大模型工程师转行具身智能全攻略

摘要：本文系统阐述了大模型算法工程师转型具身智能领域的路径规划。报告指出当前行业对复合型人才需求迫切，大模型技术可迁移应用于具身智能的感知、决策等核心环节。学习路径分为理论筑基、技术掌握、项目实践和求职转化四个阶段，需构建跨学科知识体系，涵盖数学、算法、机器人学等领域。推荐26个月渐进式学习计划，通过仿真平台和开源项目积累实战经验。就业前景显示，具身智能岗位薪资显著高于传统AI行业，科技巨头和创新

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FASTEX 的成功给所有从事移动机器人探索（包括水下机器人不要浪费远处的信息：即使传感器精度在远处下降，用它来构建粗略的连通性图 (Connectivity Graph) 也能大幅提升规划的全局视野。增量式思维：在动态环境中，完全重算往往是没必要的。局部精细更新 + 全局拓扑维护”是解决大规模问题的金钥匙。对于水下扫测应用，FASTEX 的Segment思想尤为可贵——可以将长距离的声纳扫测条带

融云：OpenClaw 很火，但「聊天即操作」的交互体验怎么从极客玩具，变成你的产品功能呢？