负责驱动自动驾驶领训练方法的探索，包括但不限于预训练、RLVR、RFT等相关算法的设计与优化，提升模型在复杂场景下的泛化能力与鲁棒性，探索自动驾驶能力上限
负责自动驾驶领域基础模型的研发，包括但不限于视觉底座模型构建、VLA、World Model、Reward Model、Diffusion Model等，基于海量自动驾驶数据推动自动驾驶技术的持续进步
推动大模型算法在实际自动驾驶产品中的部署与落地性，持续驱动算法在复杂路况中的性能提升，解决实际业务场景中的长尾困难问题
设计实现大规模数据处理合成流水线，生成长尾数据驱动模型性能提升
构建场景化评测体系，持续指引大模型全链路闭环迭代方向