要成为专注于自动驾驶汽车的人工智能科学家，您需要教育、实践技术技能和领域特定知识的结合。首先，在计算机科学、数学和机器学习方面打下坚实的基础。计算机科学、电气工程或相关领域的学士学位是典型的，但许多研究人员也会攻读高等学位（硕士或博士学位），专注于机器人、计算机视觉或强化学习等领域。线性代数、微积分、概率和优化方面的课程至关重要，因为这些是大多数人工智能算法的基础。例如，理解神经网络如何处理传感器数据，或者概率模型如何处理车辆导航中的不确定性，都需要这些数学工具。
接下来，通过从事模拟或解决现实世界自动驾驶汽车挑战的项目来获得实践经验。专注于 PyTorch 或 TensorFlow 等框架，以实现感知模型（例如，使用 CNN 进行对象检测）或决策系统（例如，用于路径规划的强化学习）。参与 Apollo（百度的自动驾驶平台）或 CARLA（一个模拟环境）等开源项目，以便在真实场景中应用您的技能。例如，训练一个模型来使用 LiDAR 和摄像头数据预测行人运动，涉及到预处理传感器输入、设计神经网络架构以及在模拟环境中验证结果。在 Waymo、特斯拉或汽车供应商等公司实习也可以让您接触到行业标准工具和工作流程，例如传感器融合（结合雷达、激光雷达和摄像头数据）或 SLAM（同步定位和地图构建）技术。
最后，及时了解研究并与同行合作。关注 CVPR（计算机视觉）、ICRA（机器人）或 NeurIPS（机器学习）等会议，并学习来自 UC Berkeley 的 DeepDrive 或 Stanford 的 Autonomous Systems Lab 等团队的论文。例如，基于 Transformer 的运动预测模型或用于场景生成的扩散模型的最新进展可以直接应用于自动驾驶。参与 KITTI Vision Benchmark Suite 等竞赛，以针对标准化数据集测试您的算法。通过聚会或在线社区（例如，ROS 论坛或 arXiv 讨论）与专业人士建立联系可以带来合作或工作机会。自动驾驶汽车需要跨学科的专业知识，因此熟悉嵌入式系统（用于在硬件上部署模型）、安全标准（ISO 26262）和伦理考量（例如，边缘情况处理）将加强您作为该领域全面发展的人工智能科学家的形象。