美团高管和算法硕士

Ⅰ 美团数据分析笔试考算法吗

考。
线程，block块，KVO，界面传值等稿喊还有一些基础的OC语法高旁的知识，可是都点悲观，就考到了一点关于3种线程的知识。
因此说知戚敬橡识要全面整合，才能达到作题稳而准，平时不注重基础，单纯写一些技术的东西，不注重基础是不能够的。

Ⅱ 美团计算机硕士年薪多少

40万到50万。在美团公司的简介中可知，美团计算机硕士的年薪虚森行是差哗40万到50万。硕士是一个介于学士及博士之间的研究生学位，拥有硕士学春竖位者通常象征具有对其专注、所研究领域的基础的独立的思考能力。

Ⅲ 美团高管年薪多少

35万。美团普通的骑手月薪最多都能达到两万以上，其高管年敏梁薪更多，能达到35万元，另外美蔽拿肆团是一家科技零售公司，宏轿公司发展好。

Ⅳ 浅谈美团外卖高管离职一事

浅谈美团外卖高管离职一事

3月19日凌晨，网上爆出美团外卖全国负责人沈鹏离职的消息。一周前，沈鹏还在朋友圈为美团外卖单日交易过亿欢呼，转身自己就宣布离职了，确实让人难以置信。不过，随后爆出的内部邮件里，沈鹏所谓“告别美团，重新创业”的话，证实了他离职的消息。

外界猜测沈鹏的离职的首要原因，和美团的内斗，以及沈鹏在美团的失势不无关系。2015年初，沈鹏对外演讲时对外介绍，已是美团外卖业务负责人，带领过美团外卖1500人的地推团队。2015年10月，美团和点评合并，如今其各项业务已在融合团队的同时迅速整合。新美大的组织架构及高管管理团队的对外名单上没有沈鹏的名字。外卖配送事业群整体由王慧文负责。

美团内部权力争斗早就不是新闻，沈鹏也曾深陷其中。沈鹏曾是美团第10号员工、第2个销售员，从22岁起在美团工作了7年。他身在团购业务部门时，就传言干嘉伟和沈鹏之间的间隙，离开团购到外卖时，由于对干嘉伟有意见，沈鹏除了带走原先团购部门的“嫡系”，希望不要再与团购销售团队有太多交集。

从王兴为代表的极客文化和干嘉伟为代表的销售文化之间的矛盾，到美团3号人物销售副总裁、创业元老杨俊离职，再到如今美团高管的离职。美团的内斗，其实从未平息过。

王兴本人是个典型的极客，一直视技术为王，与电子商务是“鼠标加水泥”的模式渐渐开始产生裂缝。美团内部技术派与销售派呈现出的极客精神与狼性地推间一直存在间隙，杨俊的出走、干嘉伟被边缘化以及美团一线销售们的不满中都可窥见一二。很多人也猜测，美团如今高层的现状会再一次加剧极客精神与销售推动间的矛盾。

对于沈鹏离职原因的另一猜测，则是对公司发展的质疑。既然一周前刚刚高调宣布美团外卖日交易额过亿，为什么自己要着急离开呢?放弃一手打造的正在如日中天的事业，选择重新开始创业，除了受创业的雄心激烈，更多的还是对老事业的失望吧?

尽管沈鹏在内部邮件里回顾了自己在美团7年的收获，但谁也不能否认，王兴多次强调2年内不上市，甚至略带酸意说，谁先上市谁认输。完全不顾在一线拼到力竭的销售们已经失去了最后的一点盼头。

美团越绝陵来越多的老员工对公司产生了质疑并选择离职 。去年就有媒体爆料，美团离职员工反馈，美团有8个大区总，9个小区总，还有十几个重要的城市经理中，已经超过10个区总、城市经理级员工离开美团。其中不乏在美团工作三年以上的老员工和核心中层，即使放弃期权，面临竞业禁止诉讼，也选择加入淘点点、去哪儿和大众点评等。

杨俊离职时就曾引发疑问，如果美团融资、业务都发展顺利，并且有望上市，为什么元老级员工会急着离开?当然，不考虑杨俊离职的.动机，尽管杨俊已经非常低调，在平稳过渡，但美团各个层面的销售离职潮已然发生。虚和

共同点是，这些人离职都伴随着不少损失 。比如，美团期权，离职的人不乏在美团工作多年的老员工。当然，有些去了竞争对手公司的，还可能面临美团竞业禁止诉讼。

如果说基层销售的离职可能因为待遇问题，那么中高层销售管理者集体离职反映出来的更多是对公司发展层面的质疑。随着销售团队的动荡，美团差宏盯的团购交易也随之不稳。

销售离职、团购数据下滑背后都指向同一个问题，团购模式可以烧钱烧出来节点数据，但不可持续。而酒店、电影、外卖等业务更在烧钱冲刺阶段，和各个竞争对手比拼下，美团毫不占优势，自身也远谈不上形成的商业模式。相比稳住市场，美团现在更着急的，恐怕是先稳住军心。

Ⅳ 美团算法工程师的怎么样

研究方向
视频算法工程师、图像处理算法工程师、音频算法工程师 通信基带算法工程师 信号算法工程师
目前国内外状况
国内从事算法研究的工程师不少，但是高级算法工程师却很少，是一个非常紧缺的专业工程师。算法工程师根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。
在计算机音视频和图形图像技术等二维信息算法处理方面比较先进的视频处理算法：机器视觉成为此类算法研究的核心；另外还有2D转3D算法(2D-to-3D conversion)，去隔行算法(de-interlacing)，运动估计运动补偿算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪算法(Noise Rection)，缩放算法(scaling)，锐化处理算法(Sharpness)，超分辨率算法(Super Resolution),手势识别(gesture recognition),人脸识别(face recognition)。
在通信物理层等一维信息领域目用的算法：无线领域的RRM、RTT，传送领域的调制解调、信道均衡、信号检测、网络优化、信号分解等。
另外数据挖掘、互联网搜索算法也成为当今的热门方向。
算法工程师逐渐往人工智能方向发展。

Ⅵ 为什么看起来没人情味的美团外卖赢了

1、饿了么是当时还在上海交大读书的张旭豪、康嘉等人在上海创办，最初仅为交大学生的内部外卖平台。在2011年拿到金沙江创投A轮100万美元融资后，2012年3月饿了么上了第一版的APP；2013年1月，它的APP功能已经基本齐全，并拿到经纬中国和金沙江创投领投的B轮600万美元融资；

2、2013年，饿了么开始正式全国化布局。2013年游旁指11月，饿了么获得红杉中国领投的C轮2500万美元融资，这时饿了么已经开始领先所有外卖竞争者1年时间，包括线下布局、APP开发以及前期资金投入方面；

3、2013年11月，美团火线冲入外卖领域，注意，它那时并不算中国的互联网巨头，而其他互联网巨头的反应都比美团慢——阿里的淘点点是13年12月上线的，网络外卖是14年4月上线的，腾讯更是一脸懵逼；

4、2014年是国内外卖行业的真正元年，事后看全年数据，行业前4名分别是：饿了么（30.58%）、美团外卖（27.61%）、淘点点（11.20%）、网络外卖（8.55%）。按理说饿了么的份额理应比这个更高一些，但是饿了么作为只拿了几千万美元投资的年轻公司，2014上半年仅拿到了大众点评8000万美元D轮融资，钱根本不够烧，后面的开始被财大气粗的巨头侵占份额；

5、2015年1月，饿了么终于获得中信产业基金启滑、腾讯、京东、红杉资本、大众点评3.5亿美元E轮投资，当时饿了么的账上仅能再支撑1-2个星期，命悬一线。同年8月28日，饿了么再度获得6.3亿美元F轮融资；

6、美团在2015年不甘示弱，1月份就拿了D轮7亿美元融资，开始与饿了么正面抗争。后面美团外卖的关键一手来了，2015年10月，美团与大众点评宣布合并，这导致大众点评直接退出饿了么董事会，彻底掐断了饿了么的一个重要入口；

7、不过在2015年，饿了么依然站稳行业第一名。2015年12月，饿了么业务已覆盖超过300个城市，日交易额突破1亿元，日订单量超过330万单，创下外卖O2O行业新高。这时市场份额分别是：饿了么（34.8%）、美团外卖（31.2%）、网络外卖（23.7%），阿里的淘点点已经彻底掉队；

8、2016年1月，美团再出一次奇招，谈下了之前一脸懵逼、一度跟风投资饿了么的腾讯，拿到腾讯领投的33亿美元投资。这也变相逼迫已经彻底掉队的阿里选择另一边站队，2016年4月，饿了么宣布获得阿里领投的12.5亿美元融资；

9、原本站稳行业老三、份额差距不悬殊的网络外卖走错关键一步：2016年春节前后，网络外卖选择花钱送骑手回家神配过年。美团外卖则直接奇袭网络，加大补贴在春节留住骑手继续配送，并在春节后大肆招聘骑手。此消彼长下，美团外卖和饿了么一起把网络外卖的大部分份额抢走，当然美团外卖更为受益；

10、2016年下半年，美团饿了么补贴大战越演越烈，原本在张旭豪计划中“6个月结束”的战斗，实际焦灼情况大大超出他的预计，尤其是微信九宫格在年底加上美团外卖后。2016年的市场份额，饿了么（34.6%）还是第一，但是与美团外卖的差距缩小（33.6%），网络外卖（18.5%）则逐步退出补贴战；

11、2017年上半年，饿了么、美团外卖的市场份额占比分别为41.7%、41%，差距继续逐步减小。进入下半年后，美团外卖的日订单逐步反超饿了么，这让后者压力极大，2017年8月，饿了么正式并购网络外卖，合并后的市场份额达到54%，终于与美团外卖拉开距离。2017年9月，为了一口气打垮美团外卖，支付宝首页正式接入“饿了么”；

12、美团不甘示弱，2017年10月，美团点评获新一轮40亿美元融资，投后估值300亿美元。但是让饿了么想不通的是，美团外卖的份额还是在继续提升——2017年四季度，合并了网络外卖的饿了么，份额还是从54%继续下滑到49.8%，美团则是继续上升至43.5%；

13、情况在发生变化：饿了么的底层技术平台毕竟是几个交大大学生从0开始搭建起来的，系统的扩张性不足。而且在地推和人员管理上的经验不足，饿了么的每单成本，显着高于美团；

14、美团作为在上一轮百团大战成功活到最后的赢家，在成本运营、补贴管控、地推管理、高管心智上，比饿了么更为优秀，腾讯入口支持的效果也明显好于阿里。更为关键的是，O2O算法开始起到作用，美团外卖的每单浮亏明显低于饿了么，以至于美团外卖给骑手的工资和补贴，逐步高于饿了么，这也是人物的那篇文章里，所有骑手都强调“你不想干有的是人想干”的根本原因；

15、2018年2月，突传阿里将全资收购饿了么，传言称，张旭豪可能会出局，原因可能是此前与阿里签下的一份“对赌协议”承诺过2018年3月之前实现饿了么盈利的目标失败，但未经证实。——其实这个传言侧面也是反应饿了么的成本控制相对于美团外卖根本不占优势；

16、其实饿了么知道自己问题在哪里，一直在技术上加大投入，2016年5月饿货节，当口碑外卖、淘宝、支付宝三方流量同时涌进饿了么，饿了么峰值高达每秒1.5万笔，系统瞬间被挤爆，饿了么一度只能临时限流。——2016年底，当时是饿了么CTO的张雪峰从硅谷那边挖了很多技术大牛来搭建大数据、算法等核心构架；

17、但是这已经有点晚了，尤其是硅谷回国的研发高管与本土团队需要磨合，甚至这些大牛对于国内每天动辄数百万单的订单量，经验都是相对不足的。而美团的核心研发人员都是已经经历过百团大战和前期外卖大战的老手，绝大部分都是美团自己从本土高校招聘、培养、承接下来的核心骨干，凝聚力和996精神完全是饿了么难以比拟的；

18、这里还有一个细节：饿了么从硅谷回来的技术大牛后面给饿了么铺垫了非常扎实的底层技术和基础建设，但是同样伴随着更长的磨合时间。你可以想象这样的一组画面：饿了么说你不一定最懂技术，美团外卖说你不一定最懂中国（和它背后的算法）；

19、更别说美团本身极具优势的地推团队和商家谈判经验了。事后看，饿了么在线下方面的一些跑冒滴漏情况，都是当时被光环笼罩的高管暂时鞭长莫及的（有点类似于小黄车OFO中期发生的情况）。举个例子，后面产品策略开始精细化时，美团外卖有条件走大牌和连锁餐饮的线下谈判，而饿了么平台上的中小餐饮和苍蝇馆子的占比无奈更高。王兴作为多次创业者，在企业管控经验上远比张旭豪有优势；

20、这些微小的量变，最后形成质变。2018年上半年，美团外卖、饿了么和网络外卖的交易额占比分别为59%、36%和3%。其实在2017年的后期，美团外卖的份额已经开始逼近6成了；

21、2018年，美团外卖的日均订单突破2100万单，市场份额彻底站稳60%；2019年，美团外卖的日均订单逼近3000万单，市场份额站稳65%；2020年，美团一度宣布日订单量突破4000万单，市场份额开始逼近70%；

22、更关键的是，美团外卖在2019年，经营溢利由2018年的负值111亿元转为正值27亿元,成功实现首次年度盈利——当时在交流会上，公司透露全年来看，每单毛利有2毛钱左右，这个数据现在更是扩大到最新20Q2的每单5毛左右。饿了么则市场普遍预期至今仍未实现每单毛利转正；

23、而在美团2019年所有开支项目中，餐饮外卖骑手成本高居首位，总额超过了410亿元，而全年美团外卖佣金收入为496亿元，占比高达82.58%。这意味着，美团外卖平台佣金收入超80%都用在了骑手上。——这也保证了一方面公司有毛利，但是骑手的收入也不会太低；

24、就像我之前说的那样，美团有全球最好的O2O短距离算法，最好的O2O地推团队，用户和骑手的扩大自我实现式又强化了算法和地推的优势，所以它能打赢有阿里加持的饿了么，那是比它起步更早的专业团队，而非行政手段或者行业垄断。这些，都是王兴自己一步步挣来的；

25、当然，算法是冷冰冰的，它一定会无限压榨整个体系的潜力，最后达到微妙的平衡，也就是所有骑手处于劳累的边缘。算法不是人，它当然没有人性，这毫无疑问。不过美团骑手最大的行业压力也伴随了最高的行业收入，这也是业内公认的；

26、这就是美团怎么一步步站稳全国外卖行业第一的全过程，你说讲人情讲人性，那个2016年春节选择花钱送骑手回家过年的网络外卖，早就死的透透的，连骨头灰都找不到了；

27、其实还有一家企业做了类似于当年抢占网络外卖份额的事情，就是顺丰。2020年春节期间疫情肆虐，但是顺丰直接分配任务下去，要求网点通知快递员，加工资和补贴，必须初六就到岗。因为公司判断，第一，快递员的收入如果中断，那么人员的流失会比预期的大；第二，这很可能是一个弯道超车的机会，因为外资系快递公司基本都停摆了；第三，外资快递业务更偏向于高端，恰好本身就是顺丰希望能拿下的细分市场；第四，疫情下如果能坚持业务的正常运转，那么对市场份额提升和用户心目中品牌的树立，会有极大帮助；第五，顺丰老板王卫多少也有点家国情怀。最后绝大部分顺丰的快递员都到岗了；

28、最后顺丰的半年报出来，我们可以看到：2020上半年，公司营业收入同比增长42.05%，远高于12.6%的行业增长率；速运物流业务件量同比增长81.3%，也高于22.1%的行业增长率。这也能解释，为什么王卫给全部顺丰员工每人发了888元的红包，一般人只会理解为顺丰财大气粗，但是实际上，是王卫和旗下所有顺丰员工一起拼了一把命，在疫情期间冒着风险全程在岗，春节初六就开始全员上班，把市场份额硬生生的抢了下来，抢走的恰好是其他快递公司碗里的肉；

29、过去十年（2010-2020年）是一轮非常明显的经济下行周期。但是为什么我们对此的感知没有那么惨烈。某种意义上，我们原本应该压力极大的底层就业，一个是消费电子崛起被各种富士康吸纳了，一个O2O崛起是被外卖和快递吸纳了。——当然，他们的标签也都是血汗工厂。而两王（王兴和王卫），也都是靠春节期间的加班加点一举逆袭的；

30、商场如战场，这种对效率的极致运用，或者说没人情味，已经刻到从“百团大战”里活下来的美团的基因里了，对于公司、对于王兴、对于骑手，都是如此，很难有别的路可以走。

Ⅶ 美团八大金刚都有谁

其中七人分别是联合创始人、高级副总裁穆荣均,高级副总裁、到家陵和携事业群总裁王莆中,高级副总裁陈亮,高级副总裁尺伏、到店事业群总裁张川,高级副总裁、集团 CFO 、战略投资部负责人棚肢陈少晖,副总裁、优选、快驴事业部负责人郭万怀,副总裁、美团平台总经理李树斌。包括王兴在内,这八人也是美团的最高决策机构 s- team 成员。

Ⅷ 上海美团算法工程师累不累

不累。算法工程师是对程序算法进行设计的研发人员，主要是解决某些场景陵搭下的数学问题、性能问题、逻辑问尺友拿题二设置的专职岗位，上海美团算法工程师是不累的，上海美团成立于2003年，是一个以家装资讯平台为基础，通过提供超大数量的家装知识、家装资讯将需要家庭装修的人群紧密地聚拢在一起，成为需要家庭装修人士的“家”，是中国最大告信的家居生活快速消费品导购网站之一。

Ⅸ 智能驾驶“人才荒”，困在了高校的学科博弈中

75岁的曹德旺这几年在计划一件事——出资100亿元，设立一所新大学。

他主动向福建省委省政府提出办学这事，领导们都很支持，也召开了好几次会议，就专门讨论怎么办学的事情。

曹德旺是福耀玻璃的董事长，他深刻感受着目前中国制造业人才困境的切肤之痛。

制造业企业高级管理人才断档、培养制造业人才的学科与产业需求脱节、德国教育模式的启发......都是促使曹德旺下决心一定要办好这所大学的原因。

在他看来，当下国内大学培养人才的模式偏标准化，且存在重虚拟经济、轻实体经济的倾向，同时一些培养制造业人才的学科跟不上市场需求和产业发展要求，制造业真正需要的高端人才没有地方培养。

就像一个缩影，自动驾驶赛道也处于类似境地。

作为 汽车 产业转型的核心要素之一，自动驾驶创业热潮起起伏伏已持续多年，全球众多车企、 科技 公司和初创公司都在下场追捧，饥渴的投资者们就像嗅到血腥味的鲨鱼，攘往熙来。

然而，这个行业一直以来都面临着如何招到合适人才的老大难问题。

一个典型的场景是，当企业终于找到合适的算法工程师时，却发现这位候选人手里拿着七八张offer，一家比一家工资高。

缺口最大的算法类岗位，更是浮躁到了令人害怕的程度，“你出钱高，我就会比你出得更高。候选人也是，今年要30万，明年要60万，后年就会要90万、120万”。为了留住合适的候选人，猎头们想尽了招数，甚至接起了“代管宠物”的业务。

现状也令不少企业感到头疼，美团就是其中之一。据一位接近美团高层的人士表示， 因国内自动驾驶人才性价比堪忧，美团或将在硅谷设立自动驾驶研究中心，以相对更低的成本在美国招揽自动驾驶研发人才 。

如果仔细观察供需情况会发现， 自动驾驶“人才荒”是结构性的，是“质”与“量”的双重缺位 。

一方面，当下自动驾驶行业热闹依旧，不断有圈内高管离职创业、大厂跨界押宝、车企重金转型，研发岗位缺口随之扩大。

据预测，到2025年， 汽车 行业对智能网联 汽车 人才的需求量将达到10.3万人，其中又以智能驾驶领域的人才缺口最大，预计将达到5万人。

另一方面，目前业界所需的很多新增岗位此前鲜少有传统车企涉猎，而各大高校对自动驾驶人才的培养又有些滞后。

以一般的自动驾驶感知算法架构师为例，该岗位除了要求候选人熟悉自动驾驶常见系统架构，还要求熟悉深度学习等主流感知技术，同时有参与过车规功能上车量产工作的优先。

自动驾驶行业猎头熊颖仪告诉新智驾，通常的一个自动驾驶L4级的创业公司，团队规模在300-500人，其中研发占70-80%。

“就算法岗而言，大多数公司缺的都是‘具有全栈租举能力的算法工程师’。会训模型的算法工程师很多，会软件开发的也很多，但是熟练使用C++编程的算法工程师并不多。”

也就是说，从事这类工作的人才，既要有软件开发技能、掌握多种程序设计语言，也要有对 汽车 新旧硬件的充分理解， 其胜任难度和要求均远超从前 。

在智能驾驶行业发展初期，这类人才多只能从公司内部转岗或者跨行业 社会 招聘而来。

但随着行业发展越来越成熟，社招将多集中在行业内的成熟人才，这类成熟人才换工作不影响智能网联 汽车 既有的人才存量，因此未来的智能网联 汽车 的新增人才可能将主要来自于校招。

而这又涉及到另一个问题——校招人才从何而来。

据了解， 高校为自动驾驶行业培养人才方面，助力不多 。

清华大学计算机系教授、人工智能专家邓脊型顷志东告诉新智驾，目前国内高校主要是通过参加自动驾驶相关科研项目来培养自动驾驶人才，以硕、博研究生为主，本科生、博士后相对较少。

他认为，当下的自动驾驶人才大多来自于计算机系、自动化系、电子系、车辆工程等学科专业，这种人才培养模式无法满足 社会 上普遍存在的自动驾驶用人樱陆荒，也不能取得最佳的人才培养效果。

“有必要设立独立的自动驾驶专业，因为培养自动驾驶人才所需的教学大纲、课程体系、师资、教学实习实验设备、产业环境等都与现有专业不同，需要重新组织才能满足专业建设的要求。”

自动驾驶专家、武汉理工大学副教授杨胜兵对新智驾直言， 那种旧瓶装新酒、只是改变了专业名称的换门头做法，三、五年后就被市场判断出来了，到时候就是害人害己害 社会 。

这不是杨胜兵的一家之言。

邓志东也同样希望自动驾驶能成为高校中的一门新学科，特别是创设为一门本科专业或成为一级学科。 如果可以，最好就隶属于自动驾驶学院，“因为将其归属于人工智能学院、计算机学院或车辆工程学院，都不完整” 。

事实上，究竟是设立自动驾驶研究中心、实验室，还是单独设立“自动驾驶学院”，这会给高校在重视与投入程度、学科课程体系的构建、师资配备、教材建设和生源等方面，带来很大的不同。

自动驾驶技术的研发主要起源于移动机器人技术的研究与拓展，因此国内外移动机器人的研发强校，同时也是自动驾驶研发与人才培养的策源地。

除了计算机、自动化，自动驾驶技术也与车辆工程等学科专业高度相关。

而作为前沿新兴技术，自动驾驶迄今未有本科专业与一级学科，所以近期高校设立的自动驾驶班或无人驾驶研究中心，大多挂在不同的学院下，研究的方向和重点也有所不同。

同时目前机械类、电子信息类、自动化类等各专业都有面向智能驾驶领域开设相关课程， 类别繁芜，又容易造成资源重复和浪费，一个高校内重复设立两门相似的专业或课程的情况并不少见 。

比如姚丹亚是清华大学自动化系的教授，他在做课程设计时，曾面向全校研究生开过一门课叫《智能交通概论》，巧合的是，同时期清华大学交通工程专业也开设了这一课程。

最开始也有不少土木、计算机等专业的学生选修姚丹亚的这门课。

但姚丹亚发现，诸如交通工程专业的学生选修他的《智能交通概论》，是希望补足控制、编程方面的知识，但这类知识自动化系的学生其实早有学习，因此他这门课的教学重点是在交通、 汽车 领域，而这方面，交通工程专业的学生又已掌握了不少。

“很难满足不同学生的需求，”姚丹亚指出。

“任何一个学院和学科，都不能满足无人车这种跨学科领域研究项目的人才需求，” 北京联合大学副校长、智能车国家重大计划项目负责人鲍泓也曾在接受媒体采访时表示，光由自动化学院研究机器人只能侧重自动控制，机电学院只会研究机器人关节和机械装置，而这些都只是智能车研究中很小的一部分。

因此， 在智能驾驶人才培养方面，将各相关专业融合教学成了趋势之一 。

在这方面，国内早有高校尝试，只是并不以“自动驾驶学院”的名目单独创立。

比如在2016年，北京联合大学就在全国成立了首个机器人学院，由院士李德毅担任院长，而无人车属于轮式机器人，成为专业的重点研究方向。

但如果现在要想将自动驾驶设立为一门独立的本科专业，抑或设为一级学科，其实都面临着师资、课程培训体系搭建、产业环境需求等一系列问题。

深蓝学院的教研负责人赵松就对新智驾表示，自动驾驶作为一个综合性的学科， 高校目前并没有足够的师资来支撑自动驾驶成为一门独立的专业 。

“比如现在有不少学校都设立了AI专业，但结果还是因为缺乏师资，形成不了系统化的培养体系。”

赵松认为，自动驾驶更偏工程化，高校师资如果没有在这个行业的工作精力，培养出来的学生依然满足不了企业需求。

除此之外，开设一门新独立学科或一级学科，通常需要国家层面的教育主管部门进行顶层设计，其前提是必须从“四个面向”的高度说明，中国大规模自动驾驶人才的培养不仅意义重大深远，而且行业对人才有着持续性的市场需求，这使得实际操作起来环节很多，过程十分复杂。

不过为了培养复合型人才，在2021年初，教育部新增了国内的第14个学科门类——交叉学科，下设“集成电路科学与工程”、“国家安全学”一级学科，经过申请备案，也有不少高校被允许自设二级学科和交叉学科。

随之而来的问题则是，“ 自动驾驶”学科究竟该隶属什么学院，由谁来主导成立 。

在《无人驾驶 汽车 概论》一书中，北京理工大学的陈慧岩等教授提出了一个重要概念，即智能 汽车 的一体化设计。

陈慧岩等人认为，作为先进 科技 集成，智能 汽车 同样要面对传统 汽车 的美学造型设计、整车结构设计问题，产品既要美观、实用，还要能满足商业化成本控制需求。因此，从内部软硬件控制系统到外部车身设计，都需要进行一体化考虑。

在邓志东看来，未来的自动驾驶车辆正向设计，虽然仍离不了信息化 汽车 平台的支撑，但由计算机专业的思维来主导，或更有利于自动驾驶技术与产业的发展。

目前对自动辅助驾驶和自动驾驶的研发，大多是利用新能源 汽车 或电动 汽车 全线控平台进行构建，同时传统燃油车与电动 汽车 均有高度市场化的产业支撑。

因此相对来说，环境感知、自主定位定姿、行为预测、决策、规划与控制，则是自动驾驶落地应用与大规模商业化进程中必须着力突破的焦点和难点。

邓志东从这个角度来分析， 认为人工智能与计算机视觉才是自动驾驶人才培养体系的核心和重点，应该也必须主要由它们来主导自动驾驶的教学体系设计与人才培养。

元戎启行副总裁刘轩则认为，和自动驾驶最接近的专业，应该是机器人专业，所以应该以设计机器人的思路去主导设计无人车，“目前国际上做得比较好的公司里的CTO或创始人们，基本都是机器人相关背景出身的”。

而考虑到由此产生的各个学院的话语权争夺问题，姚丹亚则直接否定，称 “（设立独立的自动驾驶学科）这事搞不成” 。

除此之外，刘轩还表示，除非高校的课程能与业界保持与时俱进，否则专门开设一门自动驾驶学科的课程设置难度会非常大。

一方面，自动驾驶技术的迭代需要海量数据，而高校只能用有限的开源数据，因此相比于业界，高校在理解自动驾驶技术方面就困难得多。

另一方面，业内也有很多前沿的技术并未公开披露或者发表为论文，知识产权掌握在私企中，企业愿不愿意拿出来分享、谁来教课，也是一个很大的问题。

事实上，从专业教学大纲、课程体系、师资、设备等方面搭建一门完整的独立学科，往往需要至少5-10年的周期。

远水难解近渴。

因此在目前企业内部的人才培养模式上，其实不少企业已经“被逼着”先形成了 “专项培训”、“老带新”，以及“在岗学习”三位一体的组合，效果初现。

刘轩告诉新智驾，对于计算机专业以及对自动驾驶涉猎不深的应届生，通过“老带新”和“以战代练”的方式，基本上入职半年就可以做出不错的项目成果。

因此在他看来，在校期间，这些学生专门去学自动驾驶课程的必要性不大，因为业内自动驾驶技术迭代非常快，“在学校学的，毕业后可能就用不上了，校内学生最好还是培养基础能力，比如机器学习算法、写代码能力、软件工程能力”。

L4级自动驾驶公司酷哇的HDR张树丽则表示，与其设立单独的自动驾驶学科，高校更应该多增加和企业的合作，培养学生的实践落地能力，“以战代练，是培养人的很好方式，酷哇比较崇尚”。

国内高校对无人车的研究其实很早。

和很多前沿技术一样，国内开始对无人驾驶车辆的研究也是起于军事需求。

“八五”期间，南京理工大学、清华大学等高校承担了一项名为“地面军用机器人“的项目，联合研制出了国内第一辆具有自主识别功能的ATB一1无人驾驶车辆。

随后，国内高校开始零星以课题组的形式对无人驾驶技术进行研究， 目前国内“科班”出身的自动驾驶人才，也大多由这些研究型大学产出 。

比如中国工程院院士郑南宁在2001年末，就在西安交大组建了无人驾驶智能 汽车 课题组。

2002年，课题组的无人驾驶车“思源1号”正式诞生，2005年，课题组则开始试图让“思源1号”进行一次从西安到敦煌的长途无人驾驶之旅。

当时“思源1号”的长途之旅走得磕磕绊绊，大多数时候仍依赖人工驾驶，而彼时国内研究无人车领域的人确实是少之又少，只能说是初步在土壤中埋下了种子，远远谈不上自动驾驶人才培养体系。

真正让各高校刮起自动驾驶人才培养旋风的，是国内从2009年开始创办的中国智能车未来挑战赛。（雷峰网已策划了中国智能车未来挑战赛人物报道，点击链接阅读第一篇：《崔迪潇：无人驾驶、摇滚和半个西安人》）

2009年，第一届中国智能车未来挑战赛在西安举行，当时的测试场景相对比较简单，比如要求对交通信号、标志和标线进行识别等。

随着时间的推移，中国智能车未来挑战赛开始引入更真实更复杂的场景，逐渐让车辆在真实的乡村和城区道路上行驶，并且陆续增加雾天、信号屏蔽区等测试环境，从感知到规划决策再到控制，对参赛无人驾驶车辆的自主行驶能力要求不断提高。

举办十多年来，各大高校持续参赛，让一批参赛学生对自动驾驶萌生兴趣并走向业界成为中坚力量。

邓志东曾在2016年作为领队，带领清华大学的无人车“睿龙号”参加当时的智能车挑战赛。

他告诉新智驾，参加了智能车挑战赛的学生们，一般是去往网络、阿里、腾讯等巨头公司的比较多，主要从事自动驾驶高级技术岗，薪资水平相当可观，也有少数学生创业，部分初创企业已成长为中国自动驾驶细分赛道的头部企业。

邓志东认为， 与仅是以论文发表或是以PPT成果汇报为目的的科研不同，“以赛促研”的模式不仅能真刀真枪地解决问题，而且相应的技术研发也更加落地，因此培养的人才也更能满足企业的实际需要 。

元戎启行副总裁刘轩也表示，参加类似的智能车挑战赛能够让学生对行业有个基本的概念、产生兴趣，吸引人才进入这个行业。

也正是在2009年前后，国内高校对培养智能驾驶人才的动作频繁起来。

像2009年第一届中国智能车未来挑战赛的冠军湖南大学，就在参赛前夕的2008年7月，由来自计算机通信学院、机械工程与运载学院等学院的50多人，组成了无人驾驶车辆预研项目组。

清华大学的 汽车 安全与节能国家重点实验室，则是在2011年，开始将研究方向转向智能网联 汽车 与自动驾驶。

除此之外，还有各类名目不一的机器人实验中心、国内外高校、企业联合成立的无人驾驶研究中心、创新中心，都在这期间如雨后春笋般出现。

同时，近几年，随着发展智能网联产业上升到国家战略高度，高校、职业院校们也开始增设相关专业或者学院，比如清华大学的车辆与运载学院、北航交通学院的自动驾驶班、合肥工业大学的智能车辆工程专业等等。

不过，目前高校对智能驾驶人才的培养， 却是起个大早却赶了晚集，时至今日不管是“质”还是“量”都仍不能满足业界当下的需求 。

以中国智能车未来挑战赛为例，尽管它确实为方兴未艾的智能驾驶行业积累了技术和培养了人才，但随着越来越多的公司进行自动驾驶技术的商业化落地，对他们而言，候选人的参赛经验，在面试时，这时只能算是锦上添花的加分项。

企业也开始更谨慎地通过类似的赛事去考察对方的能力。

同时，自动驾驶技术步入落地阶段，曾经众多参赛选手自立门户一举创业的景象也已渐渐远去。

清华大学自动化系统工程研究所教授姚丹亚就认为，各种 汽车 挑战赛，多是起到激发学生兴趣的作用，“但对学生从事这个职业有多大作用，不太确定”。

再看当下各类的高校无人驾驶实验室或者研究中心，除了规模小无法满足行业需求外，也另有局限。

姚丹亚表示，高校实验室或者和企业合作的实验室目的各不同：

赵爽今年刚硕士毕业，进入了一家新能源 汽车 公司任ADAS算法工程师。

在他看来，由于论文导向，高校里的同学大多是在做推公式、调参的活儿，和企业做真实项目的需求脱节。

“企业做项目需要把所有的缺点都克服，不一定要用最好的设备，关键是要可靠和效率高，但发论文只需要抓住N次实验中的最好数据，为了论文的创新点，也会使用一些高端昂贵的设备。”

确实，在自动驾驶的研发过程中，企业更加注重于短期的落地实践与商业化应用，而高校则擅长较长远的前沿与关键核心技术的攻克。

邓志东认为，培养与产出高级自动驾驶人才是高校的主要使命之一，这可为合作企业所用。

因此，企业和高校之间，非常有必要合作成立自动驾驶实验室或者研究中心。

然而目前真正成功的合作案例不多。

究其原因，一方面是两者的评价体系与机制迥异，二是双方的特长不同，合作中需要扬长避短。

例如，由于高校研发团队通常很小，学生管理较自由，执行力与效率不如企业，因此企业并不适合以时间硬节点的形式要求高校完成一些工程性很强的开发任务。

另外考虑到核心技术的突破具有一定的失败风险，因此校企合作中也要有一定的宽容度。

而当下新增的专业比如智能车辆工程等，其实也存在着供需错配的问题。

像近年专面向智能网联 汽车 技术而全新开设的智能车辆工程专业，其课程体系仍然以机械类课程为主，对智能网联 汽车 技术的总体匹配程度相对不高。

此类专业对学生的培养方向，与其说是智能化，不如说更多是电动化，学生也多在 汽车 及零配件、机械/设备/重工、交通/运输/物流等领域就业。

而除了设立独立的自动驾驶学科这一选项，在培养产业应用型人才方面，研究型大学、应用型大学和技能型大学等不同种类院校能做的事其实并不少，比如参考德国的二元制教育、借鉴硅谷的“创业孵化器”“产学研培养”等模式， 探索 空间极大。

当然，现阶段为行业培养人才的事，应该仍靠校外做主力。

但在参加一些校外培训机构的课程时，L4级自动驾驶公司AutoX发言人提醒新智驾，如果候选人参与过一些比较复杂的项目，那么类似的校外培训经验有用。

不过如果只是参与了简单的落地项目，这种项目经验反而会导致候选人的技术积累比同龄人更慢更浅，求职过程中会比较困难。

“人才荒”——这不仅仅是自动驾驶一个领域的困境，而是已经成为整个制造业转型的桎梏。

如今，供给侧改革大潮滚滚而下，我们又再一次站在了 历史 的十字路口，除了资本、资源，人力资本也必须开始向新供给集中，新需求才可能被创造，从而挤压老产业的生存空间，从根本上消除产能过剩。

教育政策，也必须回到 社会 需求与 社会 现实中，才会有不断焕新的生命力。

参考资料：

《无人驾驶 汽车 概论》，作者：陈慧岩、熊光明、龚建伟，出版社：北京理工大学

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

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Ⅹ 美团网北京的面试经验

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职位类型：互联网

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本人硕士毕业，现在找工作中，之前有去面试美团网，所以把经验告诉你们，希望对又想去美团网的同学有所帮助。

第一面：自我介绍和项目介绍

由于我研究生阶段是关于计算机系统结构方面的研究，所以面试官也没有什么深究的问题。然后是算法题目

1、如何快速在无序的数组中找到第K大的数

我提出了三种方案

⑴建立K个元素的最小堆，然后顺次猜做扫描无序数组后面的元素，并与堆顶元素比较。时间复杂度还行

⑵利用快排排好序，然后找到第K大的数。这种思路显而易见

⑶快排的变种，记录标志元素小的个数，然后折半排序。貌似比较快

2.如何找出字符串中的最大回文字串

我的思路

⑴建立两个指针，一个指向字符串头；一个指向字符串尾部；然后全扫描和排序；比如

“sdsds”

则从前到后：

S sd sds sdsds

从后到前：

S sd sds sdsd sdsds

然后按字母升序排序，统计字符串长度。显然比较暴力

⑵其实将原字符串反转，就是求两个字符串最长公共字串

大概思路就是建立二维数组，然后扫描记录

一面就结束了，然后二面，二面还是技术面

1.问我GPU的`问题，之前了解一些，所以回答还尚可

2.针对我专业是系统结构，让我描述处理器从PC指穗此衡令寄存器开始到访存成功之间的过程。我描术了半天，原来是让我描述虚拟地址和物理地址的转化

我写说明地址转化的数据结构，然后让我设计快速转换的体系结构和算法。我说是索引表结构，然后问我设计几级。我从工程学的角度回答了问题

3.最后问我TCP和IP协议

4.概率题目，扒嫌关于独立随机变量XY的联合密度函数求解

这轮回答还不错，进入第三轮面试。第三轮面试，面试官很和气。给我水和食物，让我放松状态。

关于概率的题目，很开放的题目---“我当上国家主席的概率”我的解决方案三种

几天后得到offer邀请，北京薪酬是22W ；但是因为怕累，就拒了！