作者 | 今天不洗头 编辑 | 3D视觉之心
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你也有这样的迷茫吗？
目前工作两年，在一家自动驾驶主机厂工作，SLAM技术中规中矩，熟悉几个开源算法，有过相关项目经验。深度学习能力算是基础入门，毫无竞争优势。现在自动驾驶算法主要转向端到端模型，SLAM技术在里面的作用逐渐可有可无，部门工作也从建图定位转向帮助模型部门处理数据，感觉自己之前所学的技术逐渐没了用武之地，需要重新学习深度学习相关知识，知识储备可能不如一个深度学习的应届毕业生？
感觉现在前途非常迷茫，所以想请问下大家，我现在应该跳槽去专注于slam技术的机器人之类的公司，继续打磨slam技术，坚守slam阵地。还是积极拥抱大模型技术，拓展自己的技术栈呢？请各位大佬帮帮孩子吧，怎么想好好工作也这么难呢。_(:зゝ∠)_
辜鸿铭
果断拥抱大模型，这两者也不冲突啊，拥抱大模型不耽误SLAM。SLAM技术也比较成熟了，平时关注下最新的开源工就行。
余世杰
我和你的情况差不多，感觉还不如你，没有进过大厂，深度学习也就会跑跑开源，参数都不太会改。我的建议是，你才工作两年，转还非常来得及，且你刚好有机会在工作中转，是非常好的。大模型（或者说深度学习）和slam，你想下哪个更是未来的核心？目前slam岗位和大模型岗位数量比也是少的很，你还年轻，别把路走窄了。就算你后面想继续走slam，你看目前前沿的哪个不是和深度学习结合。肺腑之言，题主参考。同时感慨一下现在技术发展太快了，如果工作中用不到前沿的东西，很快就被甩开了。下面这个文章可以看看，至少我实际跑之前，没有想过这么方便可以在一个2060的电脑上跑起来给多个人用的基于web端的大模型，甚至各类SOTA开源任你选。
本地配置开源大模型，web端操作
moptimus
很简单啊：1、坚守Slam。2、拥抱大模型。3、没事试试论文，以可用的数据资源去测测大模型，多关注同行干到什么程度了。目前看大模型导航（建图、定位、规划等）还是靠谱的，只是能到什么程度、有什么瓶颈，好像学术圈儿也不确定，我也在学习中。
张AA
四年slam老兵 同样很迷茫 现在的主要工作就是给感知部门打打下手
费列罗
谁学 slam 我笑他两年半
虎皮XXL
主机厂非slam组的路过。。。机器人公司也会走大模型的路吧
寓扬
这个根本还是取决于应用场景和目标呀，另外两者并不冲突：如果你的应用场景需要精确的物理空间定位和环境映射，SLAM技术是不可或缺的。如果你的应用场景需要处理大量数据，进行复杂的模式识别或预测，那么大模型可能更加适合。在某些情况下，SLAM和大模型可以结合使用，例如在自动驾驶系统中，SLAM用于车辆定位和环境感知，而大模型可以用于理解更复杂的交通场景或进行决策支持。因此，这个问题没有绝对的答案，需要根据具体的技术需求、资源可用性和目标应用来决定。在技术发展迅速的今天，两者都可能成为推动行业进步的关键技术。
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