無人駕駛規劃演算法工程師缺口大不大

① 你覺得演算法工程師的就業前景如何

隨著大數據和人工智慧領域的不斷深入發展，自然語言處理、機器學習等方向成為求職的大熱門，演算法工程師也自然而然成為目前最炙手可熱的崗位。雖然演算法工程師一直被頻頻提及，但是許多人對這個崗位的了解還知之甚少。那麼演算法工程師究竟是做什麼的？發展前景怎麼樣呢？

由於演算法工程師對於知識結構的要求比較豐富，同時演算法工程師崗位主要以研發為主，需要從業者具備一定的創新能力，所以要想從事演算法工程師崗位往往需要讀一下研究生，目前不少大型科技企業對於演算法工程師的相關崗位也有一定的學歷要求。

② 智能駕駛「人才荒」，困在了高校的學科博弈中

75歲的曹德旺這幾年在計劃一件事——出資100億元，設立一所新大學。

他主動向福建省委省政府提出辦學這事，領導們都很支持，也召開了好幾次會議，就專門討論怎麼辦學的事情。

曹德旺是福耀玻璃的董事長，他深刻感受著目前中國製造業人才困境的切膚之痛。

製造業企業高級管理人才斷檔、培養製造業人才的學科與產業需求脫節、德國教育模式的啟發......都是促使曹德旺下決心一定要辦好這所大學的原因。

在他看來，當下國內大學培養人才的模式偏標准化，且存在重虛擬經濟、輕實體經濟的傾向，同時一些培養製造業人才的學科跟不上市場需求和產業發展要求，製造業真正需要的高端人才沒有地方培養。

就像一個縮影，自動駕駛賽道也處於類似境地。

作為 汽車 產業轉型的核心要素之一，自動駕駛創業熱潮起起伏伏已持續多年，全球眾多車企、 科技 公司和初創公司都在下場追捧，飢渴的投資者們就像嗅到血腥味的鯊魚，攘往熙來。

然而，這個行業一直以來都面臨著如何招到合適人才的老大難問題。

一個典型的場景是，當企業終於找到合適的演算法工程師時，卻發現這位候選人手裡拿著七八張offer，一家比一家工資高。

缺口最大的演算法類崗位，更是浮躁到了令人害怕的程度，「你出錢高，我就會比你出得更高。候選人也是，今年要30萬，明年要60萬，後年就會要90萬、120萬」。為了留住合適的候選人，獵頭們想盡了招數，甚至接起了「代管寵物」的業務。

現狀也令不少企業感到頭疼，美團就是其中之一。據一位接近美團高層的人士表示， 因國內自動駕駛人才性價比堪憂，美團或將在矽谷設立自動駕駛研究中心，以相對更低的成本在美國招攬自動駕駛研發人才 。

如果仔細觀察供需情況會發現， 自動駕駛「人才荒」是結構性的，是「質」與「量」的雙重缺位 。

一方面，當下自動駕駛行業熱鬧依舊，不斷有圈內高管離職創業、大廠跨界押寶、車企重金轉型，研發崗位缺口隨之擴大。

據預測，到2025年， 汽車 行業對智能網聯 汽車 人才的需求量將達到10.3萬人，其中又以智能駕駛領域的人才缺口最大，預計將達到5萬人。

另一方面，目前業界所需的很多新增崗位此前鮮少有傳統車企涉獵，而各大高校對自動駕駛人才的培養又有些滯後。

以一般的自動駕駛感知演算法架構師為例，該崗位除了要求候選人熟悉自動駕駛常見系統架構，還要求熟悉深度學習等主流感知技術，同時有參與過車規功能上車量產工作的優先。

自動駕駛行業獵頭熊穎儀告訴新智駕，通常的一個自動駕駛L4級的創業公司，團隊規模在300-500人，其中研發佔70-80%。

「就演算法崗而言，大多數公司缺的都是『具有全棧租舉能力的演算法工程師』。會訓模型的演算法工程師很多，會軟體開發的也很多，但是熟練使用C++編程的演算法工程師並不多。」

也就是說，從事這類工作的人才，既要有軟體開發技能、掌握多種程序設計語言，也要有對 汽車 新舊硬體的充分理解， 其勝任難度和要求均遠超從前 。

在智能駕駛行業發展初期，這類人才多隻能從公司內部轉崗或者跨行業 社會 招聘而來。

但隨著行業發展越來越成熟，社招將多集中在行業內的成熟人才，這類成熟人才換工作不影響智能網聯 汽車 既有的人才存量，因此未來的智能網聯 汽車 的新增人才可能將主要來自於校招。

而這又涉及到另一個問題——校招人才從何而來。

據了解， 高校為自動駕駛行業培養人才方面，助力不多 。

清華大學計算機系教授、人工智慧專家鄧脊型頃志東告訴新智駕，目前國內高校主要是通過參加自動駕駛相關科研項目來培養自動駕駛人才，以碩、博研究生為主，本科生、博士後相對較少。

他認為，當下的自動駕駛人才大多來自於計算機系、自動化系、電子系、車輛工程等學科專業，這種人才培養模式無法滿足 社會 上普遍存在的自動駕駛用人櫻陸荒，也不能取得最佳的人才培養效果。

「有必要設立獨立的自動駕駛專業，因為培養自動駕駛人才所需的教學大綱、課程體系、師資、教學實習實驗設備、產業環境等都與現有專業不同，需要重新組織才能滿足專業建設的要求。」

自動駕駛專家、武漢理工大學副教授楊勝兵對新智駕直言， 那種舊瓶裝新酒、只是改變了專業名稱的換門頭做法，三、五年後就被市場判斷出來了，到時候就是害人害己害 社會 。

這不是楊勝兵的一家之言。

鄧志東也同樣希望自動駕駛能成為高校中的一門新學科，特別是創設為一門本科專業或成為一級學科。 如果可以，最好就隸屬於自動駕駛學院，「因為將其歸屬於人工智慧學院、計算機學院或車輛工程學院，都不完整」 。

事實上，究竟是設立自動駕駛研究中心、實驗室，還是單獨設立「自動駕駛學院」，這會給高校在重視與投入程度、學科課程體系的構建、師資配備、教材建設和生源等方面，帶來很大的不同。

自動駕駛技術的研發主要起源於移動機器人技術的研究與拓展，因此國內外移動機器人的研發強校，同時也是自動駕駛研發與人才培養的策源地。

除了計算機、自動化，自動駕駛技術也與車輛工程等學科專業高度相關。

而作為前沿新興技術，自動駕駛迄今未有本科專業與一級學科，所以近期高校設立的自動駕駛班或無人駕駛研究中心，大多掛在不同的學院下，研究的方向和重點也有所不同。

同時目前機械類、電子信息類、自動化類等各專業都有面向智能駕駛領域開設相關課程， 類別繁蕪，又容易造成資源重復和浪費，一個高校內重復設立兩門相似的專業或課程的情況並不少見 。

比如姚丹亞是清華大學自動化系的教授，他在做課程設計時，曾面向全校研究生開過一門課叫《智能交通概論》，巧合的是，同時期清華大學交通工程專業也開設了這一課程。

最開始也有不少土木、計算機等專業的學生選修姚丹亞的這門課。

但姚丹亞發現，諸如交通工程專業的學生選修他的《智能交通概論》，是希望補足控制、編程方面的知識，但這類知識自動化系的學生其實早有學習，因此他這門課的教學重點是在交通、 汽車 領域，而這方面，交通工程專業的學生又已掌握了不少。

「很難滿足不同學生的需求，」姚丹亞指出。

「任何一個學院和學科，都不能滿足無人車這種跨學科領域研究項目的人才需求，」 北京聯合大學副校長、智能車國家重大計劃項目負責人鮑泓也曾在接受媒體采訪時表示，光由自動化學院研究機器人只能側重自動控制，機電學院只會研究機器人關節和機械裝置，而這些都只是智能車研究中很小的一部分。

因此， 在智能駕駛人才培養方面，將各相關專業融合教學成了趨勢之一 。

在這方面，國內早有高校嘗試，只是並不以「自動駕駛學院」的名目單獨創立。

比如在2016年，北京聯合大學就在全國成立了首個機器人學院，由院士李德毅擔任院長，而無人車屬於輪式機器人，成為專業的重點研究方向。

但如果現在要想將自動駕駛設立為一門獨立的本科專業，抑或設為一級學科，其實都面臨著師資、課程培訓體系搭建、產業環境需求等一系列問題。

深藍學院的教研負責人趙松就對新智駕表示，自動駕駛作為一個綜合性的學科， 高校目前並沒有足夠的師資來支撐自動駕駛成為一門獨立的專業 。

「比如現在有不少學校都設立了AI專業，但結果還是因為缺乏師資，形成不了系統化的培養體系。」

趙松認為，自動駕駛更偏工程化，高校師資如果沒有在這個行業的工作精力，培養出來的學生依然滿足不了企業需求。

除此之外，開設一門新獨立學科或一級學科，通常需要國家層面的教育主管部門進行頂層設計，其前提是必須從「四個面向」的高度說明，中國大規模自動駕駛人才的培養不僅意義重大深遠，而且行業對人才有著持續性的市場需求，這使得實際操作起來環節很多，過程十分復雜。

不過為了培養復合型人才，在2021年初，教育部新增了國內的第14個學科門類——交叉學科，下設「集成電路科學與工程」、「國家安全學」一級學科，經過申請備案，也有不少高校被允許自設二級學科和交叉學科。

隨之而來的問題則是，「 自動駕駛」學科究竟該隸屬什麼學院，由誰來主導成立 。

在《無人駕駛 汽車 概論》一書中，北京理工大學的陳慧岩等教授提出了一個重要概念，即智能 汽車 的一體化設計。

陳慧岩等人認為，作為先進 科技 集成，智能 汽車 同樣要面對傳統 汽車 的美學造型設計、整車結構設計問題，產品既要美觀、實用，還要能滿足商業化成本控制需求。因此，從內部軟硬體控制系統到外部車身設計，都需要進行一體化考慮。

在鄧志東看來，未來的自動駕駛車輛正向設計，雖然仍離不了信息化 汽車 平台的支撐，但由計算機專業的思維來主導，或更有利於自動駕駛技術與產業的發展。

目前對自動輔助駕駛和自動駕駛的研發，大多是利用新能源 汽車 或電動 汽車 全線控平台進行構建，同時傳統燃油車與電動 汽車 均有高度市場化的產業支撐。

因此相對來說，環境感知、自主定位定姿、行為預測、決策、規劃與控制，則是自動駕駛落地應用與大規模商業化進程中必須著力突破的焦點和難點。

鄧志東從這個角度來分析， 認為人工智慧與計算機視覺才是自動駕駛人才培養體系的核心和重點，應該也必須主要由它們來主導自動駕駛的教學體系設計與人才培養。

元戎啟行副總裁劉軒則認為，和自動駕駛最接近的專業，應該是機器人專業，所以應該以設計機器人的思路去主導設計無人車，「目前國際上做得比較好的公司里的CTO或創始人們，基本都是機器人相關背景出身的」。

而考慮到由此產生的各個學院的話語權爭奪問題，姚丹亞則直接否定，稱 「（設立獨立的自動駕駛學科）這事搞不成」 。

除此之外，劉軒還表示，除非高校的課程能與業界保持與時俱進，否則專門開設一門自動駕駛學科的課程設置難度會非常大。

一方面，自動駕駛技術的迭代需要海量數據，而高校只能用有限的開源數據，因此相比於業界，高校在理解自動駕駛技術方面就困難得多。

另一方面，業內也有很多前沿的技術並未公開披露或者發表為論文，知識產權掌握在私企中，企業願不願意拿出來分享、誰來教課，也是一個很大的問題。

事實上，從專業教學大綱、課程體系、師資、設備等方面搭建一門完整的獨立學科，往往需要至少5-10年的周期。

遠水難解近渴。

因此在目前企業內部的人才培養模式上，其實不少企業已經「被逼著」先形成了 「專項培訓」、「老帶新」，以及「在崗學習」三位一體的組合，效果初現。

劉軒告訴新智駕，對於計算機專業以及對自動駕駛涉獵不深的應屆生，通過「老帶新」和「以戰代練」的方式，基本上入職半年就可以做出不錯的項目成果。

因此在他看來，在校期間，這些學生專門去學自動駕駛課程的必要性不大，因為業內自動駕駛技術迭代非常快，「在學校學的，畢業後可能就用不上了，校內學生最好還是培養基礎能力，比如機器學習演算法、寫代碼能力、軟體工程能力」。

L4級自動駕駛公司酷哇的HDR張樹麗則表示，與其設立單獨的自動駕駛學科，高校更應該多增加和企業的合作，培養學生的實踐落地能力，「以戰代練，是培養人的很好方式，酷哇比較崇尚」。

國內高校對無人車的研究其實很早。

和很多前沿技術一樣，國內開始對無人駕駛車輛的研究也是起於軍事需求。

「八五」期間，南京理工大學、清華大學等高校承擔了一項名為「地面軍用機器人「的項目，聯合研製出了國內第一輛具有自主識別功能的ATB一1無人駕駛車輛。

隨後，國內高校開始零星以課題組的形式對無人駕駛技術進行研究， 目前國內「科班」出身的自動駕駛人才，也大多由這些研究型大學產出 。

比如中國工程院院士鄭南寧在2001年末，就在西安交大組建了無人駕駛智能 汽車 課題組。

2002年，課題組的無人駕駛車「思源1號」正式誕生，2005年，課題組則開始試圖讓「思源1號」進行一次從西安到敦煌的長途無人駕駛之旅。

當時「思源1號」的長途之旅走得磕磕絆絆，大多數時候仍依賴人工駕駛，而彼時國內研究無人車領域的人確實是少之又少，只能說是初步在土壤中埋下了種子，遠遠談不上自動駕駛人才培養體系。

真正讓各高校颳起自動駕駛人才培養旋風的，是國內從2009年開始創辦的中國智能車未來挑戰賽。（雷峰網已策劃了中國智能車未來挑戰賽人物報道，點擊鏈接閱讀第一篇：《崔迪瀟：無人駕駛、搖滾和半個西安人》）

2009年，第一屆中國智能車未來挑戰賽在西安舉行，當時的測試場景相對比較簡單，比如要求對交通信號、標志和標線進行識別等。

隨著時間的推移，中國智能車未來挑戰賽開始引入更真實更復雜的場景，逐漸讓車輛在真實的鄉村和城區道路上行駛，並且陸續增加霧天、信號屏蔽區等測試環境，從感知到規劃決策再到控制，對參賽無人駕駛車輛的自主行駛能力要求不斷提高。

舉辦十多年來，各大高校持續參賽，讓一批參賽學生對自動駕駛萌生興趣並走向業界成為中堅力量。

鄧志東曾在2016年作為領隊，帶領清華大學的無人車「睿龍號」參加當時的智能車挑戰賽。

他告訴新智駕，參加了智能車挑戰賽的學生們，一般是去往網路、阿里、騰訊等巨頭公司的比較多，主要從事自動駕駛高級技術崗，薪資水平相當可觀，也有少數學生創業，部分初創企業已成長為中國自動駕駛細分賽道的頭部企業。

鄧志東認為， 與僅是以論文發表或是以PPT成果匯報為目的的科研不同，「以賽促研」的模式不僅能真刀真槍地解決問題，而且相應的技術研發也更加落地，因此培養的人才也更能滿足企業的實際需要 。

元戎啟行副總裁劉軒也表示，參加類似的智能車挑戰賽能夠讓學生對行業有個基本的概念、產生興趣，吸引人才進入這個行業。

也正是在2009年前後，國內高校對培養智能駕駛人才的動作頻繁起來。

像2009年第一屆中國智能車未來挑戰賽的冠軍湖南大學，就在參賽前夕的2008年7月，由來自計算機通信學院、機械工程與運載學院等學院的50多人，組成了無人駕駛車輛預研項目組。

清華大學的 汽車 安全與節能國家重點實驗室，則是在2011年，開始將研究方向轉向智能網聯 汽車 與自動駕駛。

除此之外，還有各類名目不一的機器人實驗中心、國內外高校、企業聯合成立的無人駕駛研究中心、創新中心，都在這期間如雨後春筍般出現。

同時，近幾年，隨著發展智能網聯產業上升到國家戰略高度，高校、職業院校們也開始增設相關專業或者學院，比如清華大學的車輛與運載學院、北航交通學院的自動駕駛班、合肥工業大學的智能車輛工程專業等等。

不過，目前高校對智能駕駛人才的培養， 卻是起個大早卻趕了晚集，時至今日不管是「質」還是「量」都仍不能滿足業界當下的需求 。

以中國智能車未來挑戰賽為例，盡管它確實為方興未艾的智能駕駛行業積累了技術和培養了人才，但隨著越來越多的公司進行自動駕駛技術的商業化落地，對他們而言，候選人的參賽經驗，在面試時，這時只能算是錦上添花的加分項。

企業也開始更謹慎地通過類似的賽事去考察對方的能力。

同時，自動駕駛技術步入落地階段，曾經眾多參賽選手自立門戶一舉創業的景象也已漸漸遠去。

清華大學自動化系統工程研究所教授姚丹亞就認為，各種 汽車 挑戰賽，多是起到激發學生興趣的作用，「但對學生從事這個職業有多大作用，不太確定」。

再看當下各類的高校無人駕駛實驗室或者研究中心，除了規模小無法滿足行業需求外，也另有局限。

姚丹亞表示，高校實驗室或者和企業合作的實驗室目的各不同：

趙爽今年剛碩士畢業，進入了一家新能源 汽車 公司任ADAS演算法工程師。

在他看來，由於論文導向，高校里的同學大多是在做推公式、調參的活兒，和企業做真實項目的需求脫節。

「企業做項目需要把所有的缺點都克服，不一定要用最好的設備，關鍵是要可靠和效率高，但發論文只需要抓住N次實驗中的最好數據，為了論文的創新點，也會使用一些高端昂貴的設備。」

確實，在自動駕駛的研發過程中，企業更加註重於短期的落地實踐與商業化應用，而高校則擅長較長遠的前沿與關鍵核心技術的攻克。

鄧志東認為，培養與產出高級自動駕駛人才是高校的主要使命之一，這可為合作企業所用。

因此，企業和高校之間，非常有必要合作成立自動駕駛實驗室或者研究中心。

然而目前真正成功的合作案例不多。

究其原因，一方面是兩者的評價體系與機制迥異，二是雙方的特長不同，合作中需要揚長避短。

例如，由於高校研發團隊通常很小，學生管理較自由，執行力與效率不如企業，因此企業並不適合以時間硬節點的形式要求高校完成一些工程性很強的開發任務。

另外考慮到核心技術的突破具有一定的失敗風險，因此校企合作中也要有一定的寬容度。

而當下新增的專業比如智能車輛工程等，其實也存在著供需錯配的問題。

像近年專面向智能網聯 汽車 技術而全新開設的智能車輛工程專業，其課程體系仍然以機械類課程為主，對智能網聯 汽車 技術的總體匹配程度相對不高。

此類專業對學生的培養方向，與其說是智能化，不如說更多是電動化，學生也多在 汽車 及零配件、機械/設備/重工、交通/運輸/物流等領域就業。

而除了設立獨立的自動駕駛學科這一選項，在培養產業應用型人才方面，研究型大學、應用型大學和技能型大學等不同種類院校能做的事其實並不少，比如參考德國的二元制教育、借鑒矽谷的「創業孵化器」「產學研培養」等模式， 探索 空間極大。

當然，現階段為行業培養人才的事，應該仍靠校外做主力。

但在參加一些校外培訓機構的課程時，L4級自動駕駛公司AutoX發言人提醒新智駕，如果候選人參與過一些比較復雜的項目，那麼類似的校外培訓經驗有用。

不過如果只是參與了簡單的落地項目，這種項目經驗反而會導致候選人的技術積累比同齡人更慢更淺，求職過程中會比較困難。

「人才荒」——這不僅僅是自動駕駛一個領域的困境，而是已經成為整個製造業轉型的桎梏。

如今，供給側改革大潮滾滾而下，我們又再一次站在了 歷史 的十字路口，除了資本、資源，人力資本也必須開始向新供給集中，新需求才可能被創造，從而擠壓老產業的生存空間，從根本上消除產能過剩。

教育政策，也必須回到 社會 需求與 社會 現實中，才會有不斷煥新的生命力。

參考資料：

《無人駕駛 汽車 概論》，作者：陳慧岩、熊光明、龔建偉，出版社：北京理工大學

https://mp.weixin.qq.com/s/7Hgn5OahgzUQh7AO0K3vvw

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③ 演算法工程師是青春飯嗎以後的發展路線是怎樣的

演算法工程師不是青春飯。

在入職的年齡中，演算法工程師的入職年份越多，就有越多的公司要你。由於演算法工程師對於知識結構的要求比較豐富，同時演算法工程師崗位主要以研發為主，需要從業者具備一定的創新能力，所以要想從事演算法工程師崗位往往需要讀一下研究生，目前不少大型科技企業對於演算法工程師的相關崗位也有一定的學歷要求。

提到人工智慧，就不得不提人工智慧領域最炙手可熱的演算法工程師。演算法即一系列解決問題的清晰指令，演算法工程師就是利用演算法處理事物的人。演算法工程師主要根據業務進行細分，常見的有廣告演算法工程師、推薦演算法工程師、圖像演算法工程師等等。

但作為熱門領域和人才供不應求的人工智慧，開出的薪資依舊讓人羨慕眼紅。獵頭Jony表示「人工智慧科班出身的博士，50萬年薪僅僅是起步價，優秀的開到80萬、100萬都不一定能搶到。」