小米汽车AI研发简介小米汽车作为小米集团“手机×AIoT”战略的核心延伸，致力于打造智能电动汽车。小米汽车AI研发团队聚焦自动驾驶、智能座舱、车路协同等前沿领域，技术栈涵盖深度学习、计算机视觉、强化学习、大模型等。面试重点考察候选人AI算法基础、工程实践能力、以及对汽车AI应用场景的理解。题目列表（10道）题目1：CNN卷积神经网络在自动驾驶感知中的应用题目描述：在自动驾驶的视觉感知任务中，CNN如何从摄像头图像中检测车辆、行人、交通标志？请详细说明从原始图像输入到目标检测输出的完整流程，并解释为什么CNN比传统计算机视觉方法更适合这个任务。答案要点：CNN通过卷积层自动学习图像的多层次特征，从低级边缘到高级语义特征。在自动驾驶感知中，典型流程包括：图像预处理（归一化、增强）→ 特征提取（ResNet/YOLO等骨干网络）→ 目标检测（边界框回归+分类）。CNN的优势在于端到端学习、对尺度/旋转/光照变化的鲁棒性，以及GPU加速的实时推理能力。代码示例（Python + PyTorch）：import torch import torch.nn as nn import torchvision.models as models class VehicleDetector(nn.Module): def __init__(self, num_classes=3): # 车辆、行人、交通标志 super().__init__() # 使用预训练的ResNet作为骨干网络 self.backbone = models.resnet50(pretrained=True) # 替换最后的全连接层 in_features = self.backbone.fc.in_features self.backbone.fc = nn.Sequential( nn.Linear(in_features, 512),