岗位与去向
空间智能岗集中在激光雷达、机器人与智能驾驶公司：3D 感知、SLAM 建图、点云算法多个细分方向进入校招序列，随具身智能与自动驾驶量产需求持续扩招。
面试高频
- 手推相机针孔模型与内外参含义，世界坐标到像素坐标怎么变换？
- ICP 配准的原理与失效场景？怎么给一个好的初值？
- SLAM 前端与后端各做什么？回环检测为什么重要？
- 点云目标检测和图像检测的差异？稀疏性怎么处理？
- C++：写一个线程安全的位姿缓存队列，注意哪些坑？
答题要点
- 几何题先画坐标系再推公式，明确旋转/平移方向约定，避免符号错。
- 算法答「原理—复杂度—失效场景—工程替代方案」四段式。
- 项目被追问复现细节：数据集、指标（ATE/RPE）、调参过程要能量化展开。
准备清单
- 完整跑通一个开源 SLAM（如 ORB-SLAM/LIO 系）并能讲清模块流程。
- 刷三维几何推导：对极几何、PnP、手眼标定。
- 准备一个点云或重建项目，指标与失败 case 都要能讲。