自动驾驶感知模型的工程化教学研究与实践探索OA

人工智能和自动驾驶产业发展迅速,使得相关领域卓越工程师的培养需求愈发迫切。结合浙江大学信息与电子工程学院机器视觉与导航实验室多年来的科研积累,重点围绕自动驾驶感知模型在实际工程部署时面临的难题:算力资源紧张、运行环境复杂多变和模型参数量冗余过大,摸索出一套“科研反哺教学、产学研深度联动”的工程化教学思路。具体介绍了以视觉大模型轻量化和多模态融合技术为核心的课程设计,并搭建起课堂讲授、课下实操、科创竞赛、企业协同“四位一体”的进阶培养框架。从实际效果看,这一模式在强化学生工程创新能力方面收效明显,也为国内自动驾驶行业输送高水平复合型人才提供了一条可行路径。