多模数据方向：掌握主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），熟悉深度学习模型（如BERT、CLIP、Contrastive Learning等）
仿真方向：熟悉计算机图形学/3D Gaussian Splatting/NeRF，熟悉LiDAR/Camera/Radar/GNSS的仿真原理
感知方向：熟悉相机标定与位姿估计方法，掌握视觉伺服控制原理（IBVS/PBVS），具备目标检测与跟踪算法的开发与调优经验
规划方向：具备动态环境下的实时规划能力，熟悉基于学习的规划方法优先（如可微物理、强化学习等）
机械方向：熟悉主流结构设计软件，掌握机械结构设计与有限元仿真分析，具备运动机构及传动系统的设计与优化经验