小鹏汽车视觉算法面试30问全景精解

——智能驾驶 × 车路协同 × 视觉创新：小鹏汽车视觉算法面试核心考点全览

前言

小鹏汽车作为中国智能电动汽车的创新引领者，致力于通过AI与自动驾驶技术推动智能出行的变革。小鹏视觉算法团队深耕自动驾驶感知、车路协同、智能座舱、3D重建等领域，强调算法的工程落地、系统鲁棒性与产业创新。小鹏视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握，更关注其在自动驾驶、智能感知、端到端系统集成等复杂场景下的创新与实战能力。本文精选30个高质量面试问题，涵盖基础、进阶、创新与工程落地，助你在小鹏汽车等智能驾驶企业视觉算法岗位面试中脱颖而出。

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1. 自动驾驶中的多任务感知网络设计

考察：多任务建模与协同优化能力

解答：
多任务感知网络同时完成目标检测、语义分割、车道线检测等任务。常用方法有多头结构、共享主干、任务自适应损失等。

原理说明：

• 多任务损失：
  L=∑i=1NwiLi L = \sum_{i=1}^N w_i L_i