75岁的曹德旺这几年一直在谋划一件事——投资100亿元，建立一所新大学。他主动向福建省委、省政府提出办学建议，领导十分支持，多次开会商讨办学办法。曹德旺是福耀玻璃董事长。他深切感受到当前中国制造业人才困境的痛楚。制造企业高级管理人才短缺、培养制造人才的学科与行业需求脱节、德国教育模式的启发……都是曹德旺立志办这所大学的原因出色地。在他看来，目前国内高校的人才培养模式比较规范，存在重虚拟经济轻实体经济的倾向。同时，一些培养制造业人才的学科跟不上市场需求和产业发展要求。培养高端人才无立足之地。作为一个缩影，自动驾驶赛道也是类似的情况。1结构性“人才荒”：“质”与“量”的缺位是汽车产业转型的核心要素之一。自动驾驶创业的风风雨雨已经持续了很多年。在追逐下一个行情的过程中，饥肠辘辘的投资者就像闻到血腥味的鲨鱼一样，向人群涌来。然而，业界一直面临着如何招到合适人才的老大难问题。一个典型的场景是，一家公司好不容易找到了合适的算法工程师，却发现应聘者手里有七八份offer，一个比一个高。差距最大的算法岗位，更是浮躁到吓人的地步，“你工资多，我就比你多。应聘者也是，今年30万，明年60万，年之后就是三十万、九十万、一百二十万。”为了留住合适的人选，猎头们使出浑身解数，甚至还接手了“寄养宠物”的生意。现状也让很多企业头疼，美团就是其中之一。据接近美团高管的人士透露，由于国内自动驾驶人才性价比堪忧，美团或将在硅谷设立自动驾驶研究中心，以相对较低的成本在美国招聘自动驾驶研发人才。更低的花费。如果仔细观察供需情况，就会发现自动驾驶的“人才荒”是结构性的，是“质”和“量”的双重缺失。一方面，当前的自动驾驶行业依然热闹非凡。行业高管离职创业不断，大厂跨界下注，车企重金转型，研发岗位缺口相应扩大。预计到2025年，汽车行业对智能网联汽车人才的需求将达到10.3万人，其中智能驾驶领域的人才缺口最大，预计将达到5万人。另一方面，目前行业需要的很多新岗位，此前传统车企鲜有覆盖，各大高校的自动驾驶人才培养也有些滞后。以通用自动驾驶感知算法架构师为例，该职位要求应聘者不仅要熟悉自动驾驶常用的系统架构，还要熟悉深度学习等主流感知技术。同时，参与过整车规格功能量产者优先。自动驾驶行业猎头熊颖一告诉新知家，典型的自动驾驶L4创业公司，团队规模在300-500人，其中研发占比70-80%。“就算法岗位而言，大部分公司缺的是‘具备全栈能力的算法工程师’。能训练模型的算法工程师很多，能开发软件的也很多，但精通算法的工程师不多。”在C++编程中也就是说，从事这类工作的人才不仅要具备软件开发技能，掌握多种编程语言，还要对新旧汽车硬件有充分的了解。智能驾驶行业，这些人才大多只能从公司内部调动或跨行业招聘，但随着行业越来越成熟，社会招聘会更加关注行业内的成熟人才。成熟的人才不会影响到智能网联汽车现有的人才存量，因此未来智能网联汽车新增人才可能主要来自校招。d这涉及到另一个问题——校招人才从哪里来。据了解，高校在为自动驾驶行业培养人才方面提供的帮助并不多。清华大学计算机系教授、人工智能专家邓志东告诉新知家，目前国内高校主要通过参与自动驾驶相关科研项目培养自动驾驶人才，主要是硕士和博士研究生，以及本科生和博士后相对较少。他认为，目前自动驾驶人才大多来自计算机系、自动化系、电子系、车辆工程等学科。培养效果。2让自动驾驶成为一门独立学科？“设立独立的自动驾驶专业很有必要，因为培养自动驾驶人才所需的教学大纲、课程体系、师资、教学实践实验设备、产业环境等与现有专业不同，需要重组“符合专业建设要求。”自动驾驶专家、武汉理工大学副教授杨胜兵对新知家直言，旧瓶装新酒、只改专业名称的做法将由专业评判。三五年后市场，到时候是有害的，人害自己害社会，这不是杨胜兵说的，邓志东也希望自动驾驶能成为高校的新学科，尤其是作为一门学科本科专业或者一级学科，可以的话最好挂在自动驾驶学院，“因为把它归于人工智能学院、计算机学院或者车辆工程学院都不完整。”事实上，无论是设立自动驾驶研究中心和实验室，还是单独设立“自动驾驶学院”，在关注度和投入、学科课程体系建设、师资队伍、师资队伍、教材建设、学生资源。大有作为。自动驾驶技术的研发主要源于移动机器人技术的研发。因此，国内外移动机器人研发实力强的学校也是自动驾驶研发和人才培养的源头。除了计算机和自动化，自动驾驶技术还与车辆工程等学科高度相关。自动驾驶作为一门前沿新兴技术，目前尚无本科专业或一级学科。因此，近期高校开设的自动驾驶课程或自动驾驶研究中心大多与不同学院挂钩，研究方向和侧重点也各不相同。同时，机械、电子信息、自动化等各专业均开设了与智能驾驶领域相关的课程。类别繁多，容易造成重复和资源浪费。某大学重复开设两个相似的专业或课程。并不少见。比如，姚丹雅，清华大学自动化系教授。他在做课程设计的时候，给全校研究生讲了一门课，叫做《智能交通概论》。巧合的是，清华大学交通工程专业也同时开设了这门课程。一开始，很多土木工程和计算机专业的学生都选了姚丹雅的课。但姚丹雅发现，比如交通工程专业的学生，??选择他的《智能交通概论》是为了补充控制和编程的知识。但是自动化系的学生已经学过这方面的知识，所以他这门课的教学重点是交通和汽车领域，在这方面交通工程专业的学生已经掌握了很多。“很难满足不同学生的需求，”姚丹雅指出。北京联合大学副校长、智能汽车国家重大计划负责人包宏在接受媒体采访时也表示：“无人驾驶汽车这一跨学科研究项目的人才需求，没有任何一所学校或学科能够满足。”自动化学院对机器人的研究只能侧重于自动控制，机电学院只会研究机器人关节和机械装置，而这些只是智能汽车研究的一小部分。因此，在智能驾驶人才培养中，各相关专业的融合成为趋势之一。对此，国内高校早已有所尝试，但并未以“自动驾驶学院”之名成立。例如，2016年，北京联合大学成立了国内第一所机器人学院，由李德义院士任院长，无人驾驶汽车属于轮式机器人，成为该专业的重点研究方向。3计算机VS机器人VS车辆工程：谁将领先？但是，如果要将自动驾驶设立为独立的本科专业，或者将其设置为一级学科，实际上会面临师资、课程培养体系建设、产业环境需求等一系列问题。深蓝学院教研室负责人赵松告诉新知家，自动驾驶是一门综合性学科，高校目前没有足够的师资来支持自动驾驶作为独立专业。“比如，很多学校都开设了人工智能专业，但结果是师资匮乏，无法形成系统的培养体系。”赵松认为，自动驾驶更偏向于工程化。如果高校教师没有精力从事这个行业，培养出来的学生还是不能满足企业的需求。此外，新的独立学科或一级学科的设立通常需要国家教育主管部门的顶层设计。前提是我国大规模的自动驾驶人才培养不仅意义深远，而且行业对人才有持续的市场需求，使得实际操作过程环节多，过程非常复杂.但为培养复合型人才，2021年初，教育部增设了我国第14个学科门类——交叉学科，由“集成电路科学与工程”和“国家安全研究”一级学科组成”，也有许多高校获准设立自己的二级学科和交叉学科。随之而来的问题是，“自动驾驶”这个课题应该属于哪个学院，由谁来牵头组建。北京理工大学陈慧燕教授等在《无人驾驶汽车概论》一书中提出了一个重要的概念，即智能汽车的集成化设计。陈慧妍等人认为，智能汽车作为一种先进的技术集成，同样要面对传统汽车的美学设计和整车结构设计。产品既要美观实用，又要满足商业成本控制的需要。因此，需要从内部软硬件控制系统到外部车身设计进行综合考虑。在邓志东看来，虽然未来自动驾驶汽车的前向设计仍离不开信息化汽车平台的支持，但如果以计算机专业思维为主导，或许更有利于自动驾驶技术和产业的发展。目前，大部分自动辅助驾驶和自动驾驶的研发都是利用新能源汽车或电动汽车的全线控平台构建的。同时，无论是传统燃油车还是电动车，都具备高度市场化的产业支撑。因此，相对而言，环境感知、自主定位和姿态确定、行为预测、决策、规划和控制是自动驾驶应用和大规模商业化过程中必须克服的重点和难点。从这个角度来看，邓志东认为，人工智能和计算机视觉是自动驾驶人才培养体系的核心和重点，应该而且必须主要主导自动驾驶教学体系设计和人才培养。圆融启星副总裁刘轩认为，最接近自动驾驶的专业应该是机器人专业，所以无人车的设计应该以设计机器人的思路来引领。或者说创始人基本上都是机器人相关出身。”考虑到由此引发的各学院之间的话语权争夺，姚丹芽直接否认，称“（建立独立的自动驾驶学科）做不到”。此外，刘轩还表示，除非高校的课程能跟上行业的步伐，否则要开设自动驾驶的专项课程难度很大。一方面，自动驾驶技术的迭代需要海量数据，高校只能使用有限的开源数据。因此，与行业相比，高校对自动驾驶技术的理解难度要大得多。另一方面，也有很多行业前沿技术没有公开披露或以论文形式发表。知识产权由私人公司控制。企业愿不愿意分享，谁教，也是个大问题。事实上，从专业教学大纲、课程体系、师资、设备等方面，建设一门完整的独立学科，往往至少需要5-10年的时间，远水难解近渴。因此，在目前的企业内部人才培养模式中，很多企业实际上已经“被迫”形成了“专项培养”、“以旧带新”、“在职学习”三位一体的组合，结果开始显现。刘轩告诉新知家，对于计算机专业的应届生，对自动驾驶的涉猎不深，通过“以旧带新”、“以实战练”的方式，半年内基本可以做出不错的项目成果进入工作。因此，在他看来，这些学生在校期间没有必要学习自动驾驶课程，因为行业内的自动驾驶技术迭代非常快。“在学校学的东西，毕业后未必能用得上。不如培养基本能力，比如机器学习算法、编码能力、软件工程能力等。”L4级自动驾驶公司酷娃HDR张树利表示，与其单独设立自动驾驶学科，不如高校加大与企业合作，培养学生的实践能力，“酷娃更倡导”。4人才的摇篮：课题组、竞赛和实验室国内高校对无人车的研究其实很早。与许多前沿技术一样，国内对无人车的研究也源于军事需求。“八五”期间，南京理工大学、清华大学等高校开展了“地面军用机器人”项目，联合研制了我国第一台具有自主识别功能的ATB-1无人车。随后，国内高校开始零星地以课题组的形式开展无人驾驶技术研究。目前，国内“专精”的自动驾驶人才，大多出自这些研究型大学。例如，中国工程院院士郑南宁于2001年底在西安交通大学成立了无人驾驶智能汽车研究组。2002年，该研究组的无人车“思源一号”正式上线出生。2005年，课题组开始尝试让“思源一号”进行从西安到敦煌的长距离无人驾驶之旅。彼时，“思源一号”的长途跋涉磕磕绊绊，大部分时间还是靠人工驾驶。那时候国内无人车领域的人确实少之又少，只能说最初是埋在土里。一旦种下种子，还远远谈不上自动驾驶人才的培养体系。真正让高校在自动驾驶人才培养上刮起旋风的，是2009年在国内创办的中国智能汽车未来挑战赛。（雷锋网策划了中国智能汽车未来挑战赛的特点报道，点击链接阅读第一篇：《崔迪潇：无人驾驶、摇滚和半个西安人》）2009年，首届中国智能汽车未来挑战赛在西安举办，当时的测试场景比较简单，比如需要识别交通信号、标志、标线等。随着时间的推移，中国智能汽车未来挑战赛开始引入更真实、更复杂的场景，逐渐让车辆行驶在真实的乡村和城市道路上，并逐步加入大雾天气、信号屏蔽区等测试环境，从感知到从规划决策到控制，对参赛无人车的自动驾驶能力要求不断提高。十多年来，各大高校不断参赛，让一批参赛学生对自动驾驶产生兴趣，成为行业中坚力量。邓志东是2016年的领队，当时带领清华大学无人车“锐龙”参加智能汽车挑战赛。他告诉新知家，参加智能汽车挑战赛的同学，一般都去百度、阿里、腾讯等巨头公司。他们主要从事自动驾驶高级技术岗位，薪资水平相当可观。一些初创企业已经成长为中国自动驾驶领域的龙头企业。邓志东认为，与科研仅以发表论文或报告PPT成果为目的不同，“以赛促研”的模式不仅可以真刀真枪地解决问题，还可以实现相应的技术研发。因此，培养人才更能满足企业的实际需要。圆融启星副总裁刘轩也表示，参加类似的智能汽车挑战赛，可以让学生对这个行业有一个基本的概念和兴趣，吸引人才进入这个行业。也是在2009年前后，国内高校在培养智能驾驶人才方面更加积极。如2009年首届中国智能汽车未来挑战赛冠军湖南大学，2008年7月，比赛前夕，来自计算机通信学院、机械工程与交通学院等50余人参加。组建了无人驾驶团队。整车预研项目组。2011年，清华大学汽车安全与节能国家重点实验室开始将研究方向转向智能网联汽车和自动驾驶。此外，还有各种不同名称的机器人实验中心、无人驾驶研究中心、国内外高校和企业联合设立的创新中心，都在这一时期如雨后春笋般涌现。同时，近年来，随着智能网联产业的发展上升到国家战略层面，高校和高职院校也开始增设相关专业或学院，如清华大学车辆与车辆学院、北航大学自动驾驶班、合肥工业大学智能汽车工程专业等。5早起赶晚市：高校暂时难以成为主力军。不能满足当前行业的需求。以中国智能汽车未来挑战赛为例。虽然确实为新兴的智能驾驶行业积累了技术、培养了人才，但随着越来越多的企业将自动驾驶技术商业化，对于他们来说，参赛者的参赛经历只能算是锦上添花的加分项。面试。企业也开始通过类似事件更仔细地审视彼此的能力。与此同时，自动驾驶技术进入落地阶段，众多参赛选手一举创业的场景也逐渐淡出。清华大学自动化系统工程研究所教授姚丹亚认为，各种汽车挑战赛主要是为了激发学生的兴趣，“但对学生的职业发展有多大影响还不确定。”纵观目前高校各类无人驾驶实验室或研究中心，除了规模较小，无法满足行业需求外，还存在其他局限性。姚丹雅表示，大学实验室或者与企业合作的实验室，目的不同：有教学实验室，企业用来回馈社会，做研究。这类实验室出来的学生，很少去投资公司出资；有一个联合实验室，是公司科研需要，设立的，是为了帮助公司做研究。跟培养学生关系不大。大多数老师和学生只是为了完成论文；还有国家资助的实验室，比如各种人工智能实验室，都是为了配合国家战略，做一些基础研究而设立的。赵爽今年刚硕士毕业，加入了一家新能源汽车公司，担任ADAS算法工程师。在他看来，由于论文导向，大部分高校学生都在做推公式、调参数的工作，与企业做真实项目的需求脱节。“企业做项目需要克服所有的缺点，不一定要用最好的设备，关键是可靠和高效。但要发表一篇论文，只需要从N次实验中抓取最好的数据，对于论文的创新，也会用到一些高端昂贵的设备。”的确，在自动驾驶研发过程中，企业更注重短期的落地实践和商业应用，而高校则擅长更长期的前沿和关键核心技术。邓志东认为，培育和生产先进的自动驾驶人才是高校的主要使命之一，可以为合作企业所用，因此企业与高校合作建立自动驾驶实验室或研究中心是非常有必要的，但真正成功合作的案例并不多现在。究其原因，一方面，两家公司的评价体系和机制存在较大差异，另一方面，双方实力不同，合作需要扬长避短。例如，由于高校的研发团队通常规模较小，对学生的管理相对自由，执行力和效率不如企业。因此，不适合企业要求高校以时间节点的形式完成一些工程化程度高的开发任务。此外，考虑到核心技术的突破存在一定的失败风险，校企合作要有一定的容忍度。但是，目前新增的智能汽车工程等专业，实际上存在着供需不匹配的问题。例如，近年来新开设的智能网联汽车技术的智能汽车工程专业，其课程体系仍以机械类课程为主，与智能网联汽车技术的整体匹配度较低。这类专业培养学生的方向与其说是智能化，不如说是电气化，大部分学生就业在汽车及零配件、机械/设备/重工、交通运输/运输/物流等领域。除了设立独立的自动驾驶学科之外，在培养行业应用型人才方面，研究型大学、应用型大学和技术型大学其实可以做很多事情。元教育有很大的探索空间，可以借鉴硅谷的“创业孵化器”和“产学研培养”等模式。当然，现阶段为行业培养人才，仍应以校外为主。不过，在一些校外培训机构上课时，L4级自动驾驶公司AutoX的发言人提醒新智驾，如果候选人参加过一些更复杂的项目，类似的校外培训经验是有用的。但是，如果只是参与简单的落地项目，这种项目经历会导致应聘者的技术积累比同龄人更慢、更浅，在求职过程中会更加吃力。6总结“人才荒”——这不仅仅是自动驾驶领域的困境，已经成为整个制造业转型的枷锁。今天，供给侧改革的大潮滚滚而来，我们又一次站在了历史的十字路口。除了资金和资源，人力资本也必须开始向新供给集中，从而创造新需求，从而挤压老产业。生存空间，从根本上消除过剩产能。教育政策也必须回归社会需求和社会现实，才能不断焕发新的活力。
