下面我将为你详细拆解京东无人车招聘笔试的考察范围、题型、重点以及备考建议,希望能帮助你高效备战。
笔试考察的核心领域
京东无人车项目属于典型的“人工智能 + 自动驾驶”领域，因此笔试内容会紧密围绕这两个核心，并结合计算机科学的基础知识,通常可以分为以下几个大模块：
机器学习 / 深度学习
这是无人车技术的核心，也是笔试的重中之重,面试官会考察你对基础理论的理解和实际应用能力。
- 基础概念：
- 过拟合与欠拟合、偏差-方差权衡。
- 正则化：L1/L2正则化、Dropout、数据增强。
- 梯度下降：批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降。
- 损失函数：MSE、交叉熵等。
- 评估指标：准确率、精确率、召回率、F1-Score、mAP (mean Average Precision),在目标检测和语义分割中尤为重要。
- 经典模型：
- CNN：必须深刻理解其原理、结构（卷积层、池化层、全连接层），并熟悉经典网络如 ResNet, VGG, YOLO, SSD, Faster R-CNN 等，要知道它们在无人车中分别用于目标检测和语义分割。
- RNN/LSTM/GRU：用于处理时序数据，如轨迹预测、传感器数据融合等。
- Transformer：近年来在视觉领域（ViT, DETR）和自然语言处理中都大放异彩,了解其基本原理和优势是加分项。
- 强化学习：
- 基本概念：智能体、环境、状态、动作、奖励。
- 算法：Q-Learning, SARSA, DQN (Deep Q-Network) 等，在无人车的决策规划模块中,强化学习有重要应用。
计算机视觉
无人车需要“看懂”世界,CV是实现这一能力的基础。
- 核心任务：
- 图像分类：基础任务,但理解其背后的技术演进很重要。
- 目标检测：重中之重，必须掌握 YOLO, SSD, Faster R-CNN 等算法的原理、优缺点和适用场景，知道如何评估检测模型（如mAP）。
- 语义分割/实例分割：用于理解场景的可行驶区域、人行道、障碍物等，了解 FCN, U-Net, Mask R-CNN 等模型。
- 关键点检测：用于识别行人、车辆等物体的关键部位,辅助行为判断。
- 基础与预处理：
- 图像滤波、边缘检测（Canny, Sobel）。
- 特征提取（SIFT, SURF, HOG - 了解即可，深度学习已基本取代）。
- 相机模型：针孔相机模型、畸变校正、内参外参。
自动驾驶核心模块
这部分是区分“懂AI”和“懂无人车”的关键,你需要了解无人车系统的整体架构和每个模块的技术。
- 感知：
- 传感器融合：核心中的核心，理解摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器各自的优缺点。
- 多传感器标定：如何将不同传感器的数据统一到同一个坐标系下。
- 数据融合策略：前融合 vs. 后融合,各自的优劣。
- 定位与建图：
- SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)：即时定位与地图构建，了解其基本原理和在无人车中的应用（如高精地图的匹配与更新）。
- GNSS/IMU：全球导航卫星系统和惯性测量单元的组合导航。
- 高精地图：了解其特点（厘米级精度、包含丰富的语义信息）及其在定位和规划中的作用。
- 规划与控制：
- 任务规划：全局路径规划，如基于A, Dijkstra, RRT等算法。
- 行为决策：在复杂交通场景下做出决策（如变道、超车、跟车、避障）。
- 运动规划：局部轨迹规划，如基于优化方法（如MPC, Optimal Control）或采样方法（如RRT*）生成平滑、安全、舒适的轨迹。
- 车辆控制：将规划好的轨迹转化为具体的油门、刹车、方向盘转角指令（PID控制、LQR、MPC等）。
编程能力与数据结构与算法
这是所有技术岗位的敲门砖,形式通常为在线编程题。
- 编程语言：Python 是绝对的主流，用于算法实现和数据处理，C++ 也非常重要，尤其是在底层、高性能模块（如感知、规划的核心算法）和嵌入式开发中。
- 数据结构与算法：
- 基础数据结构：数组、链表、栈、队列、哈希表、树（二叉树、平衡树）、图。
- 核心算法：
- 排序与查找：快速排序、归并排序、二分查找。
- 图算法：最短路径（Dijkstra, Floyd）、最小生成树（Prim, Kruskal）。
- 动态规划：经典问题（背包、最长公共子序列等）。
- 回溯法：排列组合、N皇后等。
- 编程题方向：笔试中的算法题通常与无人车场景结合，
- 处理点云数据（如过滤、聚类）。
- 模拟路径规划过程。
- 处理传感器数据流（如滑动窗口求平均值）。
工程能力与系统设计
针对有一定经验的候选人,可能会考察系统设计能力。
- 分布式系统：无人车每天产生海量数据（TB级别），如何存储、处理和分析这些数据？会考察你对Hadoop, Spark, Kafka, Flink等技术的理解。
- 高并发与实时性：无人车的决策和控制必须在毫秒级完成,如何保证系统的低延迟和高吞吐？
- 软件工程：代码质量、模块化设计、版本控制、单元测试等。
笔试题型
通常包含以下几种题型：
- 单选题/多选题：考察基础概念、模型原理、优缺点对比等，覆盖面广,需要扎实的基础。
- 填空题：考察对关键技术术语、公式、算法名称的记忆。
- 简答题：要求对某个技术点进行阐述。“请简述YOLOv3和Faster R-CNN在目标检测上的主要区别”、“解释什么是传感器融合及其必要性”。
- 编程题：通常有1-2道，限时完成，难度中等偏上，重点考察算法思维和代码实现能力，使用在线OJ平台（如牛客网）。
- （可能）开放性问题：请设计一个用于城市路口的行人过街检测系统，你会考虑哪些方面？” 这类问题没有标准答案,考察的是你的系统思维和知识广度。
备考建议
-
夯实基础，回归课本：
- 机器学习：吴恩达的《Machine Learning》课程和《深度学习》花书是必读。
- 计算机视觉：Szeliski的《Computer Vision: Algorithms and Applications》是经典教材。
- 算法：刷 LeetCode 是最高效的方式，重点掌握“剑指Offer”和“Hot 100”中的题目。
-
聚焦核心，深入理解：
- 不要只停留在“知道YOLO”，要深入理解其Anchor Box机制、DarkNet骨干网络、损失函数设计等。
- 对于传感器融合，要思考为什么需要融合？不同传感器如何互补？融合的难点在哪里？
- 对于规划模块,要理清从任务规划到运动规划再到控制的整个链路。
-
项目经验是王牌：
如果你有相关的项目经验（如参加过Kaggle竞赛、做过目标检测/分割的毕设、参与过开源项目），一定要在简历中突出，并在笔试和面试中准备好详细阐述,项目是证明你实践能力的最好方式。
-
刷真题，模拟实战：
- 牛客网是互联网公司笔试的主要平台，上面有大量往年京东、阿里、腾讯、百度等公司的笔试真题和模拟题，一定要去刷,熟悉题型和难度。
- 找一个安静的环境，严格按照考试时间进行模拟,锻炼答题速度和时间管理能力。
-
关注行业动态：
了解京东无人车最新的技术进展和产品动态（如在宿迁、西安等地的落地情况），这不仅能让你在面试中言之有物,也能让你对公司的技术方向有更清晰的认识。
京东无人车的笔试是一场硬仗，它要求你既是算法专家，又是系统架构师，同时还要具备扎实的编程功底。
备考路径建议： 基础理论 (ML/CV/算法) -> 核心技术 (感知/定位/规划) -> 工程实践 (编程/项目) -> 模拟演练 (刷题)。
祝你笔试顺利,成功拿到京东无人车的Offer！
