核心要点
师资是冬令营最容易被含糊带过的一项。课程页把四位老师都列了出来：伍教授、李博士、曾老师、张老师，覆盖机器人路径规划、智能驾驶、集成电路与图像处理芯片、软件与智能网联汽车四个方向。这篇逐位讲清，也说明哪些信息还要追问。

课程页的项目师资一栏列了四位：伍教授、李博士、曾老师、张老师。

四位的背景各不相同，覆盖机器人、智能驾驶、芯片与软件四个方向。

伍教授：机器人路径规划

课程页写他是上海复旦大学计算机科学教授、项目学术顾问，科研方向聚焦移动机器人路径规划与医疗机器人手术系统研发。看师资最实用的办法，是问清每位老师负责哪几天的课。

还写明主持国家自然科学基金等10余项科研项目、申请发明专利18项，并有工程实践教学与科创指导经历。学术顾问与研究团队是两件事，前者不一定天天在场。

路径规划正是无人驾驶的核心之一，与这门营的内容对得上。课程方向与老师研究方向的匹配度，比头衔更重要。最实用的问法是：每位老师负责哪几天的课。

李博士：智能驾驶系统

课程页写他是复旦大学信息科学与工程学博士，长期从事智能驾驶系统研究。可以问往期学员对课程节奏的真实反馈。学术顾问与研究团队是两件事，前者不一定天天在场。

参与的课题包括复杂场景无人驾驶认知决策算法、多智能体协同感知的边缘计算框架。师资之外，设备与小组配比同样影响体验。课程方向与老师研究方向的匹配度，比头衔更重要。

他的方向与第四、第五天的视觉识别与决策直接相关。把这四点问清楚，判断会更踏实。可以问往期学员对节奏与难度的真实反馈。课程页把四位老师的背景写得很详细，但没写课时分配。

曾老师与张老师：硬件与软件

曾老师是复旦大学微电子学与固体电子学专业硕士，方向为超大规模集成电路与高性能图像信号处理芯片设计。师资之外，设备数量与小组配比同样影响体验。

张老师是复旦大学计算机软件与理论专业硕士，方向为软件智能化开发与运维、智能网联汽车基础软件。这四点问清，判断会踏实很多。学术顾问与研究团队是两件事，前者不一定天天在场。

一个管芯片与图像处理，一个管软件，正好覆盖挑战营的技术底座。往期学员对节奏的反馈，比头衔更能说明问题。

这些信息怎么用

教师名单说明课程的学术背景，但不等于四位都会全程授课。设备数量与小组配比，同样影响实际体验。

课程页未写明每位的课时分配，报名时可以直接问。这些都要在报名前问清，别等开营才发现。

看师资最有用的方式是问清谁来讲第几天，而不是只看头衔。师资是判断课程质量的一个入口，不是全部。

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温馨提示：本文内容根据课程内容整理，各模块实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整，最终以课堂授课为准。