地平线
机器人算法实习生（感知）
机器人算法实习生（感知）
发布于 大约 15 小时前实习/见习
北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
研究与开发 (研发)
3D感知
3D检测
Bev
Pytorch
Visual Grounding
具身智能
机器人
深度学习
多相机
AI 估算 · 4k–8k
北京上市AI公司算法实习，3D感知方向热门，薪资具竞争力。
职位详情
关于这个职位
该实习岗位参与具身大脑3D理解能力建设，通过3D检测、Visual Grounding等任务提升机器人对真实三维环境的理解
同时面向VLA模型设计3D感知模块，提供物体位置和空间信息以提升任务成功率
适合对机器人感知和深度学习有强烈兴趣的学生，能接触全栈研发环节和充足硬件资源
最低要求
本科及以上在读，计算机、人工智能、自动化、机器人、电子信息等相关专业优先
有纯视觉3D感知相关研究或项目经验，熟悉多相机、多帧时序、BEV或稀疏3D表征中的至少一种方向
熟悉Sparse4D、StreamPETR等3D感知算法中的一种或多种
熟悉3D几何变换基础知识，包括相机内外参、坐标系变换、投影/反投影、齐次坐标、SE(3)、姿态表示等
熟练使用Python和PyTorch，具备良好的深度学习模型训练、调试和实验分析能力
有良好的数学基础，理解线性代数、概率统计、深度学习基础
工作职责
参与具身大脑3D理解能力建设，通过3D检测、3D Visual Grounding、空间关系理解等任务，提升机器人对真实三维环境的理解能力
面向VLA模型的机器人操作任务，设计和接入3D感知模块，为模型提供更准确的物体位置、空间结构、可操作区域和目标grounding信息，从而提升任务成功率
优先资格
有3D detection、visual grounding等相关经验
有自动驾驶3D感知算法经验，并有兴趣将相关方法迁移到机器人和具身智能场景
有真实机器人、多相机系统、手眼标定、相机标定、深度相机或仿真数据生成经验
有高质量论文、竞赛、开源项目或完整算法落地经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触最前沿的具身智能和3D感知技术，技术成长快
- 地平线为上市大公司，硬件资源（机械臂、GPU）充足，支持全栈研发体验
- 实习经历含金量高，对后续求职自动驾驶或机器人公司有显著加分
- 对学术和工程能力要求高，需同时掌握理论、算法和落地细节
- 工作强度可能较大，涉及数据采集、训练、部署等多环节
- 适合对机器人感知和深度学习有强烈热情，具备扎实编程和数学基础的在校学生，希望快速积累前沿技术经验
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从实习生向机器人感知或自动驾驶算法工程师发展，深入3D视觉和深度学习领域
- 积累具身智能全栈经验后，可转向VLA模型、机器人操控等前沿方向
- 在上市公司平台，有机会参与核心算法落地，未来可成为技术专家或团队骨干
- 参与3D感知算法研发，实现3D检测和Visual Grounding任务，提升机器人对三维环境的理解
- 设计并接入3D感知模块到VLA模型中，为机器人操作提供准确的物体位置和空间信息
- 使用多相机、多帧时序或BEV等表征方法，优化3D感知的性能
- 掌握3D感知算法如Sparse4D、StreamPETR等，具备纯视觉3D感知项目经验
- 熟练使用Python和PyTorch，能独立完成模型训练、调试和实验分析
- 扎实的数学基础，包括线性代数、概率统计、3D几何变换（相机内外参、坐标系变换等）
申请策略
- 了解地平线机器人实验室的研究方向，在申请中展示对具身智能的兴趣
- 准备一个简短的自我介绍，说明为何适合该岗位
- 突出3D感知相关的项目或研究经历，尤其是使用PyTorch和涉及多相机、BEV等技术的项目
- 强调对Sparse4D、StreamPETR等算法的理解和实践
- 如有自动驾驶、机器人或开源项目经验，务必重点展示
- 提前学习Sparse4D或StreamPETR论文并复现关键代码
- 补充手眼标定、多相机系统或仿真数据生成的相关知识
面试指南
- 从基本原理出发，结合具体算法（如Sparse4D）解释
- 使用STAR方法描述项目经验，突出个人贡献
- 展现对机器人场景特殊性的理解，如实时性、精度要求等
- 请解释BEV感知的原理及其在3D检测中的优势
- 如何设计一个基于多相机的3D检测模型？
- D坐标变换中，相机内外参是什么？如何进行投影和反投影？
- 在VLA模型中，3D感知模块如何帮助提升操作任务的成功率？
- 介绍一下你参与过的3D感知项目，遇到了哪些挑战？
职位点评
64
综合评分
前沿机器人算法实习，技术成长快，现场办公，薪资中等
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
更适合这类人
最适合重视技术成长和前沿领域探索的求职者，对工作生活平衡要求较低者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
60中等
实习薪资在北京具备一定竞争力，但未明确福利，大公司平台可提供稳定实习环境。
薪资信号未披露（AI估算：4K-8K/月）
成长发展
90较高
接触最前沿的具身智能和3D感知技术，全栈研发环节，硬件资源充足，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈3D感知、Sparse4D、StreamPETR、VLA、BEV、PyTorch
成长机会全栈研发环节、充足的硬件设备
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
仅现场办公，未提及弹性工作，北京实习可能存在通勤压力，加班情况未明确。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
机器人感知推动人工智能发展，具有正向社会影响，行业处于高速增长赛道。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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