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一名汽车行业工程师从传统样车试制到智驾开发转型的过往和心得体会

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导读:当下,“转型”似乎已成为传统汽车人的职业必选项。在这个必选项的背后,并非只有焦虑和被动,它还意味着更多的机会和礼物。智能驾驶,或许是一个新的“游戏副本”,但在刷怪进阶过程中,技能是可以学习和升级的,自我价值也会不断迁移和更新。

转型是趋势,但更是一场探索自我边界的主动冒险。对于那些愿意“转型”的人,机会总会出现,它们一直在等你主动做出决定。

我是一名汽车行业的工程师,赶上了智能驾驶的浪潮,完成了在汽车研发领域的职场转型。从样车试制到智驾开发,我经历了一些故事,也收获了一些经验。

今天,我想把转型道路上的点滴过往和心得体会,分享给大家。

Part 1:职业经历

第一段:大型传统合资主流车企 – 自我学习的成长之路

2014年从同济大学毕业后,我满怀热情地进入当时的一家头部合资车企,并在技术研发部门从事样车试制岗位。

当时的自己充满雄心壮志,坚定地相信凭借自己在学校的努力和积累,一定可以在公司发挥自己的价值,学以致用地为民族汽车工作做贡献。

入职培训中部门领导告诉我们,样车试制是把数据变成实车的过程,是新的车型产品在物理世界诞生的第一步,和整车开发的整体流程息息相关,对工程师的综合素质要求高,并且对个人的职业发展也很有好处。

于是,我满怀信心地开启了职业生涯。

从底盘模块的产品试制,到整车的新产品试制;从试制的小范围生命周期,到完整的新车型生命周期;从本部门的流程体系,到整个公司的完整流程体系,我逐渐掌握并熟悉。

经过了一年多的学习与历练,我完成了从职场菜鸟到试制老司机的转变,对于样车试制的工作内容和核心技能,包括技术层面和项目层面,都烂熟于心。

在成为熟练工以后,我逐渐发现一个问题:试制更多的意义在于它是研发和制造过渡的桥梁,更多需要的是对项目管理和整车各模块的熟悉,很难在某个模块,尤其是前沿的技术去深挖。并且,当时公司的车型平台已经很成熟,技术上可创新之处不多。如果继续在本岗位做下去,不仅自己在学校的知识积累越来越缺少用武之地,以后也会离前沿技术、行业热点越来越远。从长远考虑,自己大概率会对公司的现有平台越来越依赖,并逐渐丧失自己在职业发展上的核心竞争力。

我开始担心自己的职业生涯,也开始思考:这么一直做下去,我会升值还是贬值?这样一直从事一种难以创新、偏离前沿技术的工作,真的是我想要的吗?是不是应该换个领域?

当时是2015年,正是Google高调宣传其无人驾驶技术和测试历程的时间,也是国内刚刚兴起智能驾驶热潮的时间。电动汽车、大数据、工业4.0等等概念开始普及。一时间,网上随处可见这些行业前沿的名词,一些做投资的同学也会和我交流这些新兴事物。

在这样的行业大环境下,我慢慢意识到,这些可能才是汽车以后发展的方向,传统的汽车行业极有可能要有大的变革。

我开始去主动学习这些前沿知识,花了大半年时间,读了十几本关于电动汽车、智能驾驶、大数据、工业4.0相关的书籍,听了很多网上的知识分享,并且分析了各个方向的发展历史。

经过自己的反思和学习,以及与周围前辈和朋友的交流,我做出了一个决定——转型,进入智能驾驶领域。

一方面这是一个很好的自我价值提升方向,可以解决我当时的职业迷茫,另一方面可以追随行业前沿,去探索另一种可能性,一种出行方式的颠覆。

我自己从小就对人工智能感兴趣,也一直有一个科幻梦,选择智能驾驶无疑会让我离梦想更近。

除了对“星辰大海”的渴望,我当时选择智能驾驶也充分考虑了可行性。智能驾驶的三大模块——感知、决策、控制,感知属于计算机视觉领域的研究内容,决策与深度学习、机器学习强相关,控制则主要是基于控制理论和汽车动力学。在控制方面,我在学校期间有研究和积累,具备一定的基础。

大数据和工业4.0的应用范围比汽车要广得多,我重新投入进去没有明显优势,但是它们更多地是一种思维和生产方式的变革,与汽车研发本身并不强相关。电动化则更多地在于能源和电池技术的研发,与我之前的学习和工作经验也不太相关。所以,这些都只能作为知识补充,不是我的主要方向。

谋定则动。

我在日常完成本职工作外,开始努力为向智驾领域发展做准备。

首先,我把在学校期间学过的相关理论知识重新捡起来。《汽车理论》、《汽车动力学》、《自动控制原理》、《现代控制理论》,对于这些,在读书时候一度觉得枯燥的基础理论,我开始从应用的层面重新梳理。

光有理论是远远不够的。我在自己电脑上重新安装了Matlab/Simulink,从零开始学习Python,并在网上查找自动控制相关的case和教程,提升编程技能。

此外,我也主动寻找人工智能相关的课程资源,去学习和了解。而我,也开始特别积极地去参加行业内的交流和讲座,去听行业专家的意见和观点。

所有的学习,都非常珍贵。对我自己后续的工作,助益很大。

并且幸运的是,在我苦于缺乏实际的智驾项目经验时,当时的公司正好也开始关注到电动化和智能化的发展,增加了很多相关的培训和项目。通过积极参加这些培训和项目,我学习了更多系统化的知识,积累了一些直接的项目经验。这也是我后续跳槽时的重要加分项。

经过几年的积累,我把自己这段时间的工作和学习经历做了总结,编写好简历,开始去寻找智能驾驶方向的全职工作机会。

换工作的道路不太顺利。当时对智能驾驶岗位的需求,主要集中在造车新势力如蔚小理,以及相关的供应商,而这些公司大都希望应聘者有直接的项目经验,或者具有计算机相关教育背景,能够来之即战。

求职之路一度陷入困难。那段时间我的日常状态就是:一边做着本职工作,一边看招聘网站投简历,托朋友帮忙内推。与此同时,也一直在继续我的学习。期间还考取了项目管理的PMP专业资格认证,其中的一些理论,对自己后面做项目,确实有一定的指导意义。

经过一段时间的碰壁,曙光终于来临。

一家新势力的智驾团队正在扩张招人,部门总监在面试之后,愿意给我一个机会。于是,我成功地脱离了原本的岗位,成为一名智能驾驶工程师。

第二段:新兴浪潮的造车新势力 – 自我驱动的进阶之路

刚加入这家新势力公司时,我的岗位是测试,兼任一部分项目管理的工作。

在测试岗位上,我迅速掌握了主流的智能驾驶各项子功能的测试方案,逐渐熟悉了测试大纲、性能指标等关键内容,并且对智能驾驶行业的重点问题——场景,有了系统性的认知。

同时,借助公司的平台,我也有幸接触并了解到国际最先进的智能驾驶测试评价技术与设备,包括云仿真平台、高保真驾驶模拟器、场景复现与重构技术等等,既开阔了眼界,也增长了见识。

在测试岗位锻炼了一段时间后,部门总监将我调整到功能开发岗位,负责产品定义和系统方案。对标市场主流,提炼产品特色,定义产品功能,开发系统方案,制定系统架构、功能逻辑、交互规范、时序状态等,成为我的日常工作内容。

除了日常的项目工作外,我开始注意到一些知识和方法论的总结,系统性地梳理产品测评方法、产品特色、系统方案等。市面上的一些畅销书籍,如《人人都是产品经理》《数据思维》等,也给了我很多灵感。

每天能都接触到新的内容,每天都充满挑战和收获,每天都充满热情和驱动力。

经过一年多的时间,我从测试做到开发,除了没有深入地做算法外,智能驾驶其他相关的技术工作,我都或多或少地参与或从事过。

这段时间我可谓是广泛涉猎,不知不觉电脑的硬盘已经存满了文档资料。

我能感觉到,我自身的知识、技能和价值,也和电脑里的数据一样,在不断地积累、增长。

然而,随着项目开发的深入,我发现自己虽然接触的范围很广,也对智能驾驶开发和测试有了一定程度的掌握,但是由于站在主机厂的位置,很难真正掌握底层的具体实现方案。这些底层的核心技术,都是各家供应商的看家本领,不可能完全白盒开放给主机厂。

我越来越想了解功能实现的底层逻辑,弄清楚智驾功能从0到1的实现路径。

这种冲动,既来自与我对行业和职业的思考,更来自于我的未知知识的渴求。在不知不觉间,求知和职业这两条路径、两种力量,开始深度影响、交融。

于是我开始考虑到供应商去工作,换一个角度来开发智能驾驶功能,但由于我对当时的岗位总体满意,没有必须离开的理由,所以一直处于佛系看机会的状态。

导火索是,公司财务状况突然陷入危机,直接影响了我们员工的工资发放。在周围很多领导和同事陆续离开后,我也离开了这家新势力,加入了我现在的公司——一家专注于自动驾驶软件的初创公司。

第三段:卑微乙方的初创公司 – 自我挑战的未知之路

新的公司充满了挑战,从霸道甲方到卑微乙方,从汽车思维到软件思维,都是自己需要去适应和改变的。 在这里我深刻认识到:智能驾驶涉及到很多行业融合的问题,尤其是汽车和ICT行业的融合,这种融合不仅发生在功能实现和技术开发上,更发生在思维方式上。做互联网和做车,是两种完全不同的思路,这两种思路的差距,远比软件和机械的差距大。相信这也是目前很多互联网和车企巨头合作,却很难开花结果的重要原因之一。 

不过,机遇与挑战并存。也许正是这种碰撞融合,才能为行业的技术发展带来全新的、未知的创新能量。

现在汽车行业的变革加速,智能驾驶的技术发展和商业落地节奏也越来越快,谁也不知道未来会变成什么样。

路漫漫其修远,这既是汽车行业的革新之旅,也是我们自身的进化之旅。

目前,我还在自己挑战的路上,继续探索着、努力着。

Part 2:心得体会

第一,转型,更多的是一个主动决定。

客观地说,第一家合资企业在当时算是钱多事少离家近的典型。薪资待遇在当时的行业内非常有竞争力,朝九晚五、做五休二的严格工作时间,让我们丝毫不觉得工作辛苦。再加上从住处到公司只需要10分钟的步行路程,如果不是出于职业发展的焦虑,我根本不会考虑跳出来。

从第一家公司到第二家公司的过程中,找工作也处处碰壁。隔三岔五被拒绝的感觉,周围人善意的提醒自己“要不就算了吧”,这些都会对自己有所打击。

转型更多的是一个主动的决定,如果没有坚定的信心,可能随时会放弃。

周围也有一些同行,为转型做了一些准备,但是最后没有坚持,主要原因也是舍不得自己的沉没成本,在犹犹豫豫中错失了机会。

所以,坚定的决心很重要,一定要果断地舍弃之前的沉没成本,盯紧目标去努力。

第二,学习能力,才是你最核心的竞争力。

工作以后的自我学习,完全不像在学校里的学习那么简单。

工作时间要花费脑力和精力去处理本职工作,能用来自学的时间只有晚上和周末的时间。这就需要有足够的自驱力,才能保证自己不会贪恋温暖的床、朋友的聚会、旅行的快乐,真正地把时间都用在学习上。

而学习能力,往往是一个人价值提升和未来发展的最核心的竞争力。

第三,既要沉下去学习,也要浮上来交流。

智能驾驶作为行业前沿热点,业内会有各种各样的交流、论坛、培训、讲座。要去积极主动地参加这些活动,多听取专家和大咖的观点意见,这些会有指导性的意义。

比如,在18年的时候,我听上海交通大学的一位教授提到:“现在很多车企盲目地宣传自己的产品有L3/L4功能,等到真正落地了,再这么宣传会有很大问题。”听完这句话以后,我深以为然,后面也一直建议同事不要盲目地和市场部同事去强调L3/L4的概念。

果然,经过了几次大的事故以后,现在各大车企都小心翼翼地,说自己的产品只具备L2+级别智能驾驶辅助功能。

Part 3:常见问题

转型成功后,经常有前同事询问自己的转型经验,我总结了通常会被问到的一些问题。

1. 如何从传统方向踏入智能驾驶研发的门槛?需要从哪些方面做准备?

我的答案: 

(1)理论知识是第一步。智驾的细分领域很多,前文也提到了,感知、决策、控制,每个模块都属于不同的知识领域。当自己明确了要投入的模块后,首先要从理论知识层面补齐短板,知道自己要转的方向是什么。

(2)多实践,去寻找资源,从最基础的做起,在不断的实践中了解自己需要具备的能力,包括硬技能和软技能。比如做算法开发需要有较强的编程能力,做系统集成需要对智驾系统十分熟悉。从实践层面弄清楚自己需要做什么,以及怎么做,这很重要。

(3)多和业内人士交流。智能驾驶虽然也属于汽车行业,但是其知识体系、思维方式和方法论,和传统的汽车研发大相径庭。比如传统汽车开发属于典型的瀑布式开发,但智能驾驶就需要借鉴互联网的敏捷开发流程,最直观的例子就是OTA升级。通过和业内人士多交流,去了解这一方向需要熟悉的知识与方法,是一条捷径。有时候,“听君一席话,胜读十年书”。

(4)考取相关的证书,获取行业内的相关认证,也是加分项。

如果能够掌握了扎实的理论知识,具备相关的技能和项目经验,了解业内人士的思维模式,获得了业内的权威认证,那么自然就踏过了智能驾驶的门槛。

2. 有哪些好的学习资料推荐?

我的答案:

学习资料主要是书籍和网络课程。根据我的过往经历,简单整理出了一份清单,可以参考。现在智能驾驶相关的学习资料非常多,涉及其他细分领域的内容,可以在网上搜索。

表1 :智能驾驶学习资料推荐清单

3. 有哪些积累项目经验的机会?

我的答案:

作为一个非智驾领域的人员,尤其在岗位也不相关的情况下,想要直接从事相关项目是比较困难的。

我的经验是去参加有项目实践内容的培训,公司一般会定期组织相关培训,市面上也有一些专业的培训机构开展智驾相关的培训业务,比如清研车联、深兰交大等,他们定制的培训课程实践性还是不错的。

如果觉得培训的费用太高,也可以业余时间兼职去做一些项目,通过周围的同学、朋友,或者在一些兼职网站上寻找资源,从低门槛到高门槛,不断积累。但是这种机会不多,存在碰运气的成分。

4. 智能驾驶的工作岗位主要有哪些?都需要有什么技能?

我的答案:

根据我对主机厂和主流供应商的业务模块了解,目前的工作模块主要划分为3大块:产品与系统集成、测试标定、算法开发,有时还会按行车功能和泊车功能具体细分。

我整理了一份智驾主要岗位清单,具体的岗位职责与能力要求,可以在猎聘等网站上查询。

简单来说,智能驾驶方向的项目经理一般要求有通用的项目管理技能,PMP是个加分项,此外还需要对智驾的相关知识、关键技术难点、汽车与软件的生命周期有一定了解。

产品经理需要对智驾产品的整体技术方案、行业产品动态非常熟悉,并且善于思考,有足够的热情。

系统集成需要了解智能驾驶整套系统的架构、接口、交互、信号等内容,并且有一定的整车电子电器和功能安全知识基础。

测试标定需要有一定的测试经验,测试思路清晰,理解智能驾驶各功能和性能表现。

各模块的算法开发,专业度要求与具体模块有关,但基本都需要有对应的算法和编程基础。

表2 智能驾驶主要岗位

结语:

行业的变革,对于每一个身处其中的人的来说,都有不同的意味。

汽车行业的转型,是一个更大的叙事,当这个“转型”叙事具体到每个传统汽车人身上,往往也是对自身价值的重新审视和定义。对行业环境的重新适应,是一种被动因素,而对自身价值的追寻和完善,则更是一种主动选择。

作为汽车工程师,当我们用自己的努力,让汽车变得更智能的时候,我们又何尝不是通过自己的选择,在创造一个更“智能”的自己呢?当我们迈出脚步决定前行时,路上的风景,也一定早已在等待迎接一个更新的“我们”。

一路上我收获很多,我还在继续往前走。

来源:九章智驾

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