净空师太 发表于 2021-7-14 11:01
1. 看情况。小公司可以去，但是有更好的平台还是选择其他的。在有些情况下：比如想进入特定行业，毕业生第 ...
多谢回答{:9_526:}，我的想法也是这样，作为应届生，尤其还是转行的应届生，第一份工作真的很困难，先积累经验，之后再考虑，打铁还需自身硬啊。
卖切糕的 发表于 2021-7-14 10:41
原来是业内人士，班门弄斧了。如果是这样的话自动驾驶还真是蓝海，不过我还是再等等看，等到有大规模应用 ...
可以先关注起来，如果想在德国发展的话，以您的专业背景
造车方面的无人驾驶，医疗器械方面的微机加工，工业中的各种传感器(也就是Zeiss做的)都很有前景。
德国的优势是工业和硬件。跟其他国家大厂民用商用领域的软件应用还是有很大区别的。
本帖最后由 长汀烧大块 于 2021-7-14 12:02 编辑
卖切糕的 发表于 2021-7-14 11:49
嗯嗯，对的编程能力，还有一些基础info知识，比如数据结构和算法是最重要的，其他的像面向对象，C++的一 ...
唉怎么说呢， 当初学机械，就是因为编程能力不太行才选择的，如果最终还是要做码农，那还不如一开始学Info或者至少学个ET呢... 这个也涉及到未来职业规划，扯远了。。
我选择图像处理也是因为我们学校的机械有这个方向，还有就是我初步接触下来感觉图像处理比较偏算法和应用，而不是编程，很多算法程序都已经有开源的库比如openCV，所以主要是理解算法本质，还有就是如何将图像处理应用在实际问题上(医学/工程等)。这是我现阶段作为入门者的看法，还望前辈指点一下，不知道这个认知对不对
limit 发表于 2021-7-14 10:13
俺稍微剧透一点吧。
gps，滤波确实是老技术，但已经成功应用在产品上，并大量投入市场兑现了。目前要 ...
谷歌从来就没想过造车，就像搞安卓也没想过造手机。pixel是后来的事情，有点像microsoft整surface，给各大厂商一个指导样机。早你这么分析，安卓就是最大的一个空中楼阁
人工智能最大的问题在于，怎么从99%到100%，换句话说，不管你准确度多高，只要不是100%，就有risk，需要risk management，虽然人眼/人脑也有可能犯错，但是这个我们都默认人并不会主观“看错”
limit 发表于 2021-7-14 10:26
为什么说谷歌搞无人驾驶就是空中楼阁?
因为无人驾驶的控制对象是车，确切说是由车的各零部件组成的各系统 ...
作为自动驾驶系统，只需要”相信”底层汽车能够返回正确数据，就可以建模了，不需要自己去造车
shrek_munich 发表于 2021-7-14 11:26
作为自动驾驶系统，只需要”相信”底层汽车能够返回正确数据，就可以建模了，不需要自己去造车
只需要"相信"底层汽车返回正确数据? 这，跟您说的risk控制正好是冲的
举个简单例子，卫星信号多径效应。一辆高速公路行驶的(无人驾驶)车经过路标时接受到的信号会产生多径效应，导致车的行驶轨道突然发生变话。以上只是举例，像这种不按高斯分布的随机干扰，有N多种。不造车N多年的，想都想不到的
本帖最后由 limit 于 2021-7-14 12:28 编辑
shrek_munich 发表于 2021-7-14 11:25
谷歌从来就没想过造车，就像搞安卓也没想过造手机。pixel是后来的事情，有点像microsoft整surface，给各 ...
车跟手机的最大区别在于
无人驾驶会发生很多不可测的，不按高斯分布的干扰变量。而这些干扰变量会影响各传感器采集数据的误差，导致控制失误。另外，各类传感器自身的offset，随温度及老化程度不断变化，还有各车的各零部件的物理性能根据供货商不同也都不同。
说简单点，无人驾驶的控制难度，在于输入全是各种变量。而这些变量种，有些是完全没规律的。有些变量要根据物理系统(即车的各零部件组成的系统)的特性能找到一些规律。不造车，就没有原始数据定义这些变量，只能做最简单的数学模型。这种简单数学模型远不能满足实际应用场景的需求。我猜，谷歌特斯拉吹嘘的无人驾驶，就是类似于有轨电车，只限于固定路线固定场景的应用。所以，
而安卓，只是一个操作系统，根本就没有上述变量。
其实工业控制中的编程，也就是嵌入式系统，重点并不完全在编程，而在于对整个物理系统的理解。就这点而言，机电出身的做工业控制，嵌入式系统的，本身的机电基础是很有帮助的，并没有白学。
limit 发表于 2021-7-14 11:35
只需要"相信"底层汽车返回正确数据? 这，跟您说的risk控制正好是冲的
举个简单例子，卫星信号多径效应。 ...
卫星信号多径效应，或者更general一点，传感器本身同样会有干扰数据，这个并不奇怪，我也从没说过不需要这些知识/经验，但是这些都属于input的一部分，自动驾驶系统并不需要自己“理解”这些数据，汽车本身的embedded system完全可以自己“理解”以后把结果发送给自动驾驶系统
limit 发表于 2021-7-14 11:50
车跟手机的最大区别在于
无人驾驶会发生很多不可测的，不按高斯分布的干扰变量。而这些干扰变量会影响各 ...
你对自动驾驶理解的有点过时了吧，自动驾驶出租车早就在路试了
我从来没有否认过环境中会有很多的信号源，每个信号源都有自己的信噪比，如何理解把这些“原始数据”变成可以进一步学习/决策的输入是硬件层需要解决的问题。难道没有自动驾驶，现在汽车这些信号分析就不做了？
shrek_munich 发表于 2021-7-14 12:59
你对自动驾驶理解的有点过时了吧，自动驾驶出租车早就在路试了
我从来没有否认过环境中会有很多的信号源 ...
难道没有自动驾驶，现在汽车这些信号分析就不做了？
现在的汽车当然有做信号分析，只是不够完美，需要进一步优化，所以才有无人驾驶等级之分
就这点，我看发和LZ一致，L5还有很长路要走 。目前L3可以期待一下.
目前自动驾驶出租车就是我说的只能在特定路线和特定应用场景使用。就这点，本质上跟无人工厂搬运机器人无差别。就是一个outdoor，一个indoor的差别，前者能接受卫星信号结合惯量传感器及激光扫描传感器。后者接受WLAN或手机信号结合惯量传感器和激光扫描传感器