感知与智能

视觉的第一道门槛不是模型，是标定。标定不准，后面所有位姿误差都从这个 5 毫米开始放大。

感知、位姿估计、VLA 全部建立在它上面。但机器人岗位要的不是「会调包」，是能判断模型能不能上机。

检测、分割、位姿估计、点云处理，是感知岗的日常。抓取类岗位几乎必考位姿估计。

移动机器人的立身之本。也是竞争最激烈、最看论文与项目质量的一档。

单个传感器都有硬缺陷。融合不是「加起来更准」，是「互相补盲区 + 互相校验」。

四足与人形的步态、灵巧手操作，越来越多用 RL 训出来。但它也是「演示很炸、落地很难」的典型。

操作类任务目前最实用的路线。不需要建精确模型，靠人采数据。瓶颈在数据，不在模型。

行业最热的方向，也是信息噪音最大的方向。要能分清「演示能力」和「交付能力」。