程序员老头提车

㈠ 小鹏汽车：从城中村到纽交所 一个程序员的造车史

2004年8月，UC首次将服务器、客户端混合计算的云端架构应用到手机浏览器领域。

2017年8月，何小鹏从阿里巴巴退出，以董事长的身份正式加入小鹏 汽车 。

2020年8月，小鹏 汽车 敲响了IPO的钟声，正式于纽交所上市。

8月，是巧合，也是何小鹏的印记；而成功挂牌纽交所，却是小鹏 汽车 6岁的印记。

至此，小鹏、蔚来、理想，成了三家赴美上市的新势力造车代表，而中国新势力造车版图也终将形成“三国鼎立”的局面。接下来的两周里，我们将会用三篇系列报道，为你揭开三巨头背后的造车历程。

故事，就由小鹏开篇吧……

— 01角色的转变 —

“世事的起伏本来就是波浪式的，人们要是能够趁着高潮一往直前，一定可以功成名就;要是不能把握时机，就要终生蹭蹬，一事无成。”——莎士比亚

何小鹏就是那个会把握时机的人，但要说他有何独特之处，却并非是UC时代那个最优秀的产品经理，而是在他不惑之年，义无反顾地完成了一次角色转变：离开阿里，以一个投资人的身份加入到小鹏 汽车 ，并硬生生地把广州一座不起眼的城中村变成了属于他的“战地”，还一步一步将它带到了纽交所。

【这是何小鹏和他的上一个代表作 UC】

“造车很难!很重!”UC的成功，已然为何小鹏注入了企业家的“血液”。然而， 真正让他被圈内熟识的，还是从造车开始 。

尽管早已不是容易激动的年纪，但 汽车 界这场随之会来的大变局，还是激起了他内心涟漪。既然美国已经开始有变化了，中国应该也快了。

2014 年年中，何小鹏与他的“朋友圈”，及多家风投机构一起做了天使投资人，共同创办了小鹏 汽车 。这些人里，多数是他做UC时的紧密合作人。 持股31.6%，何小鹏成了最大股东 。

“最初，是纯投资者的心态”，这是何小鹏当时想法：只是觉得这个行业一定会有价值。

他的眼光确实独到。同年，马斯克宣布对外开放特斯拉的全部 228 项专利，这也就意味着会有更多公司加入到造车大潮。天时!地利!人和!还等什么?2014-2017年期间，这成了小鹏 汽车 的起步阶段，只不过那时的何小鹏还任职于阿里。

从创立UC到担任阿里移动事业群总裁，再在阿里任职时期投资和创建小鹏 汽车 ，这期间，何小鹏实际上已实现了财务自由——2014年6月，UC以43.5亿美金卖给了阿里巴巴。也就是说，在迈进 汽车 领域之前，何小鹏实际上已经是一个拥有了100亿以上的年轻富豪，然而他在冒险与保守间选择了再一次下注。

小鹏 汽车 ，这是他的第二次创业 。2017年8月，何小鹏从阿里巴巴退出，以董事长的身份正式加入小鹏 汽车 。

属于何小鹏的下半场，正式开始……

“自创业伊始，我就一直期望实现更大的梦想。”这是何小鹏在谈及创业感受时曾经说过的一句话。但是，造车毕竟与互联网行业不同，不仅要吸引人才、引进技术，还需要有足够的资金链，更需要铺建上下游体系……这是一个无底洞。

做得好了，名利双收;做得不好，血本无归。尽管“凶险”，但依旧有着大批和小鹏 汽车 一样的造车新势力拔地而起，因为，赶上了好时代!

— 02 互联网造车变一地鸡毛 —

就在小鹏 汽车 创立的前一年(2013年9月)，国家为开发洁净能源 汽车 ，开始“输血式”地扶持这个行业发展，一举打开了新能源 汽车 的大门。财政部、 科技 部、工业和信息化部、发展改革委等四部委还联合下发了《关于继续开展新能源 汽车 推广应用工作的通知》，并明确了财政补贴支持推广应用新能源 汽车 的具体政策。而随后，各地方政府的补贴政策也陆续跟进。也就是说， 买一辆新能源 汽车 ，消费者可以拿到两份补贴 。

有补贴、政策扶持，毫无疑问地，中国新能源 汽车 的春天已然来临。一时间，“智能 汽车 ”这个概念开始大受资本追捧，第一代资本炒家开始疯狂投机，甚至很多互联网企业也看到了其中红利，纷纷入局。小鹏 汽车 ，也就是头几家站在风口的企业而已。

补贴红利时期，有人调侃说“只要PPT做得宏大，基本都会受到资本青睐。”2016-2018年期间，有数据明确显示，15家新造车势力其融资总额就能达到千亿级人民币，发展态势很是凶猛。

那个时候，贾跃亭还是站在互联网神坛上的一代风云人物，当时他还踌躇满志地说“造车是足够伟大的一件事， 汽车 业务即使把我们拖垮了，我们也要做。”但结果，也是真的“垮”了。

【贾跃亭的第一辆造车梦 FF91】

那个期间， 小鹏 汽车 开始晋级 ：从数千万的天使轮迈进22+亿人民币的A轮融资、再从62亿人民币的B轮融资跨到13亿美金的C轮融资，单就2018年一年时间，小鹏 汽车 就融资高达65亿人民币(除了62亿元B轮融资，还有3亿元的战略融资)。这也成就了新造车势力中，单年完成的最大单轮融资。

然而仅仅三年，这个行业却开始紧急刹车。神话破灭，PPT造车沦为笑柄——2019年，随着融资“窒息”、市场转向、以及补贴政策断崖式的下滑。 这一年，造车新势力集体缩水、失声 。

造车，真的没想象中“光鲜”。不以长远为规划，终究一地鸡毛。然而像蔚来、小鹏、威马却成了新势力中第一关批量交付的优秀代表。但同时，真正的“厮杀”才正式开始!

— 03 有趣的投资者们 —

其实扒一扒小鹏 汽车 背后的“财团”，你会觉得这会是一个有趣的故事。

和何小鹏颇有渊源的阿里巴巴，从A+轮开始就与小鹏 汽车 结缘，随后在B轮和C++轮的融资里，也相继有阿里巴巴的影子。 阿里巴巴的投资一方面显示了对互联网造车的热情，另一方面，也是为了在BAT领域里有所抗衡。

你看，蔚来 汽车 算是与腾讯有着深度绑定的新造车公司，虽然网络也有参与其中;而威马 汽车 又是与网络走得最近的企业(发布量产车时陆奇也有出席)，但威马 汽车 的副董事长熊明华却又担任过腾讯的首席技术官，与腾讯也有渊源。是不是有点儿意思!

但是，阿里出手，是继腾讯投资了蔚来、网络投资了威马之后，又一个亟需在战略上布局智能造车的企业。有人戏称“小鹏 汽车 是阿里的嫡系部队”，其实也不假，这里面应该也包含着何小鹏与阿里本身的“情分”。

除此，何小鹏早年间建立的人脉网络，也开始逐渐发挥重要作用——在小鹏 汽车 的Pre-A轮融资中，投资方包括小米的雷军、俞永福、李学凌、傅盛、腾讯前高管吴霄光、经纬创投张颖等，这一次的融资额是4200万元;而在A+轮融资中，又出现了很多互联网大咖的身影，这其中就包括58同城网创始人兼CEO姚劲波、大众点评创始人张涛、猎聘网创始人兼CEO戴科彬等，他们以个人的身份参与了投资。

雪球不断滚大，这造就了 小鹏 汽车 已累计完成10轮融资 ，共获得两百多亿元资金的支持。

— 04 钱花去哪里了 —

在何小鹏看来，获得融资后，有三笔钱必须得花：

第一笔钱都花在这里了：Xpilot自动驾驶+XsmartOS车载系统+SEPA电气化平台。与“蔚来看重服务、理想强调效率”不同的是，小鹏 汽车 更注重在技术和研发上的投入，尤其看重自动驾驶技术和智能操作系统领域的储备。

为了搭建一套完整的自研自动驾驶团队，小鹏 汽车 还在硅谷、圣地亚哥、北京、上海、广州，建立了不同的智能研发团队。IPO招股书显示，2019年小鹏 汽车 收入为23.2亿人民币，其中研发投入就高达20.7亿，占公司总收入的89.2%。而今年(截止6月)，研发投入也已占据公司总收入的62.9%。这都是一笔大的开销。

除了造车本身的研发投入外，更重要的是需解决困扰造车新势力的一大难题——生产资质。这也是何小鹏认为必须要花的第二笔钱。

说起这个“准生证”，还有点儿意思。这是国家对于各个行业都有相应的监管和准入门槛，也就是说，你想要建厂造车，首先就要报备发改委，得到乘用车项目建设核准，这样才能合法建设一个整车生产工厂(小鹏肇庆工厂一、二期的总投资就达到了100亿元)。但是，工厂建好了又并不意味着就可以造车了，还需要得到工信部核准，产品登上工信部新车目录后才能合法的上市销售。而我们常说的“准生证”基本就是以工信部生产资质为准。

当时小鹏的首款产品G3还是由郑州海马代工生产。为了获得工厂“准生证”，小鹏 汽车 最快的办法就是收购一家业绩较差，甚至濒临破产，但拥有工信部生产资质的企业，这样就可以利用他的生产资质让旗下新车登上工信部新车目录。所以，何小鹏想到了收购福迪。

按照往年记录，为了这张“入场券”，那些造车新势力可都是花了大价钱的——理想收购力帆 汽车 资质花了6.5亿;威马收购黄海 汽车 花了11.8亿;爱驰入股江铃控股50%花了17.47亿;博郡和夏利合资的价格是20.34亿。不过，小鹏收购福迪的成交价格却是个谜： 外界流传小鹏仅花费1600万元就拿下福迪品牌及其生产资质 ，这相比此前各家的数亿收购价， 显然并不合理 ，没有十几亿肯定说不过去。

收购完成后， 福迪资质也顺利转移到了小鹏肇庆工厂 ，而以福迪资质申报的小鹏P7也迅速出现在了第332期工信部新车目录中。有了“造车资质”和工厂，这也就意味着有了成本管控和质量管控，而这也是除了技术和产品外的第二重要竞争要素。

第三笔钱则是建成规模化的超级充电站——除了自营充电体系，小鹏 汽车 也将引入第三方运营商。不过这需要有持续现金流的投入，相比起自动驾驶技术上的储备、以及“造车资质”的购买，小鹏 汽车 在超级充电站布局目前还未形成规模化。超级充电站的投资，应该远比我们想象中要大。 对于想要降低成本、保证交付、且有良好充电体验的小鹏 汽车 来说，这钱都花得值!

— 05 腹背受敌 —

融资和造车的过程是顺利的，但小鹏 汽车 也有日子不好过的时候。

2019年，小鹏 汽车 发布了2020款G3车型，说是改款，但却是做了一次全面升级。这于小鹏而言，把改款车型做了大升级，这是好事啊;但于消费者而言，换来的却是“老鹏友”的维权。

为何?您别好奇，听我慢慢道来!

从时间线来看，G3车型是在2018年12月12日正式上市，并于2019年3月开始正式交付。但在4个月后(也就是2019年7月)，全面升级的2020款小鹏G3开始上市。也就是说，你可能面临着旧车还没交付，但改款的G3就宣布上市了，而且新车的续航还更长。这对还未提车，或刚提车不久的“鹏友”来说，认为小鹏 汽车 隐瞒了即将发布新车的事实，事情开始发酵。

【当年车主维权的图片】

随即， 小鹏 汽车 提出了两个解决方案进行二选一 。一是赠送小鹏商城10万积分，价值1万元，可用于车辆保养、超充充电、车辆维修、兑换精品和本人及直系亲属新车增购。二是G3 2019款三年6折保值置换回购，用于补差价换购小鹏 汽车 。而且对于已经订购2019款G3但尚未提车的用户，可以更换为520km的版本。

不过这个事件并未真正影响到G3销量，从数据上看，它依旧是2019年国内销量最高的三款电动SUV车型之一。但，小鹏 汽车 想要抢占新能源车市场，除了G3，应该更会寄希望于今年上市的小鹏P7。而P7所面临的，有一个绕不开的竞争对手：特斯拉。

小鹏 汽车 于特斯拉之间，就不光是竞争对手关系那么简单，这还涉及了特斯拉的一波起诉。

此前，特斯拉以Autopilot技术源代码被窃为由，起诉自家离职员工(现小鹏 汽车 员工)曹光植，并要求小鹏 汽车 披露其自动驾驶源代码，上交电脑硬盘图像，让员工接受面谈访问。

其中纠纷我们就不做过多猜测了，但资本市场真正关心的，还是 特斯拉的这波起诉，是否会对小鹏 汽车 上市后有影响 。

— 06 亏损和上市矛盾吗 —

北京时间8月8日凌晨2点，小鹏 汽车 向美国证监会提交了IPO文件。继蔚来、理想之后，小鹏成为了第三个赴美上市的新能源 汽车 。

小鹏IPO要点

1

财务方面：小鹏 汽车 2019年研发投入为20.7亿，全年净亏损36.9亿。 2020年上半年，小鹏 汽车 营收为10.03亿人民币，毛利为-3611.6万，毛利率为-3.6%同比大幅收窄，研发投入6.3亿，上半年净亏损7.95亿。

2

股东方面：IPO前，小鹏 汽车 管理层持股达40.9%，其中何小鹏持股31.6%为最大股东，阿里持股14.4%为最大外部股东，其他主要股东还包括小米、GGV纪源资本、晨兴资本。此外，小鹏 汽车 在近一月完成合计超9亿美元投资，阿里巴巴、高瓴、红杉、卡塔尔投资局等均参与其中。

3

技术优势： 当前小鹏拥有自研的自动驾驶软件平台Xpilot，是国内领先的自动驾驶智能 汽车 公司。

4

车型：小鹏 汽车 目前有两款车型在售，分别是SUV车型G3和轿车P7。截止2020年7月，小鹏 汽车 累计交付量达20707辆，总销量在造车新势力中排名领先。

根据小鹏 汽车 公布的数据，2020上半年，小鹏实现总营收10亿元人民币，同比下降18.6%;净亏损为8.0亿元人民币，净利亏损幅度同比收窄26.1%，净亏损率从155.8%下降至79.4%;毛利为-3611.6万人民币，毛利亏损幅度同比收窄92.3%，毛利率从-38.2%提升至-3.6%。虽然还未转正，但也有了很大幅度的提升。

不过 亏损并不会影响小鹏 汽车 的上市和估值 ，其主要原因就在于资本市场看好了其在产品研发上的投入(早期的特斯拉也是如此)，小鹏 汽车 有着深度涉及智能化的产业基础，这是他很重要的一个筹码。加上，小鹏 汽车 还有G3和P7补充市场(目前估算，P7会有不错的潜力)、以及自己的生产基地，未来产能应该还会持续爬坡(肇庆工厂目前产能是每年10万辆)，这是资本市场看好小鹏 汽车 的另一个砝码。

而至于为何又要在美国上市，在我说完以下几个原因后，相信你也会认同——

①美股执行的是注册制，只需要达到监管部门设立的标准就能上市，会更加市场化。

②在美股占一个坑位，对品牌的全球知名度和影响力都有巨大的帮助，尤其是对拓展企业海外融资渠道也会有帮助。

③对于还在不断“烧钱”的新能源 汽车 ，企业上市也是投资者最佳的退出机制。

从长远来看，小鹏 汽车 也可以通过上市来获取品牌力和市场信任度，同时还能为自动驾驶系统研发“物色”更多资源，这个商业潜力不可估量。

— 07结语 —

6年磨炼聚起的光晕终在敲钟那刻起被点燃，站在大锣前面的何小鹏，可能会想起小鹏 汽车 的第一次下线、第一次交付，也可能会想起受过的挫折和躺过的“枪”。但也因此，才让何小鹏打造了中国的“特斯拉”——小鹏P7。或许这个时刻，何小鹏又会重新意识到，梦想中的"小鹏王国"可能才刚开始。

站在新起点，小鹏 汽车 会被赋予更高的期望，如何提高品牌影响力、如何让中国的造车新势力在全球竞争中取得成功，这都将成为大家想要的答案。

但是，我愿意相信，中国的 汽车 行业会更好。

小鹏 汽车 ，加油!

(文：太平洋 汽车 网 王晓莉)

㈡ 图像简史——程序员眼中的图像发展史

人，是感官的动物。

我们的大脑，像一块复杂度极高的CPU，每天在接收着各种格式的数据，进行着无休止的计算。我们以各种感官接触着这个世界，抽取着不同感官下的信息，从而认知了世界。而图像作为承载信息最为丰富的一种媒介，在人类探索智慧的历史中，一直占据着重要的位置。人用这样一双肉眼如何识别不同类别的图像（image classification and pattern recognition），如何在图像中分割出形形色色的物体（semantic segmentation and object detection），如何从模糊的图像中想象出物体的轮廓（image super-resolution）,如何创作出天马行空的图画（image synthesis），都是目前 机器视觉图像处理领域 关注的热点问题。全世界的研究者都希望有朝一日，计算机能代替人眼来识别这一幅幅图像，发现在图像中隐藏的密码。

图像分类是图像处理中的一个重要任务 。在传统机器学习领域，去识别分类一个一个图像的标准流程是特征提取、特征筛选，最后将特征向量输入合适的分类器完成特征分类。直到2012年Alex Krizhevsky突破性的提出AlexNet的网络结构， 借助深度学习的算法，将图像特征的提取、筛选和分类三个模块集成于一体 ，设计5层卷积层加3层全连接层的深度卷积神经网络结构，逐层对图像信息进行不同方向的挖掘提取，譬如浅层卷积通常获取的是图像边缘等通用特征，深层卷积获取的一般是特定数据集的特定分布特征。AlexNet以15.4%的创纪录低失误率夺得2012年ILSVRC（ImageNet大规模视觉识别挑战赛）的年度冠军，值得一提的是当年亚军得主的错误率为26.2%。 AlexNet超越传统机器学习的完美一役被公认为是深度学习领域里程碑式的历史事件，一举吹响了深度学习在计算机领域爆炸发展的号角 。

时间转眼来到了2014年，GoogleNet横空出世，此时的深度学习，已经历ZF-net，VGG-net的进一步精炼，在网络的深度，卷积核的尺寸，反向传播中梯度消失问题等技术细节部分已有了详细的讨论，Google在这些技术基础上引入了Inception单元，大破了传统深度神经网络各计算单元之间依次排列，即卷积层->激活层->池化层->下一卷积层的范式，将ImageNet分类错误率提高到了6.7%的高水平。

在网络越来越深，网络结构越来越复杂的趋势下，深度神经网络的训练越来越难，2015年Microsoft大神何恺明（现就职于Facebook AI Research）为了解决训练中准确率先饱和后降低的问题，将resial learning的概念引入深度学习领域，其核心思想是当神经网络在某一层达到饱和时，利用接下来的所有层去映射一个f(x)=x的函数，由于激活层中非线性部分的存在，这一目标几乎是不可能实现的。

但ResNet中，将一部分卷积层短接，则当训练饱和时，接下来的所有层的目标变成了映射一个f(x)=0的函数，为了达到这一目标，只需要训练过程中，各训练变量值收敛至0即可。Resdiual learning的出现，加深网络深度提高模型表现的前提下保证了网络训练的稳定性。2015年，ResNet也以3.6%的超低错误率获得了2015年ImageNet挑战赛的冠军，这一技术也超越了人类的平均识别水平，意味着人工智能在人类舞台中崛起的开始。

图像分类任务的实现可以让我们粗略的知道图像中包含了什么类型的物体，但并不知道物体在图像中哪一个位置，也不知道物体的具体信息，在一些具体的应用场景比如车牌识别、交通违章检测、人脸识别、运动捕捉，单纯的图像分类就不能完全满足我们的需求了。

这时候，需要引入图像领域另一个重要任务： 物体的检测与识别 。在传统机器领域，一个典型的案例是利用HOG（Histogram of Gradient）特征来生成各种物体相应的“滤波器”， HOG滤波器 能完整的记录物体的边缘和轮廓信息，利用这一滤波器过滤不同图片的不同位置，当输出响应值幅度超过一定阈值，就认为滤波器和图片中的物体匹配程度较高，从而完成了物体的检测。这一项工作由Pedro F. Felzenszalb，Ross B. Girshick，David Mcallester还有Deva Ramanan以Object Detection with Discriminatively Trained Part-Based Models共同发表在2010年9月的IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Interlligence期刊上。

时间如白驹过隙，惊鸿一瞥，四年过去，Ross B. Girishick已由当年站在巨人肩膀上的IEEE Student Member成长为了AI行业内独当一面的神级人物，继承了深度学习先驱的意志，在2014年CVPR会议上发表题为Rich Feature Hirarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation文章。RCNN，一时无两，天下皆知。

RCNN 的核心思想在于将一个物体检测任务转化为分类任务 ，RCNN的输入为一系列利用selective search算法从图像中抽取的图像块，我们称之为region proposal。经过warping处理，region proposals被标准化到相同的尺寸大小，输入到预先训练好并精细调参的卷积神经网络中，提取CNN特征。得到了每一个proposal的CNN特征后，针对每一个物体类别，训练一个二分类器，判断该proposal是否属于该物体类别。2015年，为了缩短提取每一个proposal的CNN特征的时间，Girishick借鉴了Spatial Pooling Pyramid Network（SPPnet）中的pooling技术，首先利用一整幅图像提取CNN特征图谱，再在这张特征图谱上截取不同的位置的proposal，从而得到不同尺寸的feature proposals，最后将这些feature proposals通过SPPnet标准化到相同的尺寸，进行分类。这种改进，解决了RCNN中每一个proposal都需要进行CNN特征抽取的弊端，一次性在整图上完成特征提取，极大的缩短了模型的运行时间，因而被称作“Fast R-CNN”，同名文章发表于ICCV 2015会议。

2015年，Girishick大神持续发力，定义RPN（region-proposal-network）层，取代传统的region proposal截取算法，将region proposal的截取嵌入深度神经网络中，进一步提高了fast R-CNN的模型效率，因而被称作“Faster R-CNN”，在NIPS2015上Girishick发表了题为“Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks”的关键文章，完成了RCNN研究领域的三级跳壮举。

随着时代的发展， 科学家们不仅仅是技术的研究者，更是艺术的创造者 。

在人工智能领域的另一位新一代灵魂人物，Ian Goodfellow在2014年提出了Generative Adversarial Net的概念，通过定义一个生成器（generator）和一个判别器（discriminator）来完成图像生成任务。其原理在于生成器的任务是从随机噪声中“创造”出接近目标图像的“假图像”去欺骗判别器，而判别器的任务是去甄别哪一些图像是来自于真实的数据集，哪一些图像是来自于生成器，在生成器和判别器的互相对抗中，通过合理的损失函数设计完成训练，最终模型收敛后，判别器的概率输出为常数0.5，即一幅图像来自于生成器和真实数据集的概率相同，生成器生成的图像的概率分布无限趋近于真实数据集。

GAN技术成为2015，2016年深度学习研究的热门领域，在图像恢复、降噪、超分辨重建等方向获得了极佳的表现，衍生出一系列诸如WGAN，Info-GAN，DCGAN，Conditional-GAN等技术，引领了一波风潮。

当我们把一帧帧图像串联在一起，变成流动的光影，我们研究的问题就从空间维度上扩展到了时间维度，我们不仅需要关心物体在图像中的位置、类别、轮廓形状、语义信息，我们更要关心图像帧与帧之间的时间关系，去捕捉、识别一个物体的运动，去提取视频的摘要，去分析视频所表达的含义，去考虑除了图像之外的声音、文本标注，去处理一系列的自然语言，我们的研究一步一步，迈向了更广阔的星辰与大海。

图像和视频，都是虚拟的一串串数字，一个个字节，但却让这个世界更加真实 。

㈢ 恋爱先生中的程序神猿邹北业，在剧中究竟身价多少

邹北业是一个富豪，他的公司在剧中是正在准备上市，上市后呢就是保守估计他的身价应该是五个亿，上亿身家。

邹北业开的那一辆车，被称为是低调的豪车，大众辉腾，这辆车的市场价是80万起步。顶配的价格甚至是在两百万以上，很多人就像是就像乔依琳一样，不懂车就会觉得他是一辆高配版的帕萨特，这样可以看出邹北业是一个很低调的人，而且他的穿着也是非常的普通的，但是不得不说他确实是一个身价不菲的老总， 不仅低调随和也不炫富，充满自信阳光，而且跟他相处也令人舒服，然后对待乔依琳也特别的真诚。

㈣ 程序员就业前景怎么样

程序员就业前景不错，还是比较容易的，注意我指的是真正有实力的高级软件人才，如果还没有写几行代码就说自己是程序员，我想这样的程序员价值和卖白菜的也没有什么分别吧，最好做好工作难找的心理准备；要想在这个行业混的话，想进一些大公司，最起码编写的代码在一万行以上才有竞争力。

㈤ 程序员哀叹外国同事对35岁现象感到震惊，在国外40岁还写代码

35岁现象，最早起源于互联网大厂对于招聘人员的要求，高于35岁的程序员一般不予考虑，因为无论是从学习能力还是加班能力来看，大龄程序员都比不上年轻的小伙子。后来华为更是将35岁现象推向了风口浪尖，只要年龄大于35岁未走上管理岗位的基层员工，可能就会成为被清理的对象。

无独有偶，一名程序员在和外国同事聊天时就受到了冲击，这名外国程序员表示：对35岁现象感到震惊，他40多岁，天天还在写代码，这在国外很正常，对我们表示非常同情。

随即，这篇帖子在程序员圈子引发了热议。有同行评论：互联网的同学们都要感谢滴滴，为我们创造了下岗再就业的良好环境。

不过也有网友分析：因为在法国程序员只是一个比平均工资高不了多少的普通职业，当然没啥竞争。法国互联网一般般，写代码的又不一定在互联网，国内35岁以上做it外包的也比比皆是。

之前的公司法国研发团队各种浪，后来整个法国团队被裁了，他们在当地很难找到工作的，只能拖家带口换城市。国外人口少呀，尤其是欧洲老龄化严重，不用40岁的程序员就没人可用了。在德国打车，司机很多六十岁左右白发苍苍的老头老太，车速80迈。

还有网友直接嘲讽发帖的程序员：真是外国的月亮圆，国内是因为学it的太多了，所以年轻人越来越多，欧洲有啥it行业，年轻人都没有，自然只能老人上了，你看修路的工人好多50岁的，20年前可不这样，大把年轻人，如果一个行业老人不少，说明走下坡路了。

㈥ 技术流薅羊毛！程序员远程操控特斯拉，永久逃交停车费

前段时间，有个 #程序员远程操控特斯拉永久免费停车# 的事儿还“挺有意思”。事情背景是这样的，北京市道路停车方案改革，在路边停车实行自动收费，并且停车不到半小时是不计费的。

于是呢，有位程序员是突发奇想，他通过编程来远程操控自己的特斯拉每25分钟自动挪车一次，这样就可以规避掉30分钟以上需交的停车费。

没想到，程序员操控挪车的视频在网上火了，连360公司的官微都转发视频表示： “再次证明了一切皆可编程、万物皆可互联、数字驱动一切”。

下面来看看网友们的看法：

总的来说，这件事情是个人行为，先不说这个行为道不道德，为了节约停车费，程序员都能对自己的爱车下手，如果写程序的时候能有这样的“奇思妙想”，什么样的需求都能办到了吧。

不得不令人感叹一下，程序员的“脑洞”和普通人就是不太一样啊！