岗位描述
1. 负责面向自动驾驶导航任务的 VLA（视觉-语言-动作）场景认知模型研发，开展模型训练、微调与优化，使模型能够联合理解视觉场景、地图、导航路线与驾驶任务，将导航意图与实际道路环境准确关联。 2. 设计并构建引导 VLA 跟随导航完成驾驶动作所需的中间结果与导航引导信息，包括路线与车道对应关系、目标道路与目标车道、关键路口及转向意图、变道时机与可行区间、道路通行约束等， 为驾驶动作生成提供可学习、可评测的结构化依据。 3. 负责 SD 地图、高精地图及不同层级导航信息的接入、解析、表征与融合，探索模型对道路、车道、拓扑、交通标志等地图元素的理解与生成，提升地图信息与车辆位置、实时视觉观测之间的时空一致性。 4. 建设在线实时地图理解能力，结合车端感知补充施工、封路、临时交通管制、车道占用等动态信息，处理地图缺失、过期或与实际道路不一致的问题，为导航执行提供实时、可信的场景认知结果。 5. 建设基于大模型的导航 AutoLabel（自动标注）与数据闭环，融合驾驶视频、车辆轨迹、地图和导航信息，生成路线关联、车道选择、路口通行、导航遵循及偏航事件等训练标签，并建立质量校验、难例挖掘与迭代机制。 6. 针对跟随导航、复杂路口通行、提前选道、错过路口、导航偏航及路线重规划等问题，探索地图与视觉融合、时序建模、多模态对齐等创新方法，提升模型对导航意图的理解、执行与偏航恢复能力。 7. 与地图导航、感知、规划控制、数据闭环及仿真评测团队协同，建立导航理解、中间结果准确性、路线遵循率与偏航恢复等评测体系，推动模型能力在闭环驾驶场景中的验证、优化与交付。