讲者1：那个话筒还有陶醉的话筒，需要打开一下，应该是电脑左下角话筒位置可以点一下。
讲者1：先从陶醉开始自我介绍一下。
讲者2：OK 好的，感谢主持人的介绍。 可以听清楚吗？ 可以。  OK 好的我是那个目前是高德的那个一个地图算法的一个工程师。 然后我需要介绍一下第一个环节的问题是吧，就是跟那个 slam 怎么结缘的对吧？
讲者1：我们先简单自我介绍一下，然后我会重复一下我们这样讨论的问题。  Ok ok.
讲者2：对，然后我是 17 年那个博士毕业，然后加入那个高德地图了。 对，目前主要从事就是高德，他是提供图形服务，然后它各个出行场景的那个一个基础就是地图数据的一个生产。 然后目前的工作也主要是围绕这些数据的生产，还有应用的一个改进。 对。
讲者1：那你怎么和 slam 结缘接触 slam 过程中有一些经历或者经验吗？
讲者2：对，我是那个大概是在 10 年左右，就是中国开始举办那个中国智能车未来挑战赛的时候，就当时所在的一个实验室开始筹备这个事情。 是从这个时间点开始接触，就是自动驾驶以及其中的一些定位箭头技术系数的。 对当时主要是从一些像 rada 的一些标外参的一些标定的工作开始。 然后之后是参与了学校的一个公开项目，去到这个法国去做，也是自动驾驶相关的一个博士课题。
讲者2：当时的工作主要是围绕这个量产车的一些传感器的做高精定位的一个问题。 主要的主要一个 topic 就是通过视觉以及高精地图去增强量产车上的一些低成本的传感器的精度主要是去增强，例如像那个陀螺仪，还有一些 gss 传感器的精度，来保证一个低成本的一个配置上的一个比较高精平滑的一个定位。 对，然后毕业之后其实刚才也介绍了，就是在高德其实也是通过一些 slam 的技术去改进这个地图数据的一个生产，还有应用。
讲者1：好的，那感谢陶醉博士。 下面请许凌云博士自我介绍一下。
讲者3：大家好，我是许凌云。 然后我其实是接触 M 算比较晚一点，就是我一直是在做无人驾驶这个领域，然后做了有 7 年多  的时候当时在 CMU 然后当时老板给了一个方向就是做无人驾驶当中，就是就是想用传统的 slam 技术，也吃到就是这一波做深度学习的一些技术红利，就尝试做了一些与 slam 的工作。 然后工作之后就是也有涉及到这些方面。 然后我目前还是在从事就是温驾驶这个领域，然后目前是在一家主机厂做感知方向的一些开发对吧。
讲者1：感谢许博士，接下来是杨胜，请您自我介绍一下。
讲者4：主持人，大家好，能听到我声音对吧可以的。 大家好，我是杨胜。 然后我目前是在这个精力科技做这个视觉定位感知算法的研究。 然后我这个本科跟清华本科跟硕士都是清华毕业的，然后是本科是 08 年入学的，所以跟高博是同一届。 然后高博当时的这个宿舍就在我们隔壁。 然后刚刚听完高博的分享，99分屏蔽。
讲者1：然后各位从事过的那个工作岗位看有高精地图的，有做自动驾驶的，也有做机器人方面的。 各位能介绍一下自己所从事的工作或者研究需要 slam 来做些什么吗？ 好，我先硬件是吗？
讲者2：是先从我开始说。
讲者1：稍等一下那个这种现在那个语音可以开一下吗？ 可以。 好，崔总麻烦自我介绍一下。
讲者5：好的各位好，我是汤安科技的创始人崔玉伟。 我是 2015 年，是从美国马里兰大学的这个计算神经学的博士毕业的。 然后在 14 到 17 年之间是在美国硅谷，当时其实主要是从事这个人工智能和类脑计算的一些前沿算法的研究。 然后 17 年之后是回国创业的第一段经历，其实是把这个视觉 slam 这个技术落地在家用扫地机的这个产品品类上面。 然后后来现在我们所做的是在商用的清洁机器人，算是可能服务机器人的一个这个细分上面。 那我们现在可能做的就是一些在这个商用场景，比如说像大型的一些公共场景，火车站，机场包括停车场，地铁等等各类场景的这个 slam 的这个应用。 我刚才因为进来稍微晚点，我没有完全的听到等于这边的问题。
讲者1：就是这种像请教您说现在从事过河的工作或研究需要 slam 做些什么呢？
讲者5：因为我其实这几段 D 是这个都跟 slam 相关。 但第一段可能比较有意思点，可我等会也稍后可以讲一下。 这个后面两段其实就是机器人了，机器人里面当然 slam 就是解决根本的一个，你要知道机器人环境中的这个地图的结构是什么样的，然后机器人在环境中的什么位置，就是回答一个我这个最基础的是我在哪的这么一个问题。 那这个其实是任何后面的，包括感知，包括调度、规划、控制这些的一个最底层的这样的一个基础。
讲者1：好的，非常感谢陶醉博士，您是那个高定地图方面的专家，您能介绍一下在高定地图里面主要是需要做些什么？
讲者2：OK 对那个其实对地图公司来说就是 3m 技术可以应用到不同的场景。 然后跟今天这个主题比较相关的就是像自动驾驶领域可能确实就是这个高精地图。 然后就是我个人认为目前的高精地图它可能是经过了两个阶段。 就第一个阶段其实是通过一种比较类似于测绘的方式去生产这个数据。 它跟那个 slam 的一个关系，就是它大概都会用到 slam 技术里面的一些算法，就像类似于前端的一些特征提取、匹配以及后端的一些优化。 但是它在这个整个生产的过程中是把这些环节拆解开的，不像 slam 一样去就是同时的去定位和建图。
讲者2：对，然后这是我认为的高精地图的第一个阶段，就是 slam 跟这个工作 1 的一个相关性。 然后目前的第二阶段就是随着这个车辆就是这种高级别的自动驾驶车辆以及这个地图高级地图的一个落地。 然后目目前的第二个阶段的话，就是大概大家对实时性的要求更高之后像高博刚才也介绍过就是端上的这个实时的定位和建图也慢慢的就是对于高精地图这个方向来说，也进入到了这样一个阶段。 对。
讲者2：就是从我现在的对 OK 就是我。
讲者1：因为我自己的论坛里面有很多人在提问，就是像入门众包地图是需要什样的技能，然后以及想了解一下众包地图是一种什么样的概念，您能简单的从这方面入手介绍一下吗？
讲者2：OK 就是 OK 就众包。 我理解的众包地图的概念就是它可能大概可以分成两个方面去看，就是一个是众包，它的含义可能就是确实是数量比较多，它可能不像目前这种像 L4 的一些测试车或者是一些采集高清低俗的一个采集车，它的数量可能是不够多的一些众包的这个方案可能更多的是基于一些量产的设备来进行的，这是众包的我理解的一个第一层的含义。 然后我认为它还包含了第二个含义，就是说众包它真正最终的使用方式应该就是基于就是对于地图这个产品来说的话，就是这个产品它的一个使用者就能够产生数据，然后去维护这个数据。 对这是我认为最终包的一个第二个比较关键的一个点。 对，这是中包对。
讲者1：好，非常感谢。 许凌云博士，您是那个自动驾驶行业的，就是你感觉这个行业里面需要 slam 做些什么吗？
讲者3：其实 slam 在自动驾驶里面还挺重要的，就是因为我之前在小朋友还有大张这边都都待过。 然后就是尤其是在那种就是 L4 级别的一些，就是比如说封闭园区的这种自动驾驶里面或者说是定位和正图，就主要是定位这一块，就是大家的探索还挺多的。 一般有两种方式，一种是刚才就是郭老师里面提到就是高级地图还有一种方式就是自自己建图，自己建图。 有几种方式，就是我们自己就是通过激光去扫那种三维的非常成立的精细的地图。 还有一种就是众包的形式，这几种形式其实在无人驾驶领域都有不同的应用的。
讲者3：然后这是一方面。 然后其实除了他自身就是帮车做好这个 local pose 还有定位的这个问题之外，其实他也可以帮助感知去获得更好的一些感知结果，只是感知跟 slam 结合的一些工作，现在在工业界也有开始尝试，就是你把它应用到落地里面。 比方说就是我记得晴空博士去年发了一份去年还是前年，挺早的。 其实以前叫 AVP slam 的文章，就是讲的是那个泊车场景下的那个 slam 当中的应用。 他当中讲的就是一个方法，就是说把车位识别感知做的与分割的车位识别拿过来，作为地图跟定位和正图里面的这个去去帮助，就是把正图建得更精确。 但其实我们在获取到了一个更精确的定位和建图，比如说车身的一些 local pose 得到一些更好的结果之后，这个结果其实也是可以回馈到，就是给感知模块去帮助感知，尤其是立体空间的像 3D 感知这样的模块，去获得一些更好的实时的感知结果的。 然后这些方面其实无人驾驶，工业这领域也都在开去尝试了。 然后学术界大概是从 20 年左右，就是有一些已经很优秀的文章都已经开始发表出来，然后工业界也在尝试这方面的探索，怎么落地的。
讲者1：感谢杨胜。 请问就是你自己所从事过的工作和研究需要 slam 做些什么？ 可以简要介简单介绍一下吗？
讲者4：OK 刚刚介绍过，我主要是从事这个扫地机上面的研究跟开发。 然后我们知道，对于这个扫地机，他要完成他的这个制造任务，或者说要提高清扫效率，或者说这个提高清扫的覆盖率，那么准确的定位是非常重要。 然后在那个扫地机上，其实也有各种各样的传感器，通过传感器的这个构成一些数据的组合来完成这个定位。 那在这个里边的话，我们的视觉或者是这个雷达主要是提供一个长期定位的准确性。 就是说我机器在家里边跑，跑一天跑一个月甚至跑一年，都必须保证这个定位是准确的。 而且第二个就是要提供这个重定位的功能，因为可能比如说发生一些卡困，发生一些这个其他这种情况的时候会需要用户，用户会把这个机器给搬起来，搬起来之后能够实现一个重运费的功能，然后你完成这个完整的清扫任务。
讲者1：正好遇到那个谈到这个问题了，就是说您对 slam 在机器人或者自动驾驶高清地图等行业方面这个如何落地有没有什么难度？
讲者4：OK 从这个工作经验来看，我觉得我们算法工程师在这个咱们算法落地过程中，我们起的主要作用是三点。 第一次就是我们要能够把这个要能够从业务场景里边把这个问题给抽象出来，我们需要从特殊的看起来特殊的一个领域问题，抽象出来一般性的算法问题是吧，这样的话我们就有可能去找到最佳实践。 我们有可能通过这个文献调研，通过这个你去调研这个可能算法怎么用一些方式来找到这个最佳实践。 然后第二点的话就是怎么样做出这个合理的假设就是怎么样。 因为我们实际的一个产品上面，我们可能对于它的运动的形态，还有这个我们 CPU 处理器这些都是受限的。 那我们这个时候需要通过引入假设先验的信息来简化我们这个算法。 所以假如说我们有一个假设我们已经进来之后发现大幅降低了我们这个复杂度，那这样一个假设引进进来他就是好的。 然然后第三点的话就是一个工程实践，因为最终我们这个软件我们的代码要部署在产品上运行，我们要交付一个产品化的软件工程实现还是需要有非常扎实的基本功，有非常需非常多的问题需要记。
讲者1：明白了，非常感谢。 也想请问。 请教一下另外三位。 就是对 slam 在机器人和自动驾驶高清地图如何落地的看法，然后难度在哪？ 那就请崔总先开始吧。
讲者5：我可以讲一讲就是我我自己过往一些这个感受。 其实我觉得可能对不同的这个机器人和不同场景他的那个不一样。 但是在我们的一个实际感受中，就是前期来说最重要的就是一个场景认知的一个构建。 这个认知很多时候就是刚刚那个杨胜也讲的就是我们怎么把他从一个相对比较复杂的问题中抽象出那些关键的要素出来。 比如说像我们可能做商用清洁的场景，它会落地在非常非常多的不同的下游的细分的场景中。 然后这些场景可能就是如果从这个表面上看也不会觉得有太大差异。 但实际上如果你去真的了解一个场景的使用情况，你会发现他的这个一个是客户的诉求场景的难度，以及这个他对我们机器人的要求都会不一样。 比如说我举几个例子，像这个我们做火车站或者做工厂，还有做这个商超停车场。
讲者5：我举这四个场景来对比来看的话，那火车站可能他的难点就在于说它的这个场率是相对比较空旷，大概时长几万平，然后中间这个可能有几十米的这样的相对比较空旷的地带。 然后又有大量复杂的这个人流的走动，然后每天的白天和晚上也有一定的这个光线变化里面。 它的这个比如说人流，它就是一个相对很复杂的一个东西。
讲者5：还有再像另外一个场景，比如说像工厂场景里面，那可能他难点又是另外一种。 比如说有些是黑灯工厂，那就可能限制了一部分的这个传感器和 slam 技术的应用了。 比如说可能我们在火车站那个场景里面，我们为了解决人流的问题，因为激光这个会受到干扰，那我们可能要去依赖视觉，那这个方案你要到另外一个黑灯工厂的产品中可能就不是一个最优的方案。 同等。 就是所以说这个在前期我们把这个问题怎么样定义的清晰，我认为其实是对于后期的落地特别重要，但是落到这个技术方案上来说可能就并不拍的是一个这个多传感器或者多种这个技术方案的一个应用和融合。 包括视觉的激光的可能有 3D 和 2d 的。 同时这里面要考虑到整个的这个成本、算力等等，因为他其实是一个特别综合的一件事情，然后里面还有另外一块可能就是我们做之前会比较容易忽视的，就是这个机器人里面的一个运维的问题，就是我们即使是做的再完美的算法，也不太可能就是闭门造车出门就一定会合辙。 那在这种情况下，我们怎么会有这个怎么样能有相当于一个 plan B 或者是一个 backup 的这样的一种方式。 在一个相对比较高效的这个比较快速能够响应的情况下，即使场景中出现了问题，比如说定位高了或者是可能一个对话了等等，这些出现的时候，我们能够这个有效的检测到，然后让运维人员借助把这个问题解决。
讲者5：其实也是对于现场交付的一种实际落地要考虑的一些方式。 这个事可能不是说我们在跑算法的这个数据集的时候要去考虑一个 benchmark 的一个东西。 但是对于实际落地，比如说一个好用的运维平台，这个也不是一个特别简单的一个事情。 可能是我考虑过往这个经验上的一些这个感受。
讲者1：对，就是考虑落地不能专项刷 benchmark 一样考虑精度，要考虑更全面的一些落地。
讲者5：从前面他有不同层次的这种落地的这个手段。 比如说你可能有多传感器，你可能要做一定的环境改造。 如果环境改造还不行的话，可能我们要有这个因为因为平台同时怎么样，高效怎么样，这个让远端的人员能够去有效的解决问题，这些都是这个要系统性去考虑解决的问题。
讲者1：这可能也是学术和工程具体落地之间的一些差异。 是的。 感谢。 陶醉博士。 那能请问一下你对于 slam 在高精地图如何落地这方面的看法吗？
讲者2：难度在哪？  OK 就是首先对于自动驾驶这个领域就是高精地图这个产品就是初期的一些商业的订单，它其实车规级的产品对整个产品的一些规格还有精度要求是比较高的，就是这个的原因一部分是因为安全相关。 然后再一个是前些年自动驾驶这个领域应该是处于一个初期的领域，所以说大家对一些产品的这个定义要求可能还不是很明确，所以说尽量的去提一些很高的指标，这样能保证最终这个产品的落地。 所以说在这个阶段的话就是 slam 的一些技术，尤其是像视觉 slam 的一些技术，包括像 VIO 这种技术的话，它因为本身尤其是在车载的这个场景底下，它本身由于一些激励不足、观测不足的问题。 导致他本身的一个病态的问题。 所以说他的在算法上就是处于一个能用又不能完全用的尴尬的阶段。 就是不能完全做保证这个产品的一个交付。 这是我认为他在早期的一个一个问题，就是落地的一个问题。 但是目前现在这个阶段我认为有一些改观，就是一个是像刚才提到的就是激光传感器，它的一个及他对这个思 M 的一个效果是有一个比较大的提升的。 然后同时如果是对于视觉的方案，因为目前一些主干的道路其实有了一个就是这种测绘级别的传感器测出来的一个点云也好，语义地图也好。
讲者2：对有了这样一个基础之后，其实它对 slam 技术的一个包容性更高了，就是我们可以在这个场景里面部署一些 slam 的系统，去渐进式地落地一些场景。 对，这是我看到的一个趋势。 然后但是在这个阶段的话，其实对 slam 还是有一些挑战。 刚才崔波是也提到了，就是如果你这样去部署一些这样的系统的话，其实你要提供一个配套的就是云端结合的一个运维的系统。 对，我认为在这个阶段的一个难点。
讲者1：然后评论区正好有一些同学在提问说，众包设备是基于视觉还是依旧得需要有激光。
讲者2：这个问题是问给我的吗？ 那个是的。
讲者1：是的。
讲者2：这这个其实我个人的观点是结合场景，就是像像 L4 车队这种产品，它其实自己在运营的时候就可以产生地图，然后它的一些就是传感器也是比较高配置的。 然后包括像现在的最新的一些量产的车，也会去加上一些激光的设备。 然后如果从整个能耗还有计算资源的角度上去考虑可行的话，其实这个肯定是要尽可能地用到这种精测量精度比较高的这个传感器，他对算法的效果的提升是很大的。
讲者2：但是如果对于一些场景，就是你的传感器配置没有那么高，其实视觉的方案也是有一定的优势的。 对，首先它可能比激光感知到的信息更 dense 对，然后在落地的情况下可能去加入一些约束，可能有些场景能够加入一些车速的约束，然后以及那个场景的几何的一些先验，其实也能达到比较稳定的效果。 对，所以说这两种传感器我觉得是结合自身的一个场景最深的一个优势，去灵活的应用。
讲者1：好的，感谢陶醉博士。 许博士，请问一下您对于 slam 在机器人和自动驾驶或者高精意图如何落地的看法，然后难度在哪里？
讲者3：我觉得刚才就是前面两位嘉宾就讲的也挺多的了，我就直接基本主题讲一下难点。 我觉得第一个我感觉到的难点是我们其实有很多方法理论上是很好，但是在自动驾驶和机器人行业里面是比较难落地的。 一个是他的就是计算复杂度，他往往难以比较好的那些算法，而是比较难在比较少的算力上，以比较低的硬件成本去很好的支持，他，很难做到产品值。 我觉得这个是我原生就是碰到过的一个比较麻烦的事情。 然后像一些传统的算法，像 VIO 很简单的一些算法的话，他的性能又不足以，就是泛化到每一个实际的社会场景都能够解决的很好。
讲者3：然后第二个问题就是一些长航程的问题，就是尤其是在自动驾驶的落地当中，如果说是扫地机器人，或者说是一些就是小的室内场景的这种机器人的应用，可能还比较就是好落地一些。 但是像自动驾驶这种场景，假设我们不使用高精地图的情况下，我们完全靠自己建图的情况下，就是怎么在长航图上也是保证他的这个定位的精度，我觉得这个也是一个很难的问题。 然后这个可能也不光是在工作结束之间，目前也没有特别好的一个突破。 然后第三点我觉得是要等待，就是政策的春暖花开。 就是现在大家都在尝试众包方案，但其实众包这边是有一个难言之隐的，就是你众包的这些数据会云端，就是目前政策对用户数据的这些的隐私的这些支持还是没有放的那么开。 然后我们如何就是在政策跟技术之间去寻找一条真正可以说使用到这些数据又不会侵犯到就是使使用这些产品的这些用户的隐私产就是怎么去 balance 这几年的关系。 我觉得也就是我们在工业界作为一个从业者，就是跟高校可能思考的也会有不同的地方。
讲者1：是的，正常的像高清地图、众包地图，如果一些数据回传，如果通过云端的话，应该还有一些加添这些加噪声的操作，这些都是会造成一些影响。 是的，是的。 接下来的一个问题，就很多现场大部分同学也都在问的，就是 slam 找工作都需要些什么技能。 然后我想请教一下各位对 slam 找工作的选择和就对 slam 找工作和选择行业方们的建议。 那从杨胜阳公，您那先开始了。 Ok。
讲者4：就是从我们的这个因为我们一直在企业里面待着。 从我们招聘的这个情况来看的话，我们现在这个岗位还是非常稀缺的，就是感觉还是这个供不应求的状态。 那对于我们这个对于我们的人选需要什么样的技能，我觉得基本上的话可能此案 14 讲里面都有一些覆盖。 那比如说这个我们的技术栈要包括哪些呢？ 要包括这个我们在理论基础上面，我们得掌握这个位置变换几何概率统计非限制优化这些基本上就是我们做需要的这些理论的基础。 然后除了理论基础以外，我们还得掌握若干那个工具，我们可以认为这个 CR 加也是一个工具，然后我们可以掌握一些这个比如 loss 这种机型系统的，它也是一个工具。 然后除此之外，我还有一个特别想建议大家点，就是说我们在做算法开发的时候，一定要认识到这个可视化的重要性，甚至说可以认为可视化及调试把我们的这个做视觉 slam 我们的特征 T 恤可以可视化，我们匹配可以可视化，然后我们关键帧的选取可以视化，最终效果也可以可视化。 刚才前面的一些嘉宾在做这个报告的时候，你才能够展示出来非常酷炫的结果。 是吧，这些其实都是可视化工作。
讲者1：这个方面也可以增加工作的一些效率。
讲者4：是的。
讲者1：其他嘉宾还有一些建议吗？ 对于 slam 找工作都需要一些什么技能？
讲者2：我说一下。 对，我可能我觉得可能是从就是还是从那个就是这个问题本身它可能包含一个是算法层面，一个就是系统层面，然后是数据层面，就大概从这三个层面说一下，就是我的一些认知。 就是首先 slam 算法就是像这个前端的一些特征提取匹配以及后端的一些矩阵的运算，就是这是一个很明确的算法的过程。 然后确实我觉着可能这一部分可能大家去看这个高博贺博的书，就能学学到一些就是算算法的一个层面。 然后像系统层面本身就是 slam 它是一个系统，然后分为前端跟后端这个多线程的一些工程化的一些东西，这是一个我认为可能比较经典的一个 slam 的一个系统。 但是可能随着现在目前的这个这种系统大规模的部署，对可能会有一些云端的交互，就是从系统层面的话，除了这个经典的一些要求的话，就是我认为可能跟云的一些交互结合，包括一些那个通信的一些，就是整个的一些问题都在这个系统里面，就是如果有这个方面的一些综合能力的话，是一个比较好的一个点。
讲者2：对，然后从就是数据层面的话，因为现现在目前随着这个问题的规模慢慢的变大，就是部署这样系统的机器人也好，车辆也好，就是变多之后，其实这种自学习数据驱动的一些方案其实也慢慢地在这种 slam 领域开始应用了。 所以说如果能除了这个经典的一些 slam 问题，能够去有一些数据的感觉， sense 的话，就是我我觉得这样一种综合性的一些能力对一个就是是一个比较好的人才的标准。 对。
讲者1：好的，感谢。 感谢崔总评论区有人在问问崔总招人的要求怎样。
讲者5：我们我没什么要求，这个大家感兴趣都欢迎来投简历。 因为这个行业首先肯定是这个非常的供不应求的状态。 可能严肃点说其实我觉得很多技能上的东西，包括其实我自己从业以来的经历，就是前面两位嘉宾讲的这些肯定都是重要。 但我觉得这些东西也不是说这个如果要求一个应届或者新手这些东西都会其实不太现实，很多都是在后面的工作过程中。 如果大家回想我们自己的这个工作，我想也都是我们逐渐的去把这些东西给培养起来。 那可能我觉得最核心的是，因为大家对这个方向要有一个很强的初心。 就是说这个事肯定不是一个特别简单的事情，特别是我的感受是我们招人或者培养一个新的这个 slam 算法工程师。
讲者5：我们自己的预期是，比方说前面的六个月，我甚至不觉得会对这个新的这个新人有任何的这种实际产出上的要求，因为他上手本身就是一个比较长的这么一个过程。 那这个就是对人的要求，更多的是你对这个方向是不是真的想清楚要干这个事。 因为你比如说这个一个新出学校的这个工程师，你可能有很多的方向选，比如说像可能感知或者其他方向可能更快的你能够上手出一些结果。
讲者5：但 slam 由于他的这个工程上的复杂性，落地的复杂性以及等等，就刚刚几位讲的这些这个技能上的东西，其实就是要对这个方向足够的坚定，就是或者我们是不是真的很感兴趣说用这么几个传感器能够恢复一个机器人周围的这个物理环境，就这样的一个事情，愿意作为一个长期的这个职业选择，这个我觉得反倒是最重要的技能上的东西。 我想就是大家这个初心在的话，很多都是后面可以培养，是这个非常认同这种的观点。
讲者4：反正我认为这个机器人的时代就是机器人离不开。
讲者1：是的。 许博士你有一些要补充的吗？ 对于找工作需要什么技能，还有找工作和选择行业方面的建议。
讲者3：我觉得现在就是说白了就两点，一个是数学好，一个是工程能力爱好，然后其他都是擅长台长的，这些都是可以打磨的。 然后行业来说我觉得自动驾驶是一个非常好的赛道，我本人自己也投身于这个，觉得还挺有说服力的。 还有一个方向，我觉得挺好的。 最近就是自动驾驶，仿真就是我看图真也做了一个不错的工作。 然后 3D 重建，还有像大疆制图，就是用建图的方法，就是去帮助到很多做航天测绘这样的机构去做一些定速化的服务。 我觉得这几个行业都是将来十年非常好玩。
讲者1：好的感谢。 那各位能不能对 slam 初学者提供一些建议呢？
讲者1：先从阳阳上阳光开始。 好如果是。

Answer: 在高精地图、自动驾驶、机器人领域，SLAM发挥了很大的作用，它辅助进行了定位、制图等一系列高精度的工作，对于想进入SLAM行业的人而言，他们应该具备基础知识，掌握基本工具的使用，且对这个方向有充分的认知，并且需要足够坚定。