文远知行（WeRide）2026校园招聘➕实习面经指南

 涵盖算法、系统设计、自动驾驶核心技术及内推信息。

一、基础知识

1. 计算机视觉与自动驾驶基础
目标检测算法（YOLO、Faster R-CNN）的优缺点及应用场景。
多传感器融合（激光雷达、摄像头、毫米波雷达）的数据同步与标定方法。
SLAM（同步定位与建图）的核心原理，常用框架（如LOAM、ORB-SLAM）。
路径规划算法：A*、Dijkstra、RRT* 的区别与适用场景。

2. 编程语言与工具
C++/Python核心问题：内存管理、多线程、GIL锁、装饰器等。
ROS（机器人操作系统）的核心组件（Topic、Service、Node）及实际应用。
实时系统（RTOS）与非实时系统的区别，如何保证算法低延迟？

3. 计算机网络与操作系统
UDP在自动驾驶中的应用（如实时传感器数据传输）。
Linux进程间通信（IPC）方式及适用场景（共享内存 vs 消息队列）。
线程安全与锁机制（互斥锁、自旋锁、无锁编程）。

4. 数学与优化
卡尔曼滤波与粒子滤波的原理及在状态估计中的应用。
凸优化问题：如何用梯度下降法求解路径规划中的约束问题？
矩阵运算加速（如CUDA、SIMD指令集优化）。

二、算法与数据结构

1. 高频题目
手写快速排序、归并排序（需分析时间复杂度和稳定性）。
二叉树遍历（层序遍历、锯齿形遍历）及递归转非递归实现。
动态规划：最小编辑距离、背包问题变种（如车载货物装载优化）。
图算法：最短路径（Dijkstra）、拓扑排序（任务调度场景）。

2. 自动驾驶特色题目
点云处理：聚类算法（DBSCAN、欧式聚类）实现点云分割。
目标跟踪：基于卡尔曼滤波的多目标跟踪代码实现。
路径规划：在栅格地图中实现A*算法，并优化动态障碍物处理。
模型部署：如何将PyTorch模型转换为TensorRT并进行推理优化？

三、系统设计

1. 自动驾驶系统设计
设计一个多传感器融合的感知模块（时间同步、坐标对齐、数据冗余）。
高精度地图的存储与实时更新方案（如何支持车辆动态路径规划？）。
仿真系统设计：如何模拟复杂交通场景（行人、车辆交互）？

2. 分布式与实时系统
设计一个分布式数据采集系统（处理激光雷达、摄像头每秒GB级数据）。
如何实现车载计算单元（如NVIDIA Xavier）的多任务调度？
实时通信协议选择（DDS vs MQTT）及可靠性保障。

3. 工程化问题
自动驾驶软件版本迭代中的持续集成（CI/CD）流程设计。
如何测试感知算法的边界场景（Corner Case）？
系统安全设计：Fail-Safe机制、冗余备份策略。

四、项目经验

1. 核心问题
详细介绍一个机器人/自动驾驶相关项目，技术难点与创新点。
如何优化目标检测模型在嵌入式设备的推理速度（量化、剪枝）？
是否处理过传感器数据漂移问题？如何校准与修复？

2. 技术深度
项目中如何平衡算法精度与实时性（如牺牲分辨率换帧率）？
是否使用过强化学习（RL）进行决策规划？实际效果如何？
代码优化经验：从Python迁移到C++的性能提升方法。

 五、行为面试

团队合作中如何解决技术分歧？（例：算法方案选择冲突）
职业规划是否与自动驾驶行业长期发展一致？
如何应对高强度工作压力（如路测中的紧急问题处理）？
对L4级自动驾驶技术落地的看法（技术瓶颈与商业化路径）。

 六、面试建议

重点复习：SLAM、传感器融合、C++11/14特性、ROS实战。
算法刷题：LeetCode高频题（Top 200），重点练习动态规划与图算法。
项目复盘：突出自动驾驶相关经验，量化性能优化指标（如延迟降低30%）。
模拟面试：练习白板编程与系统设计，熟悉车载硬件架构（如计算单元、CAN总线）。

 七、内推信息

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