查看原文
其他

从传统试制到智驾开发——转型,是一个主动决定

佚名 九章智驾 2022-07-29

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。

 

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:

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。

 


写在最后



行业转型交流群交流转型遇到的困难、分享转型过程中的心得,可扫描右方二维码添加工作人员微信,并提供一下名片和个人简历,然后拉您入群。

注:加微信时务必备注您的真实姓名、公司、现岗位

以及意向岗位等信息,谢谢!


关于投稿如果您有兴趣给《九章智驾》投稿(“转型经历总结”及“知识积累整理”两个方向),请扫描右方二维码,添加工作人员微信。

注:加微信时务必备注您的真实姓名、公司、现岗位

以及意向岗位等信息,谢谢!



“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。




推荐阅读:

转型经验分享|我为什么放弃做VC投资,去做自媒体?


“好工作”的最关键指标:场景足够复杂、数据量足够大、杠杆率足够高


我们的个人命运,三分靠打拼,七分靠产业红利——《九章智驾》创刊词


云仿真-自动驾驶商业化落地的催化剂


这家无人驾驶公司,竟做起了“有人驾驶”运输业务


什么是激光雷达的“发动机技术”?一文讲透行业技术壁垒


万字阐述智能驾驶汽车安全体系


一文读懂自动驾驶仿真测试场景与场景库


您可能也对以下帖子感兴趣

文章有问题?点此查看未经处理的缓存