传统汽车人，在未来还有机会吗？—— 一名汽车人的职业转型经历

究竟是跨界者们更容易“向下层拓展”，还是传统汽车人们更容易“向上层拓展”呢？我认为答案是后者。

毫无疑问，汽车行业正在发生剧变。

我是一名来自传统车企的DRE，而在这场行业剧变中，芯片、算法、大数据、SOA、用户体验、敏捷开发、数字化转型……这些高大上的词汇不断冲击我对汽车行业原有的认知，乃至令我“怀疑人生”——我所服务的传统车企在未来的行业格局下能扮演什么样的角色？我这样的传统汽车人，在未来还有机会吗？

图 1  您看我还有机会吗

一、从业经历

我自认为是一个绝对意义上的传统汽车人——大学学的是机械/车辆专业，毕业后加入了一家老牌自主品牌整车企业，开始从事的工作是底盘研发。

在职业生涯的开端，我就成为了一名DRE（设计发布工程师），工作内容就是负责底盘零部件的开发。DRE这个岗位，说白了就是车企有大量的零部件外包给供应商进行设计制造，为了最终集成到车上，车企就会安排一批研发工程师负责这些零部件的设计集成及供应商的技术管理。

在这个阶段，我的技能包里只有：系统集成相关的计算与分析、零部件工程技术需求、零部件设计、零部件生产制造、零部件验证确认试验，当然还有最重要的撕逼甩锅技能（与供应商、与采购、与质量、与生产、与整车项目管理……）。

2015年左右，公司先后启动了新能源汽车和智能汽车（当时这两个概念并没有很强的绑定关系）的技术预研工作，我有幸以底盘工程师的身份加入，也正式脱离了DRE行列。

在预研项目中，身为底盘工程师的我对本职工作“不怎么上心”，最积极的就是去蹭三电和智能驾驶的各种技术交流，同时在网上看各种相关扫盲文章。这个阶段，我开始积累了关于智能网联电动汽车的基本知识。

几个项目加一起，共预研了两三年，在我们的不懈努力下，预研“终于”黄了。预研项目虽然黄了，量产项目却来了——公司启动了第一代ADAS量产项目。在当时，ADAS还是个新生事物，启动量产时没有足够的人力资源支持，作为参加过智能车技术预研的“老司机”，我也就自然而然地转到了ADAS方向，并且一干就是两代产品。

在干第二代ADAS产品时，造车新势力开始发力了，特斯拉、蔚来、小鹏的导航驾驶辅助把老板都看懵了，回过神来后，老板下令我们也要干自动驾驶。说干容易，但人从哪来呢？除了寄希望于镜花水月般的外部招聘外，只能先挖掘内部资源。而我就成了那个被挖掘的“资源”，转型做自动驾驶，直至今天。

二、转型源自焦虑

我是主动寻求的职业转型，而我转型的源动力就是焦虑——对传统车企未来的焦虑和对个人未来的焦虑。

1.  对传统车企未来的焦虑

我一直服务于传统车企，这些年来深切感受到了传统势力对跨界者从不屑到敬畏的态度转变。跨界者们为传统汽车行业注入了太多新鲜元素，对用户和资本来说，新鲜元素意味着兴奋；但对传统车企来说，新鲜元素则意味着未知和失序。

对于传统汽油车来说，最强的技术壁垒就是所谓“三大件”——发动机、变速箱和底盘，大学车辆工程教授的专业知识绝大部分也都是围绕这三大件。

图 2  “三大件”

传统汽油车的竞争格局是：国外头部车企及供应商牢牢掌握了这部分核心技术，国内自主品牌们自研能力有限，基本只能选择与国际供应商合作，抱抱博世、大陆、采埃孚们的大腿。也正因为国外车企在核心技术上的绝对优势，它们可以毫无悬念地占据高端品牌定位，攫取绝大部分行业利润。

随着特斯拉和新势力们的兴起，智能网联电动汽车已成为绝对的行业趋势。在智能网联电动汽车的技术架构下，发动机完全消失，变速箱缩水为减速器，底盘降级为自动驾驶的执行器——传统车企的技术壁垒失效了。

跨界者们避过了老的技术壁垒，又凭借着带来的新鲜元素打造了新的技术壁垒——产品思维和软件能力。

1)   产品思维

中国的自主品牌，不管其自我标榜为正向研发还是逆向研发，开发汽车产品的底层逻辑都是——从市场中来，到市场中去。

图3  汽车产品研发V模型

这种逻辑下，汽车产品定义的基础是竞品对标，具体做法是基于汽车本身的产品特性（轿车/SUV、轴距等）划分细分市场，再从中找到目标细分市场及该市场中的竞品车型。

之后就是分析竞品车型的几何参数、功能配置、性能指标、成本等一系列数据，并据此定义自己的开发目标。在自己的车开发制造出来后，还会进行多轮次、多维度的竞品对标，以决定产品的研发状态是否可以接受。

传统车企也会做用户调研，但调研的结果并不专业，更决定不了产品定义的最终走向。

简言之，传统车企秉承的是一种“供给侧思维”，其产品定义的底层逻辑是复制及有限超越某一款市场上的成功产品，而不是去关心用户本身的需求。好比说考试的时候，大家都是抄前后座同学的答案，而不管答卷到底在问什么。

特斯拉和新造车势力崛起后，“用户体验”成了所有的整车企业都挂在嘴上的口头禅，汽车产品研发的底层逻辑已经转向——从用户中来，到用户中去。

欧阳修的《卖油翁》中有一句话——“我亦无他，惟手熟尔”，这句话似乎说明了只要长期重复干同一件事，就能把这件事干好。如果按照这个道理，那传统车企在用户体验上应该完爆新势力，因为传统车企拥有百年积累和千万用户，而新势力在几年前还一个用户都没有。但现实却打了传统车企的脸，无论是用户反馈还是专业测评，新势力们都在用户体验上完全打爆了传统车企。

对于这种打脸，我们想问——为什么？凭什么？

传统汽车的研发模式重度依赖竞品对标，近乎完全脱离用户本身，或者说用户本身不配得到关注。就是这样的态度：喏，我只有这个，爱买不买！还打折？然后等着用户跪着接受。如果用户反馈了抱怨，往往还会落得个“用户使用不当”、“销售终端对用户教育不够”的嘲弄。这种不重视用户的低水平重复，哪怕再积累百年，又何谈“手熟”呢？

造车新势力们的互联网基因使它们普遍具有产品思维，懂得如何直面用户需求。从产品规划、产品设计到产品运营，它们全都是在“刻意练习”，即使一辆车没卖、一名用户没有，但还是在用户体验层面，轻易地对传统车企形成降维打击。以前跪着被动接受的用户，不仅站了起来，还获得了尊重和尊严，享受了尊贵车主的服务，自然乐得用脚投票。

2)   软件能力

中国自主品牌以前要搭载一项新技术（主要针对软件类新技术），典型的开发模式如下：

• 第一步：博世、大陆等国际Tier 1基于BBA等外资大厂的项目需求首先开发量产；

图4  国际Tier1

• 第二步：博世、大陆等将量产技术引入国内，并向自主品牌车企进行推销；

• 第三步：自主品牌选择某家供应商，付出一大笔开发费，再根据其定义好的技术边界进行整车集成。如果需要修改供应商的技术边界，往往需要付出动辄上千万甚至上亿的天价的开发费用与时间成本。

这种开发模式在过去能够有效是基于两个重要前提：

• 第一个前提：自主品牌可以接受BBA等外资大厂在技术上的绝对领先，双方产品不构成竞争关系；

• 第二个前提：自主品牌产品迭代周期相对漫长，可接受国际Tier1的软件开发周期与成本。

而走到今天这个时代，自主品牌不断冲击高端，已公然喊出要和BBA竞争；汽车软件的迭代周期也从以年计算缩短到以季度/以月计算，不可能再接受Tier1大厂的周期与成本。

之前的两个前提已不成立，传统开发模式开始崩塌。

新势力们学习特斯拉，一开始就选择不依赖Tier1，而是重点建设软件自研能力，毫无疑问建立了竞争优势。传统自主品牌们底子薄、包袱重，虽然也在努力转型，但软件短板的弥补尚需时日。

2.   对个人未来的焦虑

考虑到短期内汽油车仍会占据绝大部分市场份额，所以头部的传统车企们暂无生存之忧。可对我们这些身处传统车企的传统汽车人们而言，被边缘化甚至被淘汰的风险已经不得不去考虑了。

下图是《智能网联汽车技术路线图2.0》中给出的智能网联汽车“三纵两横”整体技术架构，该架构将智能网联汽车技术归纳为了车辆关键技术、信息交互关键技术和基础支撑关键技术三大类型。

可以看出，智能网联汽车的技术架构远远超出传统汽车行业的知识体系范围。作为传统汽车人，我们必须面对自身知识结构上的严重缺失。

图5  智能网联汽车整体技术架构

1)  车辆关键技术

车辆关键技术指的是车端技术，可细分为感知、决策、执行三个部分，以及三个部分之上的系统设计，相对来说就是我们传统汽车人最熟悉的领域。

控制执行技术直接由底盘控制技术发展而来，目前为止仍然是传统国际Tier1（博世、大陆、采埃孚等）的天下，可以说是传统汽车行业最坚固的技术壁垒之一。

环境感知技术是自动驾驶技术真正的基石，如果没有计算机视觉和深度学习技术在近十年来的重大突破，就不会有自动驾驶的今天。环境感知技术的核心是算法与算力（AI芯片），是目前大量自动驾驶初创公司的发力领域，Momenta、地平线……这里云集了跨界而来的学霸与大牛们，是我们大多数传统汽车人的知识盲区。

智能决策技术的核心仍然是算法，其中有基于AI的部分，也有基于规则的部分。那些希望建立核心算法能力的传统车企，大都选择将智能决策中的决策规划控制作为切入点，试图自己把好控车控这一关。

系统设计技术，特斯拉是绝对的先行者和开拓者。具体包括了电子电气架构技术、人机交互技术和智能计算平台技术，这些技术虽然都包括在传统汽车技术领域内，但在智能网联汽车时代，很多跨界者为他们注入了全新的概念——域架构、中央计算架构、面向服务的架构SOA、用户体验、软件付费订阅、OTA等等。系统设计技术是目前很多传统车企的转型抓手，也是需要传统汽车人们迅速补齐的一块短板。

2)  信息交互关键技术

信息交互关键技术包括了专用通信与网络技术、大数据云控基础平台技术和车路协同技术，这部分技术完全是ICT( ICT,即Information and Communication Technology，信息和通信技术,是电信服务、信息服务、IT服务及应用的有机结合)企业的天下，传统车企几乎没有任何技术储备，也缺乏能力自建，能做的只有选好一条大腿，然后扑上去抱住。这方面，所谓“华为汽车概念股四小龙”已率先做出“表率”。

信息交互关键技术同样是大多数传统汽车人的知识盲区，我们大多数在5G、大数据、云、边缘计算这些高大上的概念面前，只能选择望而却步。

3)  基础支撑关键技术

基础支撑关键技术包括人工智能技术、安全技术、高精地图和定位技术和标准法规。

人工智能、深度学习、强化学习等就不再说了，这是完全属于跨界者的领域，需要编程和算法基础，需要大量的时间才能上手。

安全技术还可细分为信息安全、功能安全和预期功能安全，这里面功能安全其实是一项源自底盘/动总电子的传统汽车技术，也是令自动驾驶初创公司和跨界者面临的最头疼的技术壁垒之一。

但功能安全解决不了自动驾驶所有的安全问题，所以又出现了预期功能安全SOTIF。预期功能安全是一项全新的、专门针对自动驾驶的安全标准，截止目前，标准内容仍在修订当中。在预期功能安全领域，大家都是新人，传统汽车人有机会向这里转型。

信息安全和数据安全又是一个跨界而来的概念，传统汽车行业几乎完全没有这方面的能力和人员储备。近期，随着相关欧标法规的强制执行及未来国内法规的执行预期，传统车厂们纷纷意识到了自己的能力缺陷，开始从外面请各种外援帮助自己弥补短板。

高精地图和定位又是一个新的专业领域，同时还属于国家机密（没错，地图是属于高级机密），国家严密控制地图测绘资质。车企很难进入，能做的就是从市场上选择合适的方案。

三、我还有机会吗？

社会上一直在营造“中年危机”的焦虑。作为一名年过三十的传统汽车行业老兵，比起对未知领域的焦虑，年龄焦虑无疑更为残酷：

• 我已经30+了，现在学习新知识还来得及吗？

• 我已经30+了，如果现在转型，那之前多年的积累不是白费了吗？

• 我已经30+了，上有老下有小，还有足够的精力去学习新知识吗？还有能力去和年轻人竞争吗？

图6  年龄焦虑

一句话就是，我还有机会吗？

1.   行业变革下的新机遇

汽车行业这场百年不遇的变革，除了给我这样的传统汽车人带来焦虑外，也带来了难得的机遇。

汽车行业正在成为全社会资本、智力及前沿技术的汇聚地，大量的跨界者进入，伴随着大量的新岗位被创造，造成了大量的人才缺口急需被填补。

而从更高维度看，汽车行业的变革同样属于制造业数字化转型的范畴。在十四五规划重点强调数字化转型的背景下，需要进行变革的绝不仅是汽车行业。而这么多行业需要进行数字化转型，必然面临着对现有数字化人才的抢夺，汽车行业能抢到的跨界人才将更加有限。

图7  数字化转型

两相作用下，汽车行业面临巨大的数字化人才缺口，但是人才的流动是滞后的，必然无法满足需求。因此，现有部分传统汽车人转型为数字化人才是必然趋势，我们更懂车，我们也会有机会。

2.   复合型人才的新需求

这场变革重新定义了汽车的技术架构，在新架构下，软件当然成为了定义汽车的核心，但绝大部分的传统汽车技术仍然会作为架构的基石而继续存在。

图8  智能网联汽车架构

在这样一种跨界融合的技术架构下，能够上下通吃，并且有一定专业特长和创新能力的“十”字型复合人才将会是新的人才需求。

那么是跨界者们更容易“向下层拓展”，还是传统汽车人们更容易“向上层拓展”呢？我认为答案是后者，这主要取决于以下两个因素：

• 学习资源

虽然现在的互联网上什么样的学习资料都能找到，但相较于软件行业的开源文化，汽车行业的敝帚自珍明显做得“更好”。因此，传统汽车人们更容易获取学习资源。

• 源动力

相对学习资源，学习的源动力更为关键。我相信，软件人才学习汽车知识的动力一定比不过传统汽车人学习软件知识的动力，因为他们已经身处技术架构的核心，而我们不是。

除此之外，中国汽车产业正在展现出自己的优势，随着本土产业的发展，本土品牌的市占率以及在全球市场的份额都会不断上升，中国汽车产业有望反向输出国外，迎来全球竞争。这种形式下，也会带动对工程师的需求，尤其是国际化人才的需求，这在未来将是新的机会（学好英语吧）。

无论如何，这个时代已经给我们传统汽车打开了新的大门，我们需要做的就是下定决心，找准方向。种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。

四、我的转型经历

1.  转型前期

1)    抓住转型机会

实质性的岗位转型有两条路可选：一种是企业内部转岗；另一种是直接跳槽。

对于我这样的老兵，我觉得更适合内部转岗。首先内部转岗难度更小，如果自己长期服务的企业都不愿意给我机会的话，外面的企业恐怕更难给我机会；其次内部转岗风险可控，如果真的转型不顺利的话，凭借以往的工作经验，还是不难找到退路。

而对于刚参加工作不久的年轻人，可以有更多选择。因为整个汽车行业面临着普遍性的新技术人才缺口，而尚处于“一张白纸好作画”阶段的年轻人无疑有着最大的可能，所以不论是内部转岗还是直接跳槽都会有机会，我旁边就有工作两三年的底盘工程师直接跳槽新势力做智能座舱的例子。

总之，不论是老兵还是新兵，一旦决定转型，就应该一边学习储备新知识，一边保持敏锐的嗅觉。一旦发现合适的机会，毫不犹豫地扑上去，只要可以证明自己有足够的知识储备或者有足够的学习能力和学习意愿，在缺人的时候，对方一般还是愿意接纳的。

2)  挑选专业方向

我在转型前期面临的一个很难的问题是选择哪个专业方向作为转型目标？

• 研发模式的变革

在传统汽车行业分工模式下，车企主要负责整车集成，一级供应商负责系统开发。因此，车企的研发队伍中最需要的角色就是DRE和整车集成工程师。

而在我要转型的自动驾驶系统研发中，传统研发模式已经难以为继了：一是因为特斯拉的全栈自研给所有人打了个样，一线车企自建自动驾驶研发能力已成为行业趋势；二是考虑到自动驾驶系统的庞大规模、技术复杂度与售后安全责任，目前为止，业内尚未诞生出一家供应商愿意且有能力承担所有的技术责任。

图9  研发模式的变化

在新的研发模式下，车企除了对接一级供应商外，还需要向下对接芯片、算法、硬件、软件等二、三级供应商，甚至更进一步，像特斯拉一样自研硬件和软件。这种研发模式下，车企研发队伍的组织结构必然会发生翻天覆地的变化。

图10  车企研发组织架构

• 找到自己的定位

为了提升转型的成功率和平顺性，可以参考“转行不转业，转业不转行”的原则。

对于跨界造车者来说，“转行不转业”是天然选择。他们将具有互联网行业特色的产品经理、数据工程师、算法工程师、运营工程师等岗位带到了汽车行业，引导了汽车行业的变革。

对于传统汽车人来说，我们既可以选择“转行不转业”，也可以选择“转业不转行”：

“转行不转业”适用于在新能源和智能化领域找到自己的新定位——比如做传统底盘的转去做线控底盘、做发动机电控的转去做新能源电控。选择自己最熟悉的岗位进行切入，能最大化利用原有知识储备，减少转型成本，确保以较快速度和较高的成功率完成转型目标。

我选择的是“转业不转行”，我从底盘工程师转型为ADAS工程师时，已经从一名DRE转型为系统工程师，再从ADAS转型为自动驾驶工程师，我仍保持系统工程师的定位不变。在这个过程中，我迫使自己向一名“T”字型人才发展：不断扩宽专业知识面的同时，完善自己的系统工程方法论，用同一套方法解决不同领域的问题。

2.  转型中期

在找好自己的专业方向，并完成转型后，我进入到了转型中期阶段。在这个阶段，我认为最重要的事就是根据自己的岗位需求，弥补知识短板，重塑知识结构体系。

在具体的学习方法上，以往车企研发工程师最传统和有效的方法就是“跟供应商学”。我们会利用一切技术交流和项目TR的机会，从供应商那挖到自己感兴趣的知识。“跟供应商学”这种方法的优势在于针对性强，可以从供应商那里获取很多关键的知识，劣势在于获取的都是碎片化的知识，难以形成全面且系统性的知识体系。

从我的经验来看，系统性对于自动驾驶的学习来说非常重要。自动驾驶是一个跨界而生的产物，知识范围已远远突破了汽车行业原有的框架。感谢互联网、感谢《九章智驾》等微信公众号，为各种背景的自动驾驶从业人员免费分享了太多的知识，使学习者并不愁获取知识的途径，反而应该犯愁的是如何整合碎片化知识，并内化为自己的知识体系。

这种情况下，我认为“刻意练习”是一种很好的选择。具体来说应采用“先整体、后局部”的原则，首先参考大部头的参考书搭建相对完整的知识框架，再将从供应商、网络、公众号等渠道获取的知识点作为养分补充进知识框架，最终形成属于自己的知识体系。

此外，“输出式学习法”也是我经常采用的方法。这几年来，我不断地把自己学到的知识整理成文字，有的选择公开发表赚点外快，有的还躺在电脑里。这样的持续输出会倒逼我不断输入，并且很多自己一知半解的问题，在整理输出的过程中也会得到更好的理解，有一种“打通任督二脉”的快感。后来才知道这种学习方法叫做“费曼学习法”，就是用“去教别人去做”的方法学习。

说到这里，顺便打个广告：《九章智驾》长期面向自动驾驶相关从业者们征稿，并给出不菲的稿费；而且，由于他们对稿件的采纳标准极高，这也正好可倒逼我们做出高质量的梳理。感兴趣的朋友们可以加文末的微信，给《九章智驾》投稿。

3.   转型后期

到转型中后期，决定我们能否在专业上不断精进的最重要因素就是思想意识了。在这里不想谈什么“空杯心态”、“自燃型人格”等鸡汤话语，只想说我享受那种不断被新事物、新知识洗脑，不断破除既有能力圈的过程。

我很贪婪，还想继续。

五、总结

今天是汽车行业的黄金时代，也是一个吐故纳新、英雄辈出的变革时代。

在这个时代里，作为传统汽车人我们有自己的优势，也面临转型的困惑，但我们不应该、也不能够被时代淘汰。我相信，我们也不会被时代淘汰。

图片来源：

1）《隐秘的角落表情包》

https://www.fabiaoqing.com/biaoqing/detail/id/653390.html

2）《汽车三大件》

https://zhuanlan.zhihu.com/p/378672244

3）《智能网联汽车技术路线图2.0》

https://zhuanlan.zhihu.com/p/370654244

4）《职场人士，三十而惑，何去何从？》

http://blog.sina.com.cn/s/blog_5f0bd05a0102wlz4.html

5）《数字观察丨什么是数字化、数字化转型和数字企业？》

http://blog.sina.com.cn/s/blog_14589d5980102z5fa.html

6）《大众“MEB平台”与“软件驱动的企业”：缓慢拉开的巨幕？》

https://zhuanlan.zhihu.com/p/100567482?from_voters_page=true

备注：

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  “知识积累”类稿件质量要求：A，信息密度高于绝大多数券商的绝大多数报告，不低于《九章智驾》的平均水平；B，信息要高度稀缺，需要80%以上的信息是在其他媒体上看不到的，如果基于公开信息，需要有特别牛逼的独家观点才行。多谢理解与支持。

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