導讀：當下，“轉型”似乎已成為傳統汽車人的職業必選項。在這個必選項的背后，并非只有焦慮和被動，它還意味著更多的機會和禮物。智能駕駛，或許是一個新的“游戲副本”，但在刷怪進階過程中，技能是可以學習和升級的，自我價值也會不斷遷移和更新。
轉型是趨勢，但更是一場探索自我邊界的主動冒險。對于那些愿意“轉型”的人，機會總會出現，它們一直在等你主動做出決定。
我是一名汽車行業的工程師，趕上了智能駕駛的浪潮，完成了在汽車研發領域的職場轉型。從樣車試制到智駕開發，我經歷了一些故事，也收獲了一些經驗。
今天，我想把轉型道路上的點滴過往和心得體會，分享給大家。
Part 1：職業經歷
第一段：大型傳統合資主流車企 – 自我學習的成長之路
2014年從同濟大學畢業后，我滿懷熱情地進入當時的一家頭部合資車企，并在技術研發部門從事樣車試制崗位。
當時的自己充滿雄心壯志，堅定地相信憑借自己在學校的努力和積累，一定可以在公司發揮自己的價值，學以致用地為民族汽車工作做貢獻。
入職培訓中部門領導告訴我們，樣車試制是把數據變成實車的過程，是新的車型產品在物理世界誕生的第一步，和整車開發的整體流程息息相關，對工程師的綜合素質要求高，并且對個人的職業發展也很有好處。
于是，我滿懷信心地開啟了職業生涯。
從底盤模塊的產品試制，到整車的新產品試制；從試制的小范圍生命周期，到完整的新車型生命周期；從本部門的流程體系，到整個公司的完整流程體系，我逐漸掌握并熟悉。
經過了一年多的學習與歷練，我完成了從職場菜鳥到試制老司機的轉變，對于樣車試制的工作內容和核心技能，包括技術層面和項目層面，都爛熟于心。
在成為熟練工以后，我逐漸發現一個問題：試制更多的意義在于它是研發和制造過渡的橋梁，更多需要的是對項目管理和整車各模塊的熟悉，很難在某個模塊，尤其是前沿的技術去深挖。并且，當時公司的車型平臺已經很成熟，技術上可創新之處不多。如果繼續在本崗位做下去，不僅自己在學校的知識積累越來越缺少用武之地，以后也會離前沿技術、行業熱點越來越遠。從長遠考慮，自己大概率會對公司的現有平臺越來越依賴，并逐漸喪失自己在職業發展上的核心競爭力。
我開始擔心自己的職業生涯，也開始思考：這么一直做下去，我會升值還是貶值？這樣一直從事一種難以創新、偏離前沿技術的工作，真的是我想要的嗎？是不是應該換個領域？
當時是2015年，正是Google高調宣傳其無人駕駛技術和測試歷程的時間，也是國內剛剛興起智能駕駛熱潮的時間。電動汽車、大數據、工業4.0等等概念開始普及。一時間，網上隨處可見這些行業前沿的名詞，一些做投資的同學也會和我交流這些新興事物。
在這樣的行業大環境下，我慢慢意識到，這些可能才是汽車以后發展的方向，傳統的汽車行業極有可能要有大的變革。
我開始去主動學習這些前沿知識，花了大半年時間，讀了十幾本關于電動汽車、智能駕駛、大數據、工業4.0相關的書籍，聽了很多網上的知識分享，并且分析了各個方向的發展歷史。
經過自己的反思和學習，以及與周圍前輩和朋友的交流，我做出了一個決定——轉型，進入智能駕駛領域。
一方面這是一個很好的自我價值提升方向，可以解決我當時的職業迷茫，另一方面可以追隨行業前沿，去探索另一種可能性，一種出行方式的顛覆。
我自己從小就對人工智能感興趣，也一直有一個科幻夢，選擇智能駕駛無疑會讓我離夢想更近。
除了對“星辰大海”的渴望，我當時選擇智能駕駛也充分考慮了可行性。智能駕駛的三大模塊——感知、決策、控制，感知屬于計算機視覺領域的研究內容，決策與深度學習、機器學習強相關，控制則主要是基于控制理論和汽車動力學。在控制方面，我在學校期間有研究和積累，具備一定的基礎。
大數據和工業4.0的應用范圍比汽車要廣得多，我重新投入進去沒有明顯優勢，但是它們更多地是一種思維和生產方式的變革，與汽車研發本身并不強相關。電動化則更多地在于能源和電池技術的研發，與我之前的學習和工作經驗也不太相關。所以，這些都只能作為知識補充，不是我的主要方向。
謀定則動。
我在日常完成本職工作外，開始努力為向智駕領域發展做準備。
首先，我把在學校期間學過的相關理論知識重新撿起來。《汽車理論》、《汽車動力學》、《自動控制原理》、《現代控制理論》，對于這些，在讀書時候一度覺得枯燥的基礎理論，我開始從應用的層面重新梳理。
光有理論是遠遠不夠的。我在自己電腦上重新安裝了Matlab/Simulink，從零開始學習Python，并在網上查找自動控制相關的case和教程，提升編程技能。
此外，我也主動尋找人工智能相關的課程資源，去學習和了解。而我，也開始特別積極地去參加行業內的交流和講座，去聽行業專家的意見和觀點。
所有的學習，都非常珍貴。對我自己后續的工作，助益很大。
并且幸運的是，在我苦于缺乏實際的智駕項目經驗時，當時的公司正好也開始關注到電動化和智能化的發展，增加了很多相關的培訓和項目。通過積極參加這些培訓和項目，我學習了更多系統化的知識，積累了一些直接的項目經驗。這也是我后續跳槽時的重要加分項。
經過幾年的積累，我把自己這段時間的工作和學習經歷做了總結，編寫好簡歷，開始去尋找智能駕駛方向的全職工作機會。
換工作的道路不太順利。當時對智能駕駛崗位的需求，主要集中在造車新勢力如蔚小理，以及相關的供應商，而這些公司大都希望應聘者有直接的項目經驗，或者具有計算機相關教育背景，能夠來之即戰。
求職之路一度陷入困難。那段時間我的日常狀態就是：一邊做著本職工作，一邊看招聘網站投簡歷，托朋友幫忙內推。與此同時，也一直在繼續我的學習。期間還考取了項目管理的PMP專業資格認證，其中的一些理論，對自己后面做項目，確實有一定的指導意義。
經過一段時間的碰壁，曙光終于來臨。
一家新勢力的智駕團隊正在擴張招人，部門總監在面試之后，愿意給我一個機會。于是，我成功地脫離了原本的崗位，成為一名智能駕駛工程師。
第二段：新興浪潮的造車新勢力 – 自我驅動的進階之路
剛加入這家新勢力公司時，我的崗位是測試，兼任一部分項目管理的工作。
在測試崗位上，我迅速掌握了主流的智能駕駛各項子功能的測試方案，逐漸熟悉了測試大綱、性能指標等關鍵內容，并且對智能駕駛行業的重點問題——場景，有了系統性的認知。
同時，借助公司的平臺，我也有幸接觸并了解到國際最先進的智能駕駛測試評價技術與設備，包括云仿真平臺、高保真駕駛模擬器、場景復現與重構技術等等，既開闊了眼界，也增長了見識。
在測試崗位鍛煉了一段時間后，部門總監將我調整到功能開發崗位，負責產品定義和系統方案。對標市場主流，提煉產品特色，定義產品功能，開發系統方案，制定系統架構、功能邏輯、交互規范、時序狀態等，成為我的日常工作內容。
除了日常的項目工作外，我開始注意到一些知識和方法論的總結，系統性地梳理產品測評方法、產品特色、系統方案等。市面上的一些暢銷書籍，如《人人都是產品經理》《數據思維》等，也給了我很多靈感。
每天能都接觸到新的內容，每天都充滿挑戰和收獲，每天都充滿熱情和驅動力。
經過一年多的時間，我從測試做到開發，除了沒有深入地做算法外，智能駕駛其他相關的技術工作，我都或多或少地參與或從事過。
這段時間我可謂是廣泛涉獵，不知不覺電腦的硬盤已經存滿了文檔資料。
我能感覺到，我自身的知識、技能和價值，也和電腦里的數據一樣，在不斷地積累、增長。
然而，隨著項目開發的深入，我發現自己雖然接觸的范圍很廣，也對智能駕駛開發和測試有了一定程度的掌握，但是由于站在主機廠的位置，很難真正掌握底層的具體實現方案。這些底層的核心技術，都是各家供應商的看家本領，不可能完全白盒開放給主機廠。
我越來越想了解功能實現的底層邏輯，弄清楚智駕功能從0到1的實現路徑。
這種沖動，既來自與我對行業和職業的思考，更來自于我的未知知識的渴求。在不知不覺間，求知和職業這兩條路徑、兩種力量，開始深度影響、交融。
于是我開始考慮到供應商去工作，換一個角度來開發智能駕駛功能，但由于我對當時的崗位總體滿意，沒有必須離開的理由，所以一直處于佛系看機會的狀態。
導火索是，公司財務狀況突然陷入危機，直接影響了我們員工的工資發放。在周圍很多領導和同事陸續離開后，我也離開了這家新勢力，加入了我現在的公司——一家專注于自動駕駛軟件的初創公司。
第三段：卑微乙方的初創公司 – 自我挑戰的未知之路
新的公司充滿了挑戰，從霸道甲方到卑微乙方，從汽車思維到軟件思維，都是自己需要去適應和改變的。 在這里我深刻認識到：智能駕駛涉及到很多行業融合的問題，尤其是汽車和ICT行業的融合，這種融合不僅發生在功能實現和技術開發上，更發生在思維方式上。做互聯網和做車，是兩種完全不同的思路，這兩種思路的差距，遠比軟件和機械的差距大。相信這也是目前很多互聯網和車企巨頭合作，卻很難開花結果的重要原因之一。
不過，機遇與挑戰并存。也許正是這種碰撞融合，才能為行業的技術發展帶來全新的、未知的創新能量。
現在汽車行業的變革加速，智能駕駛的技術發展和商業落地節奏也越來越快，誰也不知道未來會變成什么樣。
路漫漫其修遠，這既是汽車行業的革新之旅，也是我們自身的進化之旅。
目前，我還在自己挑戰的路上，繼續探索著、努力著。
Part 2：心得體會
第一，轉型，更多的是一個主動決定。
客觀地說，第一家合資企業在當時算是錢多事少離家近的典型。薪資待遇在當時的行業內非常有競爭力，朝九晚五、做五休二的嚴格工作時間，讓我們絲毫不覺得工作辛苦。再加上從住處到公司只需要10分鐘的步行路程，如果不是出于職業發展的焦慮，我根本不會考慮跳出來。
從第一家公司到第二家公司的過程中，找工作也處處碰壁。隔三岔五被拒絕的感覺，周圍人善意的提醒自己“要不就算了吧”，這些都會對自己有所打擊。
轉型更多的是一個主動的決定，如果沒有堅定的信心，可能隨時會放棄。
周圍也有一些同行，為轉型做了一些準備，但是最后沒有堅持，主要原因也是舍不得自己的沉沒成本，在猶猶豫豫中錯失了機會。
所以，堅定的決心很重要，一定要果斷地舍棄之前的沉沒成本，盯緊目標去努力。
第二，學習能力，才是你最核心的競爭力。
工作以后的自我學習，完全不像在學校里的學習那么簡單。
工作時間要花費腦力和精力去處理本職工作，能用來自學的時間只有晚上和周末的時間。這就需要有足夠的自驅力，才能保證自己不會貪戀溫暖的床、朋友的聚會、旅行的快樂，真正地把時間都用在學習上。
而學習能力，往往是一個人價值提升和未來發展的最核心的競爭力。
第三，既要沉下去學習，也要浮上來交流。
智能駕駛作為行業前沿熱點，業內會有各種各樣的交流、論壇、培訓、講座。要去積極主動地參加這些活動，多聽取專家和大咖的觀點意見，這些會有指導性的意義。
比如，在18年的時候，我聽上海交通大學的一位教授提到：“現在很多車企盲目地宣傳自己的產品有L3/L4功能，等到真正落地了，再這么宣傳會有很大問題。”聽完這句話以后，我深以為然，后面也一直建議同事不要盲目地和市場部同事去強調L3/L4的概念。
果然，經過了幾次大的事故以后，現在各大車企都小心翼翼地，說自己的產品只具備L2+級別智能駕駛輔助功能。
Part 3：常見問題
轉型成功后，經常有前同事詢問自己的轉型經驗，我總結了通常會被問到的一些問題。
1. 如何從傳統方向踏入智能駕駛研發的門檻？需要從哪些方面做準備？
我的答案：
（1）理論知識是第一步。智駕的細分領域很多，前文也提到了，感知、決策、控制，每個模塊都屬于不同的知識領域。當自己明確了要投入的模塊后，首先要從理論知識層面補齊短板，知道自己要轉的方向是什么。
（2）多實踐，去尋找資源，從最基礎的做起，在不斷的實踐中了解自己需要具備的能力，包括硬技能和軟技能。比如做算法開發需要有較強的編程能力，做系統集成需要對智駕系統十分熟悉。從實踐層面弄清楚自己需要做什么，以及怎么做，這很重要。
（3）多和業內人士交流。智能駕駛雖然也屬于汽車行業，但是其知識體系、思維方式和方法論，和傳統的汽車研發大相徑庭。比如傳統汽車開發屬于典型的瀑布式開發，但智能駕駛就需要借鑒互聯網的敏捷開發流程，最直觀的例子就是OTA升級。通過和業內人士多交流，去了解這一方向需要熟悉的知識與方法，是一條捷徑。有時候，“聽君一席話，勝讀十年書”。
（4）考取相關的證書，獲取行業內的相關認證，也是加分項。
如果能夠掌握了扎實的理論知識，具備相關的技能和項目經驗，了解業內人士的思維模式，獲得了業內的權威認證，那么自然就踏過了智能駕駛的門檻。
2. 有哪些好的學習資料推薦？
我的答案：
學習資料主要是書籍和網絡課程。根據我的過往經歷，簡單整理出了一份清單，可以參考。現在智能駕駛相關的學習資料非常多，涉及其他細分領域的內容，可以在網上搜索。
表1 ：智能駕駛學習資料推薦清單
3. 有哪些積累項目經驗的機會？
我的答案：
作為一個非智駕領域的人員，尤其在崗位也不相關的情況下，想要直接從事相關項目是比較困難的。
我的經驗是去參加有項目實踐內容的培訓，公司一般會定期組織相關培訓，市面上也有一些專業的培訓機構開展智駕相關的培訓業務，比如清研車聯、深蘭交大等，他們定制的培訓課程實踐性還是不錯的。
如果覺得培訓的費用太高，也可以業余時間兼職去做一些項目，通過周圍的同學、朋友，或者在一些兼職網站上尋找資源，從低門檻到高門檻，不斷積累。但是這種機會不多，存在碰運氣的成分。
4. 智能駕駛的工作崗位主要有哪些？都需要有什么技能？
我的答案：
根據我對主機廠和主流供應商的業務模塊了解，目前的工作模塊主要劃分為3大塊：產品與系統集成、測試標定、算法開發，有時還會按行車功能和泊車功能具體細分。
我整理了一份智駕主要崗位清單，具體的崗位職責與能力要求，可以在獵聘等網站上查詢。
簡單來說，智能駕駛方向的項目經理一般要求有通用的項目管理技能，PMP是個加分項，此外還需要對智駕的相關知識、關鍵技術難點、汽車與軟件的生命周期有一定了解。
產品經理需要對智駕產品的整體技術方案、行業產品動態非常熟悉，并且善于思考，有足夠的熱情。
系統集成需要了解智能駕駛整套系統的架構、接口、交互、信號等內容，并且有一定的整車電子電器和功能安全知識基礎。
測試標定需要有一定的測試經驗，測試思路清晰，理解智能駕駛各功能和性能表現。
各模塊的算法開發，專業度要求與具體模塊有關，但基本都需要有對應的算法和編程基礎。
表2 智能駕駛主要崗位
結語：
行業的變革，對于每一個身處其中的人的來說，都有不同的意味。
汽車行業的轉型，是一個更大的敘事，當這個“轉型”敘事具體到每個傳統汽車人身上，往往也是對自身價值的重新審視和定義。對行業環境的重新適應，是一種被動因素，而對自身價值的追尋和完善，則更是一種主動選擇。
作為汽車工程師，當我們用自己的努力，讓汽車變得更智能的時候，我們又何嘗不是通過自己的選擇，在創造一個更“智能”的自己呢？當我們邁出腳步決定前行時，路上的風景，也一定早已在等待迎接一個更新的“我們”。
一路上我收獲很多，我還在繼續往前走。
來源：九章智駕
