既要面子，也要里子，车企成不了自动驾驶的“独行侠”

智能相对论 2023-08-05 01:46:14

当下，正值互联网“寒冬”，人才流动频频，又有哪个领域可以承接从互联网领域流出的中高端人才，沿袭互联网的“高薪神话”？

答案是以新能源汽车为关联的自动驾驶、车联网等前沿领域。

日前，猎聘发布《2022Q1中高端人才就业趋势大数据报告》显示，在当前热门领域中，以自动驾驶领域的平均年薪最高，达到39.05万／年，对比去年还增长了41.92%。其中，聚集自动驾驶领域，又以AI算法工程师一类最为瞩目。根据媒体报道，不管是企业方给出的条件还是人才端的要价，普遍年薪都直奔50万／年以上走。

类似的反馈，根据BOSS直聘数据，特斯拉、小鹏汽车等各大企业对于自动驾驶岗位等需求上涨将近2倍，平均薪资也在同步上涨。由此，以高薪抢人正在成为自动驾驶领域的一种常态，抢算法工程师等一类中高端AI人才更是焦点。

目前，各大车企（包括以吉利、长城为代表传统车企与以特斯拉、小鹏汽车等为代表等造车新势力等）以及自动驾驶技术厂商（如毫末智行、小马智行等）都在押注这一前沿技术应用，对于算法工程师一类的中高端人才需求不断在放大，成为今年的一股热潮。

在抢人大战的背后，一场各大车企以及技术厂商之间的自动驾驶技术之争正在悄然打响。

01 车企的全栈自研自动驾驶：既要守住面子，更要握住里子

有关车企对自动驾驶的态度，见于2021年6月上汽集团董事长陈虹所阐述的一段“灵魂”与“躯体”之争的思考，他说：“这就好比有一家公司为我们提供整体的解决方案，如此一来，它就成了灵魂，而上汽就成了躯体，（我们）要把灵魂掌握在自己手中。”

由此，在陈虹的判断中，自动驾驶技术之于未来汽车发展的“灵魂”地位也就呼之欲出。尽管上汽并不完全排斥与第三方技术厂商合作，实际上其已通过入股Momenta、地平线等技术企业，在自动驾驶领域的整车数据采集、训练、仿真等方面开展了合作，但对于自动驾驶的核心技术，其态度非常明确——必须得掌握在上汽手中，拒绝第三方厂商的全栈式的技术解决方案。

持以类似观点的并非只有上汽一家。吉利汽车在“智能吉利2025”发布会上公布的“一网三体系”全域战略布局，就明确表明吉利要做软硬件全栈自研的汽车企业，智能驾驶是不可欠缺的一环，其高级别智能驾驶辅助用车更将服务于今年（2022年）的杭州亚运会。

长城汽车更不必说，旗下孵化的毫末智行已经成为一家拥有全栈自研自动驾驶核心技术，并成功在乘用车、末端物流无人车等场景实现大规模量产的独角兽企业。在今年4月份，毫末智行刚刚宣布获得A+轮数亿元融资，在一级市场炙手可热。同时，在长城汽车的助力下，毫末辅助驾驶用户行驶总里程突破700万公里，并在今年发布了搭载HPilot3.0 的“毫末城市 NOH”以及末端物流自动配送车“小摩驼2.0”，实践方面成效满满。

再看看国内的新造车势力。小鹏汽车是这一个阵营里最用功，也是最敢尝试的玩家，2021年1月，小鹏汽车发布NGP自动导航辅助驾驶（公测版），成为继特斯拉之后全球第二家、国内首家具备自动驾驶全栈自研量产能力的整车企业。而同一阵营的理想、蔚来都慢了些。

以自动驾驶为突破点谋发展，基本成为各大车企的共识。不管是通过与第三方技术厂商建立战略合作，还是成立专门的子公司以及建立自动驾驶相关的研发部门（或实验室），车企围绕自动驾驶技术拉开的竞争已经摆上了台面。

有业内人士告诉「智能相对论」：“在自动驾驶领域，各大车企可以采购到的零部件是一样的，但是不同系统、不同算法所‘调教’出来的车辆并不相同……”这也是为什么这么多车企都想把自动驾驶技术握在手里的原因，不仅仅是面子上过得去，主要还在于由算法支撑的自动驾驶技术决定了未来汽车的里子，即行驶体验。

02 自动驾驶，独木难支

尽管无论是车企还是自动驾驶技术厂商，都在强调全栈自研的概念。但是就自动驾驶技术的广泛关联而言，是很难做到完全自主的全栈自研的，比如自动驾驶赖以支撑的高精度地图，目前全国28家拥有甲级测绘资质的厂商大多为第三方机构，或是被前面入场的互联网巨头占了一些，留给车企的空间并不大，要么像小鹏、上汽那样直接收购或投资、合作，要么就只能依赖于第三方厂商解决方案，略显被动。

而目前，对于自动驾驶技术的底层之争，更多是聚焦在两个领域，一是芯片，二是软件算法，其中又以后者最具市场话题度。特斯拉NOA，蔚来NOP、小鹏NGP以及毫末智行NOH等自动辅助驾驶功能的实现，都离不开软件算法的支持。

而车企们的全栈自研也更多是聚焦在算法平台之上对视觉感知、信息融合、决策、执行等环节的主导研发与应用。因此，算法工程师一类的岗位需求在今年的求职环境中才能拥有如此高的热度与市场议价能力。

现阶段，算法是各大企业聚焦发力的核心领域，对于自动驾驶呈现的效果至关重要，以Transformer为代表的大模型正在成为特斯拉、毫末智行等头部厂商的主流方向，由此拉开整个自动驾驶领域新的竞争格局。

小鹏汽车作为新造车势力中在自动驾驶路径上走得较快的一个，很早便开始了感知算法的自研，并随后将自动驾驶计算平台迁移到更开放的英伟达Xavier，来满足自研算法的适配需求。而后小鹏汽车的全栈自研自动驾驶技术基本都是基于英伟达计算平台得以迭代和实现。

也由此可见，实际上全栈自研对于车企而言，并不是绝对的，哪怕只是聚焦软件算法层面的自研，都得依托于第三方厂商的平台或技术方案予以协同。

这一点就算法本身的进阶而言，也是如此。目前，算法的迭代不是独立完成的，必须在人工智能的另外两架马车，即算力与数据的拉动下才能实现。

「智能相对论」以特斯拉和毫末智行选择的Transformer 框架来说，大模型的训练必然要建立在丰富的数据与强大的算力之上。因此，哪怕车企只是想要单纯的做好软件算法层面的自研，在接下来的发展过程中都将向两个方向寻找立足点。

1）数据

目前来看，自动驾驶算法的核心是深度学习方向，而深度学习往往需要海量的数据进行“投喂”来推动能力的迭代。因此，业内普遍认为，在接下来的一段时间内数据的沉淀将是自动驾驶领域各大厂商的核心竞争点。

那么，数据从哪来？很显然，需要考验的无非就是自动驾驶算法的“上车”情况。像特斯拉、小鹏汽车以及背靠长城汽车的毫末智行而言，之所以旗下自动驾驶能迭代如此之快，其背后离不开品牌有足够多的现实车辆在路上跑，并使用他们发布的辅助驾驶功能，为其积累了大量的数据。

由此，似乎也引发了各大自动驾驶厂商的“里程焦虑”，越来越多的目光聚焦在了行驶里程上。今年1月份，小鹏汽车就披露了旗下NGP累计行驶里程超过2000万公里，有效累计行驶里程居全国首位。而4月份，毫末智行也公布了自家辅助驾驶用户行驶里程突破700万公里，并打出“中国量产自动驾驶第一名”的旗号。事实上，在此之前，还是今年1月，文远知行则宣布其自动驾驶里程率先突破1000万公里，并重点强调全无人驾驶里程超过250万公里。

三家论调，各有各的说法，不禁让外界深深地感觉自动驾驶厂商对行驶里程的执念。简单来说，自动驾驶算法离不开海量数据的“投喂”，而海量数据又来源于行驶里程的现实反馈，其背后关系着各大厂商自动驾驶算法的优化成果以及现实落地效率。

与此同时，对于自动驾驶而言，数据也不能仅看“量”，还是看“质”。行驶里程固然重要，但更多还得看行驶过程的效果，比如在一次行驶过程中，平均每百公里接管多少次，变道超车成功率为多少，出入高速闸道成功率又是多少，隧道通过率达到多少等等一系列的数据都得关注和评估，由此判断一个自动驾驶厂商的算法优劣。

2）算力

处理数据、优化算法，需要的是算力的支撑。因此，大算力是支持算法突破的关键，具体又大致分为两个子方向，用于整车的AI芯片与云端的AIDC。

在自动驾驶AI芯片领域，英伟达入局最早，先发优势明显，竞争力也最强，依托于GPU龙头地位以及完善的CUDA生态占据着绝对领先的地位。在今年4月的英伟达GTC大会上，英伟达披露，将在2026年装车的Atlan芯片，目标算力为1000TOPS，恐怖程度或许令各大车企都难以望其项背。

在AIDC方向，也有其他AI厂商蓄势待发。比如商汤截止2021年底已经有23个投入使用的超算集群总算力为每秒1.17百亿亿次浮点计算（1.17 exaflops）。随着上海临港AIDC的落地运营，这一算力优势还将继续拉升，并以此进军自动驾驶领域。

总的来说，在「智能相对论」看来，在自动驾驶关联领域，早已挤满了各类跨界厂商，自动驾驶所需要的底层能力与支持恰恰也是他们的强项，以此坐拥一席之地。那么，对于自动驾驶厂商而言，这样的局面又该如何抉择呢？

就芯片而言，目前在全球领先的30家新能源汽车制造厂商中，已有20家选择了英伟达阵营，其中就包括蔚来、小鹏、理想、飞凡等，华为阵营的仅有极狐和哪吒，再就是特斯拉自成一体的格局。

市场的选择最为现实，那么之所以呈现出这样的局面，原因又在哪？投入成本大、技术壁垒高等都是直接原因，而最根本的来说，也在于自动驾驶短期的商业路径并没有走通，本身产业尚未能支撑起多领域的基础建设。

AutoX安途CEO肖健雄曾在2021世界智能驾驶峰会提到：“我们觉得，公司目前就像一个小学生一样，如果你今天就要问他你赚钱了吗？可能就会导致他退学去麦当劳打工。”

对于今天的自动驾驶厂商而言，这是一个尤为现实的问题。目前，大多数的自动驾驶厂商缺乏造血能力，基本只能选择与其他厂商如车企、芯片厂商、AIDC等进行合作，以支撑起自研算法体系的发展。

因此，在自动驾驶领域，独木难支，便是这么个道理。