小米智驾两核心出走，90后大牛带老团队转战具身智能，L3预训练打法能否复用？

原帖用户讨论称，一位在智驾领域待了整整9年的相关负责人，加入某大厂汽车仅1年多便离职转战具身智能，且已是该大厂智驾四位核心成员中近期第二位出走的大将。这两位核心人物均奔向物理世界智能，其中一位带走了十来个老搭档，转向决绝。这则近期在脉脉上引发热议的讨论，折射出智驾人才触碰天花板后的集体转向，对开发者的技能储备与职业选择极具参考价值。

技术架构迁移的底层逻辑

据原帖用户讨论称，这位相关负责人打法明确，试图将L3智驾的预训练与强化学习逻辑搬至具身智能。智驾重感知与端到端的架构，本质上是对物理世界的动态重建。当开发者发现纯软件层面的优化逼近极限，将这套处理复杂物理交互的算法框架平移至机器人赛道，便成了顺理成章的降维打击。这也提示开发者，日常技术积累应关注跨场景复用性，而非仅局限于单一业务线做螺丝钉。

创业团队的核验与风险判断

面对这类由大厂核心出走组建的初创团队，求职者需保持冷静。原帖讨论提及该新团队十来人均为老搭档，磨合成本极低，这对创始人是优势，但对新人可能意味着极高的融入壁垒。开发者在面试此类团队时，务必核验其核心架构对新人开放的程度，以及自身技能是否真能补齐其短板。建议多去脉脉上搜索该团队在职或前员工的真实评价，判断其技术路径是否真具备落地场景，而非仅为概念炒作。

开发者的技能转身指南

智驾向具身智能的人才溢出已成个人样本趋势。开发者若想跟上这波浪潮，不能盲目裸辞，而应系统性评估自身技能栈。你掌握的感知融合、规划控制等经验，在具身智能中仍有价值，但需补充对物理交互的理解。建议去脉脉查阅具身智能相关岗位的招聘要求，对比自身差距。以下提供一份行动顺序供参考：

技术风向的转移往往先于市场的爆发。与其在存量赛道里内卷，不如审视手中代码的泛化潜能。想要了解更多具身智能岗位的内幕或该大厂智驾团队的最新动向，不妨即刻去脉脉与业内同行交流，获取最一手的团队核验信息与内推机会。在风起时找准生态位，远比盲目跟风更重要。

把讨论变成求职动作

1. 核验能力： 把目标岗位要求拆成“做过、能讲清、能证明、待补齐”四列。
2. 核验岗位： 在脉脉搜索公司、部门和岗位名，确认地点、职级、项目阶段与招聘状态。
3. 找人求证： 通过脉脉询问在职员工或招聘方，重点问技术栈、前三个月交付和绩效标准。
4. 匹配后内推： 经历与要求重合后，再在脉脉联系招聘方或请求内推，并附上最相关的项目证据。

相关讨论和岗位信息都具有时效性，完成交叉核验后再决定是否投递或请求内推。

脉脉原帖链接

• https://maimai.cn/community/gossip-detail/37617625?egid=293eb6ab3aaf4ba48d4572d43b1cb754&gid=37617625