“三年搜廣推(tui)經驗，有沒有機(ji)會轉決策規劃控制(zhi)？互聯網太沒有生(sheng)機(ji)了(le)。”
“車輛工程想往無人駕駛、智能車、車聯網方向(xiang)發展，大(da)學期間應該自學哪些課程和知識？”
“真誠求問，自動駕駛VS互(hu)聯網(wang)大廠程序員，應屆起薪差不多，長久來(lai)看哪個更有職業發展？”
......
類似的“智能駕駛圈(quan)入門(men)求教”話(hua)題在過去一年中已(yi)全面「入侵」脈脈、知乎(hu)、CDSN，甚至虎撲、嗶(bi)哩嗶(bi)哩等各大網絡平臺。
教(jiao)育雙減致在線教(jiao)培急剎車(che)、互聯網(wang)行(xing)業(ye)全面(mian)反壟斷、社區團(tuan)購從熱(re)到涼、叫停(ting)游戲版號審批.....2021年，面(mian)對政策紅(hong)利、行(xing)業(ye)紅(hong)利雙雙消失的境(jing)遇，從初(chu)創公司到巨頭企業(ye)，互聯網(wang)行(xing)業(ye)又現一波裁員(yuan)潮，至(zhi)今愈演愈烈。
相比之下，智(zhi)能汽車賽道有(you)著一(yi)派(pai)截然(ran)不(bu)同的光景(jing)。
這幾(ji)年，汽車(che)(che)行業迎來轉(zhuan)型關鍵(jian)期，智(zhi)能化(hua)(hua)(hua)(hua)、網(wang)聯化(hua)(hua)(hua)(hua)、電(dian)氣化(hua)(hua)(hua)(hua)被(bei)提(ti)升(sheng)至戰略(lve)性(xing)高度，智(zhi)能駕(jia)駛(shi)公(gong)司涌現，行業對軟(ruan)件算法人才極度渴求，主機廠、Tier1、智(zhi)能駕(jia)駛(shi)公(gong)司漸漸成為大廠程序員們(men)(men)的落腳(jiao)地(di)，電(dian)子系或計(ji)算機系應屆生們(men)(men)開始不再將互聯網(wang)大廠視為就(jiu)業第一(yi)選擇，車(che)(che)輛工程、自動化(hua)(hua)(hua)(hua)等專業出身(shen)的傳統(tong)汽車(che)(che)人也在思(si)考如何轉(zhuan)型至智(zhi)能駕(jia)駛(shi)領域。
被放大的焦慮(lv)和欲(yu)望，推動著各路人馬蜂擁進入智能汽車以及自動駕駛行業。
轉型：有的為高薪，有的為“不卷”
讀通信專業研二的(de)樂扣，正(zheng)想(xiang)趁(chen)暑假找個(ge)自(zi)動駕駛算(suan)法崗位(wei)的(de)實習(xi)，但她還(huan)在猶豫究竟(jing)是該往決策、Slam、規劃還(huan)是控制方(fang)向轉(zhuan)，“不打算(suan)去卷(juan)感知(zhi)，請問群里(li)的(de)各位(wei)都(dou)是怎么(me)確定方(fang)向的(de)？自(zi)己看來看去都(dou)看傻了”。
最(zui)近這(zhe)段時間，她報了百度Apollo的直播訓練營課程、加(jia)了不(bu)少(shao)自(zi)動駕(jia)駛(shi)的學(xue)(xue)習交流群，還給多(duo)個智(zhi)能(neng)駕(jia)駛(shi)企業的不(bu)同崗(gang)位都投了簡歷，但仍然感(gan)覺沒有方向，于是忍(ren)不(bu)住在一個自(zi)動駕(jia)駛(shi)學(xue)(xue)習交流群這(zhe)么問道。
群(qun)里和樂扣(kou)一樣非電子系(xi)或計算機系(xi)出(chu)身(shen)的(de)人(ren)不少，有的(de)在造車(che)新(xin)勢(shi)力做(zuo)(zuo)產品經理，有的(de)在傳統車(che)廠做(zuo)(zuo)自動駕駛(shi)傳感融合(he)，還有想了解哪家(jia)企業(ye)的(de)智能(neng)駕駛(shi)業(ye)務做(zuo)(zuo)得更(geng)有前景的(de)大三學生，都在幫(bang)她出(chu)謀劃策。
而在(zai)(zai)職場社交平臺(tai)脈脈上(shang)，關(guan)于(yu)“互聯網人如何轉型(xing)到(dao)車(che)企(qi)”“互聯網遇(yu)裁員，我(wo)能(neng)去車(che)企(qi)嗎？”的(de)話題更(geng)是(shi)早(zao)早(zao)就被提(ti)出(chu)來，回答(da)和討論不(bu)斷在(zai)(zai)更(geng)新(xin)，圈內HR、獵頭紛(fen)紛(fen)也(ye)活躍(yue)在(zai)(zai)此，并(bing)向潛(qian)在(zai)(zai)候選人拋出(chu)橄欖枝，稱“沒(mei)有汽車(che)相關(guan)知識也(ye)可以轉型(xing)做自動(dong)駕(jia)駛”。
如果(guo)翻看當(dang)前主機廠(chang)、Tier1或智(zhi)能駕駛企業算法工程(cheng)師的(de)履歷，會發(fa)現確實有(you)不少(shao)都(dou)(dou)是半路出家，甚至(zhi)有(you)部分崗位由機械、車(che)輛工程(cheng)的(de)應(ying)屆(jie)生直(zhi)接(jie)入職，而(er)他們之前都(dou)(dou)沒有(you)深入接(jie)觸過(guo)智(zhi)能駕駛相關知識、項目。陳(chen)均就是一個(ge)典型的(de)例子。
陳均的(de)本科和(he)博士都是物理方向，但這卻不(bu)是其志向所(suo)在(zai)。出于(yu)對(dui)計算機視覺(jue)和(he)深度學(xue)習的(de)濃厚興趣(qu)，陳均花(hua)了兩年(nian)時間，從Python學(xue)起，而后(hou)轉(zhuan)向自動(dong)駕駛(shi)(shi)領(ling)域，現任某(mou)造車新勢力(li)算法研(yan)發總監、自動(dong)駕駛(shi)(shi)區域平臺負責人。
智加科(ke)技的聯合創(chuang)始人兼CTO鄭皓也經歷了(le)「轉型」。在進入智能駕駛行業之前，他曾(ceng)創(chuang)辦(ban)過社交平(ping)臺(tai)(tai)大(da)數據(ju)分析企業，后(hou)來又擔任(ren)雅虎(hu)北京(jing)全球(qiu)研發(fa)中心副總裁(cai)，負責應用科(ke)學(xue)研究和個性化平(ping)臺(tai)(tai)等方面的開發(fa)。
吸引非科班人才挪至智能駕駛領域扎根的因素，高薪算是一個。
獵頭公司科脈人力就發(fa)現，智能(neng)駕駛從(cong)業(ye)(ye)者在主機廠(chang)內部差不(bu)多是薪(xin)酬最高(gao)的(de)群體，遠超(chao)同職級其他方向從(cong)業(ye)(ye)人員。
而且，除了常規的(de)互聯網人才(cai)，魚貫進入智能汽車領(ling)域的(de)人才(cai)來源正(zheng)在呈多元化發展。
根據(ju)獵頭公司一(yi)合人(ren)力集團發布的《2021中國自(zi)動(dong)駕駛技術人(ren)才流動(dong)發展現狀(zhuang)報告》，未來電器(qi)和(he)電子制造(zao)業、信息(xi)技術和(he)服務(wu)、科研(yan)院所、計算機軟件和(he)互聯網(wang)企業的相(xiang)關人(ren)才都很有可(ke)能成為(wei)跨(kua)界(jie)造(zao)車(che)的儲備力量。
【 圖(tu)片來源：《2021中國自動(dong)駕駛技術人才(cai)流動(dong)發(fa)展現狀報告》 所有者：一合人力(li)集團(tuan) 】
據該集團的人才數(shu)據庫統計數(shu)據分析，選擇進入自(zi)動駕駛領域的應(ying)屆畢業生也大部分來自(zi)機械工程、車輛工程和通信(xin)工程等專業。
而信息技術和服務、計算機軟件和互聯網員工選擇進入自動駕駛領域的其中一個原因，則是在薪酬水平相近的條件下，自動駕駛該領域的工作時長更為合理和健康。
雖(sui)說涌入智能駕駛的人才來自各行(xing)(xing)各業，但從(cong)研究方向看，這些(xie)跨行(xing)(xing)人才的去處往往指向三類崗(gang)位，即算法類、仿真類和(he)測試類。
其中，算(suan)(suan)(suan)法(fa)(fa)類(lei)又(you)可(ke)細(xi)分(fen)為(wei)決策(ce)算(suan)(suan)(suan)法(fa)(fa)、SLAM算(suan)(suan)(suan)法(fa)(fa)、規劃算(suan)(suan)(suan)法(fa)(fa)、控(kong)制(zhi)算(suan)(suan)(suan)法(fa)(fa)和感知算(suan)(suan)(suan)法(fa)(fa)，測(ce)試方向(xiang)則又(you)分(fen)為(wei)軟件測(ce)試和實(shi)車測(ce)試。
由于控制算法直接面(mian)對車(che)輛(liang)，算法入(ru)門學習又相對簡(jian)單，不少車(che)輛(liang)工(gong)程(cheng)、機械類工(gong)程(cheng)背景的汽車(che)人在轉型(xing)至智能駕(jia)駛領域時(shi)，都會瞄準電子(zi)控制系(xi)統工(gong)程(cheng)師、電子(zi)控制算法工(gong)程(cheng)師、車(che)輛(liang)工(gong)程(cheng)師等崗位。
圖片來源：清研車聯
而適合互聯網人的崗位，則集中在產品策劃、車聯網、智能座艙、L3/L4級自動駕駛等領域，一車企員工稱，由于有一定的代碼能力，也具備產品思維，原本在互聯網企業做產品經理、用戶體驗、交互設計、人工智能或地(di)圖等(deng)方向的，可以去智能駕駛(shi)領域做(zuo)車機系(xi)統、交互(hu)設(she)計、自動(dong)駕駛(shi)算法開發等(deng)。
小(xiao)鵬汽車3D視覺(jue)負責人王煜城則在脈脈上表示，就職于互(hu)聯網企業“數據挖掘”“算法(fa)研發”“工程開發”“基礎平臺(tai)搭建”等崗位的候選人，在新能源行業炙手可熱。
已過人才缺口高峰期？
行業最缺的(de)還(huan)是算法類的(de)研發工程師。
彭春在汽車圈做了13年的獵頭，汽車產業鏈企業不少高管都是經由她手順利轉型、成功跳槽，不過當下她正為如何找到既懂算法，又懂汽車的高級專家人才犯難，“提到就腦袋疼”。
此(ci)前行業缺人到(dao)最瘋狂時，一個典型(xing)的場景是，當(dang)企業終于找到(dao)合適(shi)的算法工(gong)程師時，卻發現這位候選人手里拿(na)著七八(ba)張(zhang)offer，一家比(bi)一家工(gong)資高。
“實際上(shang)這位候選人可(ke)能在各方面都不(bu)算特別優秀，由于頻繁跳(tiao)槽推動了薪水往上(shang)漲。”
彭春(chun)認為(wei)，算法類的(de)崗位已經浮躁(zao)到了令人(ren)害怕的(de)程度，“你出錢高，我就會(hui)比(bi)你出得更高。候選人(ren)也開始浮躁(zao)，今年要30萬(wan)，明(ming)年要60萬(wan)，后年就會(hui)要90萬(wan)，甚至120萬(wan)”。
企業也是(shi)(shi)身不(bu)由己，曾有人(ren)(ren)力(li)總監(jian)向彭(peng)春倒苦水，既懂算法(fa)又(you)懂汽車的人(ren)(ren)實(shi)在太(tai)少，“不(bu)是(shi)(shi)一(yi)將難求(qiu)，而是(shi)(shi)一(yi)人(ren)(ren)難求(qiu)”，為(wei)了吸引人(ren)(ren)才，企業只能不(bu)停加價。
除了(le)高(gao)薪，由于幾年前自動駕(jia)駛行業整體還在(zai)demo階(jie)段，企業在(zai)招算法(fa)崗人才時，要求(qiu)也會寬松(song)不(bu)(bu)少，候(hou)選人只要掌握一(yi)些自動駕(jia)駛相關的(de)技能(neng)，很容易能(neng)找到(dao)一(yi)份(fen)不(bu)(bu)錯的(de)工作。
對著智能(neng)駕(jia)駛領域摩拳擦掌(zhang)的人(ren)越來(lai)越多，提供相應在(zai)(zai)線(xian)課(ke)程(cheng)(cheng)的機(ji)構也在(zai)(zai)近(jin)年應運而(er)生(sheng)，比如深藍(lan)學(xue)院、七月在(zai)(zai)線(xian)、汽(qi)車(che)學(xue)堂等。當然(ran)，也有不少高校開始針對車(che)輛(liang)工程(cheng)(cheng)出身(shen)的汽(qi)車(che)人(ren)打造自動(dong)駕(jia)駛相關的訓練營(ying)，表示用5天時間就能(neng)夠帶(dai)領學(xue)員(yuan)完成自動(dong)駕(jia)駛最小子集(ji)，學(xue)習整個研發流程(cheng)(cheng)，打造一輛(liang)無人(ren)車(che)。
不過，相比于幾年前的野蠻生長時期，彭春認為當下自動駕駛行業已經過了人才缺口高峰期。
過(guo)(guo)去幾(ji)年(nian)，不(bu)管是車企(qi)還是tier1，都在增(zeng)設智(zhi)能駕(jia)駛部(bu)門或者成立智(zhi)能網聯相關子(zi)公司、前瞻(zhan)研究院，已有一大批傳統汽車人完成了內(nei)部(bu)的轉型轉崗，智(zhi)能駕(jia)駛企(qi)業也(ye)通(tong)過(guo)(guo)多(duo)種途(tu)徑補足(zu)了低階研發人員。
“實際上(shang)行業對人(ren)才(cai)(cai)的需求遠未飽(bao)和(he)，只是(shi)現在人(ren)才(cai)(cai)的來源(yuan)多了(le)很(hen)多，池子變大了(le)，而且市場上(shang)已經培養出(chu)一批既懂汽車(che)又懂算法(fa)的專業人(ren)才(cai)(cai)，所以企業就沒(mei)有(you)前幾年(nian)那么瘋(feng)狂地出(chu)價了(le)。”
這些因素也在一定程度上助推(tui)了入(ru)行門檻(jian)的增高(gao)。
比如云鯨(jing)智能聯合創始人(ren)(ren)(ren)李相(xiang)根就曾在(zai)一(yi)場線上沙龍表(biao)示，由于最(zui)近(jin)行(xing)業的(de)(de)落地要求(qiu)提升以及(ji)受疫情(qing)影響倒(dao)閉(bi)了一(yi)批公(gong)司，崗位減少的(de)(de)同時，現留存的(de)(de)公(gong)司對求(qiu)職者(zhe)的(de)(de)要求(qiu)更高，“希(xi)望可(ke)以篩選出(chu)能夠(gou)面對實際問題(ti)，coding、解決問題(ti)，并且落地的(de)(de)優秀人(ren)(ren)(ren)才。而這些人(ren)(ren)(ren)才在(zai)社招(zhao)簡歷池中通常(chang)很(hen)少。”
小鵬汽(qi)車(che)算法研發總監劉蘭個川也(ye)透露，很(hen)多(duo)候(hou)選人的項目經驗往往是廣而(er)不深，簡歷非(fei)常亮眼但(dan)對(dui)細節不求甚解(jie)。
“相比大而全(quan)的項(xiang)目經歷，在小(xiao)鵬我們更(geng)偏好候選人(ren)的基(ji)礎(chu)扎實和高潛(qian)力。我們自動駕駛團隊在面試的過程(cheng)中，并不會考(kao)太難的算法題(ti)而更(geng)重視基(ji)礎(chu)和概念性(xing)問題(ti)。急(ji)功(gong)近利(li)要不得。”
智能駕(jia)駛行業高級人(ren)(ren)才的(de)(de)供給，則仍(reng)處(chu)于(yu)嚴(yan)重(zhong)供不應求狀態(tai)，企業間使勁互相挖人(ren)(ren)的(de)(de)動(dong)作也(ye)并未放緩(huan)。
智行者(zhe)定(ding)位組負責人(ren)高翔表示，“一些專(zhuan)業(ye)實(shi)驗室的畢業(ye)生都(dou)不愁(chou)找工(gong)作，基本(ben)上畢業(ye)就被(bei)人(ren)挖走了，沒什么就業(ye)壓(ya)力。”
而就在前不久，因(yin)為推薦的候選(xuan)人水平沒達到要求，彭(peng)春還被一個企業的HR懟了。
“HR說，‘你(ni)覺得(de)企業愿意花(hua)上百萬(wan)去培養他嗎(ma)？我們需要(yao)一個成熟的，拿(na)來就(jiu)能用(yong)的，而(er)不是沒在這個職(zhi)(zhi)位干過一天(tian)，讓他們來升職(zhi)(zhi)的。’”
彭春還透露，相比于買技(ji)術，中國自動駕駛行業挖人的(de)現象十分普遍，她訂(ding)單接都(dou)接不過來，“有時候為了挖來適(shi)合(he)的(de)人，連專家的(de)狗，我們都(dou)會管”。
“經驗反而成了枷鎖”
而即使(shi)是順利轉型(xing)，拿到(dao)相關崗位(wei)offer，跨行(xing)人才以及被挖角的專家(jia)都(dou)需要經歷一段時間的調整(zheng)期，但并不(bu)是所有人都(dou)能(neng)順利適應新工作。
某自動(dong)駕駛圈(quan)獵頭就在脈脈分享(xiang)了候選(xuan)人從車(che)(che)聯網企(qi)業跳(tiao)向傳統車(che)(che)企(qi)后(hou)水土不服的現象(xiang)：部分車(che)(che)企(qi)在招聘崗位上會注明要求(qiu)互聯網背景，但(dan)當(dang)互聯網人才入職后(hou)，又可能出現諸多文化(hua)的不適應，最終選(xuan)擇離職。
同(tong)樣(yang)的(de)故事(shi)在一(yi)些互(hu)聯網背(bei)(bei)景(jing)的(de)汽(qi)車(che)軟件和新興車(che)企(qi)中上演，“特(te)別(bie)是標榜自己是科技型(xing)的(de)創新公司(si)，只(zhi)招(zhao)聘互(hu)聯網公司(si)背(bei)(bei)景(jing)的(de)人才，對(dui)于車(che)企(qi)背(bei)(bei)景(jing)的(de)產(chan)品技術專家(jia)不(bu)屑一(yi)顧”。
近幾年，越來越多新車(che)(che)和智(zhi)能駕駛功能正(zheng)按互聯網的(de)節(jie)奏被迅速推出(chu)、迭(die)代，不(bu)少(shao)傳統汽車(che)(che)人(ren)對此(ci)膽戰心驚，而互聯網人(ren)則認為傳統車(che)(che)企(qi)因循守舊、不(bu)懂(dong)創新，產品(pin)形態急需變革，雙(shuang)方間的(de)爭論不(bu)休(xiu)。
在彭春看來，互(hu)聯(lian)網企(qi)業(ye)出(chu)身和(he)傳統車(che)企(qi)出(chu)身的人，代(dai)表著兩種(zhong)截然不同(tong)的企(qi)業(ye)文化和(he)工作模式。
互(hu)聯網公司習(xi)慣小(xiao)步快(kuai)跑迭代產(chan)品，對失敗和錯(cuo)(cuo)誤有一定(ding)的容忍度，大多采取彈性工(gong)作制，傳統車企的產(chan)品思維則(ze)是盡量(liang)不出錯(cuo)(cuo)，同時由(you)于涉及的零部(bu)件多，需要各(ge)方(fang)相(xiang)互(hu)協作，就形成了整齊劃(hua)一的工(gong)作時間(jian)，大多是朝九(jiu)晚五。
當帶著(zhu)兩種截然(ran)不(bu)同思維習慣(guan)和工作(zuo)模式(shi)的人相(xiang)互碰撞，就難免出現了企業組織文化(hua)的問題。
比如彭春透露，一(yi)傳統車(che)企(qi)由于(yu)與某互聯網大(da)廠深度合作(zuo)，大(da)廠相(xiang)關人員(yuan)入駐該車(che)企(qi)總(zong)部后，使得(de)員(yuan)工(gong)壓(ya)力驟增，“工(gong)作(zuo)非常(chang)卷(juan)，HR一(yi)直到晚上11點都還在面試(shi)”。
相(xiang)(xiang)比(bi)之(zhi)下，該車(che)企(qi)的分部，則仍保留著相(xiang)(xiang)對(dui)寬松的工(gong)作氛圍。“他們雙方（傳統車(che)企(qi)和互聯網公司）都在互相(xiang)(xiang)容忍，試(shi)圖尋求一(yi)個合適的共處模式，但(dan)這需(xu)要高層(ceng)去平衡協調”。
除了工作節奏需要(yao)互(hu)相磨合(he)，來(lai)自不同(tong)領域(yu)的人(ren)才融合(he)還要(yao)考慮(lv)對方的產品(pin)開發思維(wei)。
司晨就從(cong)傳統(tong)車企(qi)Tier1的MCU開發崗，去(qu)到一家互聯網企(qi)業(ye)擔任(ren)智能座艙高級工程(cheng)師。
他發帖自述了從傳(chuan)統汽(qi)車行業轉行進(jin)入(ru)智能(neng)駕駛領(ling)域所(suo)經歷的(de)沖擊：
在入職新公司前，我以為進入汽車行業的互聯網公司會嘗試建立汽車軟件的開發流程和能力。入職后，我發現自己大錯特錯，之前傳統Tire1的工作經歷完全沒用了。這些經驗反而成為了枷鎖，讓我很難適應互聯網公司的開發流程和節奏。至今，我還未適應(ying)這種節奏。
司晨認為，相比于傳(chuan)統汽車Tier1，互聯網企業有著(zhu)更強的(de)軟件能(neng)力和工具開發能(neng)力，以(yi)及更開放(fang)的(de)使用開源技術態度。
“傳統(tong)汽(qi)車Tire1使(shi)用(yong)的(de)(de)(de)(de)工(gong)具(ju)大(da)都(dou)由專門(men)的(de)(de)(de)(de)公司提供，比如Vector和EB。而我(wo)所在(zai)的(de)(de)(de)(de)互聯網公司有(you)專門(men)的(de)(de)(de)(de)工(gong)具(ju)開發(fa)團隊(dui)，我(wo)進行軟(ruan)件測試的(de)(de)(de)(de)大(da)多數應用(yong)軟(ruan)件都(dou)由該團隊(dui)開發(fa)，這個能力真的(de)(de)(de)(de)很牛”。
卡林仙人(ren)則是曾(ceng)在互(hu)聯網企(qi)業從事后端研發十余年的資深(shen)程序員，五年前他轉向了自動駕駛車(che)端基礎架構研發領域。
在他看來(lai)，由于如今互聯(lian)網(wang)行業的開發(fa)、測試(shi)和運行環境都已(yi)非常(chang)(chang)成熟(shu)，互聯(lian)網(wang)企業的開發(fa)者通常(chang)(chang)只(zhi)需(xu)關注到(dao)操作系統接口層，而(er)無需(xu)深(shen)入(ru)到(dao)硬件層。
但當進行自(zi)動駕(jia)駛系(xi)統的開(kai)發時，由于軟(ruan)件系(xi)統與(yu)車輛平臺、車端硬件和傳感(gan)器緊(jin)密耦(ou)合，且行業(ye)正處(chu)于快速進化的高速成長(chang)階段，車型與(yu)傳感(gan)器型號繁多，技術(shu)標準和接(jie)口(kou)多變，就需(xu)要開(kai)發者(zhe)從軟(ruan)件到硬件再到系(xi)統的各個層面、各個環節都有所了解(jie)。
“開(kai)發者最(zui)好是能(neng)有機會(hui)自己親自參與(yu)硬件(jian)(jian)配(pei)置(zhi)和軟件(jian)(jian)部(bu)署調(diao)試的全過程，才能(neng)加(jia)深整體(ti)認識，避免盲(mang)人摸象。”
因此隨著(zhu)智能(neng)駕駛技術(shu)走(zou)向產品落地、功能(neng)上車(che)(che)，有著(zhu)跨(kua)(kua)行業、跨(kua)(kua)學科背景的(de)復(fu)合人才正受到汽車(che)(che)行業各方企業的(de)追捧。
科脈(mo)人力就表示，能夠(gou)將傳統方向與新興(xing)技(ji)術的融(rong)合，擁有不同技(ji)術背景的人才在市場追(zhui)捧度(du)高(gao)，同時隨著汽(qi)車行(xing)業(ye)逐漸(jian)互聯網化，行(xing)業(ye)的“內卷”現象也(ye)將越(yue)來越(yue)嚴重，“大小周(zhou)”逐漸(jian)成為標配(pei)。
不過彭(peng)春倒(dao)認為，雖然長久來看，高(gao)階自動駕(jia)駛領域的人才需求會(hui)越(yue)來越(yue)大(da)，但未來五年內，由(you)于自動駕(jia)駛技(ji)術多只(zhi)能在封閉道路或者商用車落(luo)地，同時還會(hui)有一批智能駕(jia)駛公司倒(dao)下，行業所需人才會(hui)越(yue)來越(yue)少。
“相比于幾(ji)年前，現在跨行轉型至智(zhi)能駕駛領域(yu)的(de)人，能得到(dao)的(de)機會(hui)或者利益，會(hui)遜色一(yi)些，在尋找機會(hui)時，需要(yao)進行心態上的(de)調整。”
