶或图像处理相关算法岗位的面试题中，Vision Transformer是必考题，需要对其理论知识有深入理解，并且在项目中真实的使用过相关技术。
学习链接：彻底搞懂Transformer在检测/分割/3D视觉/自动驾驶/视觉大模型上的应用
多传感器标定
多传感器标定是自动驾驶感知和定位的前提，相机、IMU、激光雷达、毫米波雷达，如何标出完美的参数至关重要，直接决定感知定位的性能！标定工程师一般的工作内容负责相机内外参标定、产线标定、离线标定、在线标定、环视相机标定等，需要对常见的标定算法有着深刻的理解。一名合格的标定工程师对各大自动驾驶和机器人公司来说绝对是香饽饽！这里也推荐自动驾驶之心自研的多传感器标定课程，针对相机内参标定、标定精度优化、传感器到车体标定、多传感器之间离线标定/在线标定、鱼眼与环视相机标定等20+标定方案展开了算法讲解与代码实现：这门课程是我非常推荐的，因为干货实在太多了，认真学完可以达到一年左右的标定工程师水平。
学习链接：Lidar+Radar+Camera+IMU离线/在线近20+标定方案
多传感器融合
目前领域对多传感器融合的定义有两种，一种是基于学习的方案，主要是激光雷达/毫米波雷达/相机之间的特征级融合，代表方案EPNet、Autoalign、Deepfusion、CLOCS等！这类方案需要对数据和融合方式有着深刻了解，一旦融合方式出错，或者数据不对齐（时间和空间），很有可能出现1+1<1的情况。另外一种是基于后融合的方案，主要代表做是基于状态估计和数据关联的算法，代表作卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、匈牙利匹配、DeepSORT等，需要对概率论基础和贝叶斯滤波有着深度理解。
这里也推荐自动驾驶之心的三门自研多传感器融合课程（前两门已在上面备述）：
多传感器融合跟踪全栈教程，这是目前落地最多的方案，借助状态更新、数据关联、多传感器目标关联等技术完成融合跟踪，面向Camera、Lidar、Radar传感器！
学习链接：多传感器融合与多目标跟踪全栈教程（Camera/Lidar/Radar）
模型部署
模型部署是感知任务上车的最后一环，也直接决定能否将模型应用到具体场景中。主流的芯片有Nvidia的Orin、德州仪器的TDA4、地平线的J3/J5还有寒武纪、海思研发的一些其它芯片。目前自动驾驶芯片分成两派：低算力平台和高算力平台，低阶任务大多采用TDA4这类芯片，高阶任务更多采用地平线J5和Orin这类大算力平台！模型部署岗位对cuda、C/C++要求较高，如果遇到私有算子还需要自己实现支持，碰到效率低的算子，也要有一定的优化调整能力。由于门槛高，薪资也相对较高，没有算法那么“卷”！这里也推荐自动驾驶之心自研的模型部署类课程，基于Cuda和TensorRT：
这是国内首门基于TensorRT的CNN/Transformer/检测/BEV模型四大模型部署+CUDA加速的教程，涉及到的内容之稠密，优化细节之多，实属罕见，老师也非常负责。
学习链接：基于TensorRT的CNN/Transformer/检测/BEV模型四大部署代码
规划控制与轨迹预测
规划控制作为整个自动驾驶/机器人算法流程中最下游的模块，直接决定着自动驾驶的安全性及舒适度。整体来说，规划控制相比于感知对理论知识的要求较高，也是一个有积累的学科。目前企业界的主流规控算法包括PID, LQR, MPC等控制算法，以及A*、Hybrid A*、Lattice Planner，EM Planner等等规划算法。去年大多数自动驾驶公司都在抢感知相关人才，也导致了今年感知人才的饱和，PNC相关人才紧缺！这类领域的工作需要熟悉matlab、C++和python，也有上车调试的时候，问题可以直接反馈到感知等上游任务，要求其负责。这里也推荐自动驾驶之心自研的规划控制类课程：
课程从最基础的规划控制模块概要、定义开始，进而到规划算法基础知识的讲解，涉及基于搜索/采样/车辆运动学/数值优化的相关规划算法，再到决策规划框架的讲解（横纵解耦、横纵联合）、最后讲解了常用的几种控制算法（PID、LQR、MPC）并探讨了PnC面临的挑战，实战涉及Dijkstra、A*、RRT*、State Lattice Planner、QP路径优化和基于MPC的轨迹跟踪算法。
学习链接：多传感器融合与多目标跟踪全栈教程（Camera/Lidar/Radar）
轨迹预测这两年也火起来了，轨迹预测一般位于感知模块的后端，规控的前端，为承上启下的模块。输入为感知模块提供的目标track的state信息、道路结构信息，综合考量高精地图信息、目标之间的交互信息，环境的语义信息及目标的意图信息，对感知到的各类目标做出意图预测(cut in/out、直行)以及未来一段时间的轨迹预测！轨迹预测研究的人相对较少，机会也比较多，但落地和好的idea并不简单，需要深入切入进去。
定位建图
其实自动驾驶主要面向户外大场景，SLAM的方法论和一些室内的产品应用有点不一样，主要依靠毫米波雷达、激光雷达、多传感器融合方案，视觉SLAM很少或者不用。SLAM的模块相对比较固化了，前端、后端、回环检测，许多新的方法都是围绕这三点切入，无论是深度学习方案或是传统方案。重感知，轻地图的方案也要引导大家慢慢将重心转到局部高精地图方案上，代表公司Telsa！国内理想和小鹏蔚来也都推出相关的BEV方案，在线生成高精地图，目前这类方法处于研究热点上，也是城市NOA中的重要组成部分，各大公司投入人力去做，是一个相对比较火热的方向。
自动驾驶仿真
仿真是自动驾驶上路之前的最后一公里，直接上路测试风险太大，在仿真环境中搭建类似真实的场景，让算法测试性能，确认无误后进行道路测试。仿真工程师需求量较少，日常工作主要负责静态场景和动态场景的搭建，代表框架Carla。
软件开发
自动驾驶还有一些后处理、写逻辑的工作，我们一般称之为开发工作，这类工作主要涉及各类人工规则的设定，多种结果的融合等，相对比较枯燥，加班也比较多~~~
全栈学习
为了满足更多小伙伴的进阶需求，我们也为大家准备了一系列的配套学习教程，由于存在一定难度，购买后一定要第一时间加入学习交流群和老师交流。详情可以联系小助理微信：AIDriver004咨询。
多传感器融合感知标定全栈大专栏，主要包括以下5门课程：
2D目标检测：YOLOv3~YOLOv8理论+实战
BEV感知：纯视觉+多模态融合方案
毫米波雷达视觉融合：目标级融合+特征级融合方案
多传感器融合跟踪：多传感器融合+多目标跟踪
多传感器标定：Lidar/Camera/IMU/Radar等20+标定方案
感知算法与模型部署全栈教程，包括以下4门课程：
2D目标检测：YOLOv3~YOLOv8理论+实战
BEV感知：纯视觉+多模态融合方案
毫米波雷达视觉融合：目标级融合+特征级融合方案
CUDA加速与Tensort模型部署：基于TensorRT下的CNN/Transformer/目标检测/BEV四大基本任务部署实战，CUDA优化加速详解
多传感器标定/融合感知/模型部署全栈课程，包括以下6门课程：
2D目标检测：YOLOv3~YOLOv8
BEV感知：纯视觉+多模态融合方案
多传感器融合跟踪：多传感器融合+多目标跟踪
毫米波雷达视觉融合：目标级融合+特征级融合方案
CUDA加速与Tensort模型部署：基于TensorRT下的CNN/Transformer/目标检测/BEV四大基本任务部署实战，CUDA优化加速详解
多传感器标定：Lidar/Camera/IMU/Radar等20+标定方案
自动驾驶全栈算法工程师系列，主要包括以下7门课程：
2D目标检测：YOLOv3~YOLOv8
BEV感知：纯视觉+多模态融合方案
多传感器融合跟踪：多传感器融合+多目标跟踪
毫米波雷达视觉融合：目标级融合+特征级融合方案
CUDA加速与Tensort模型部署：基于TensorRT下的CNN/Transformer/目标检测/BEV四大基本任务部署实战，CUDA优化加速详解
多传感器标定：Lidar/Camera/IMU/Radar等20+标定方案
规划控制：础算法讲解、横纵解耦/横纵联合框架、Dijkstra、A*、RRT*、State Lattice Planner、QP路径优化和基于MPC的轨迹跟踪多个实战。
十、研究所分类？
以性质可分为：教育性质、企业性质、政府性质的研究院机构。
教育性质
研究院，台湾称为研究所，一般是大学之后的进阶教育研究机构，设于大学中，以“某大学某研究生院”的形式存在，也有独立设立者。研究生院需大学毕业及同等学历才能取得报考或申请入学资格，主要为培养硕士、博士人才及进行基础研究工作，许多大学教授也会在研究生院开课并领导研究工作。
企业性质
企业性质的资金很大部分来自企业，为企业提供技术支撑、为企业持续发展服务。
企业性质的研究院的研究机构（智库），但只是同名，不具教育性质，也无法取得学历证明。
政府性质
政府性质的资金当然来自国家拨款，研究政治、经济、科技等方面前沿的东西，为国家服务。研究院一般都不具体生产什么，只是研究和找到完成一件事的可行方法：如某企业研究院在原料中加入一定量某稀土大大改善了磁性材料的磁性能，再如中物院激光研究所做出了激光摧毁卫星的理论模型。
