智能驾驶「人才荒」，困在了高校的学科博弈中

75岁的曹最近几年一直在计划一件事——投资100亿元建立一所新大学。

他主动向福建省委、省政府提出办学问题，领导很支持。他还开了几次会，讨论如何办学。

曹是福耀玻璃的董事长，他深切感受到中国制造业人才困境的痛苦。

制造企业高级管理人才的失败，制造人才培养学科与产业需求的脱节，德国教育模式的启示...这些都是促使曹下决心办好这所大学的原因吗？

在他看来，目前国内高校培养人才的模式比较规范，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，制造业真正需要的高端人才没有地方培养。

就像一个缩影，自动驾驶赛道也是类似的情况。

结构性人才短缺:质与量的缺失

作为汽车产业变革的核心要素之一，自动驾驶创业热潮多年来跌宕起伏。全球许多汽车公司、科技公司和初创企业都在追逐，饥饿的投资者就像闻到血腥味的鲨鱼。

然而，这个行业一直面临着如何招聘到合适人才的老大难问题。

一个典型的场景是，当企业最终找到合适的算法工程师时，发现候选人手里有七八个offer，而且一个比一个工资高。

差距最大的算法岗更是浮躁到令人恐惧的程度。“你出高价，我就出比你高的。考生也是今年30万，明年60万，后年90万，120万。”为了留住合适的人选，猎头们使出浑身解数，甚至做起了“托管宠物”的生意。

现状也让很多公司头疼，美团就是其中之一。据一位接近美团高层的人士透露，由于国内自动驾驶人才性价比堪忧，美团可能会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募自动驾驶R&D人才。

如果仔细观察供需情况，会发现自动驾驶的“人才荒”是结构性的，是“质”和“量”的双重缺位。

一方面，目前的自动驾驶行业依然热闹，不断有圈内高管离职，大厂跨界押宝，车企重金投资转型，R&D岗位缺口扩大。

预测到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，传统车企很少涉足，各大高校自动驾驶人才培养滞后。

以通用自动驾驶感知算法架构师为例。该职位要求应聘者熟悉自动驾驶的常用系统架构，以及深度学习等主流感知技术。同时，有参与过车辆法规量产工作者优先。

自动驾驶行业猎头熊颖一告诉新智家，典型的L4级创业公司，团队规模在300-500人，其中R&D占70-80%。

“就算法岗而言，大多数公司缺乏的是‘具有全栈能力的算法工程师’。有很多算法工程师可以训练模型和开发软件，但熟练使用C++编程算法工程师不多。”

换句话说，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，能力和要求远比以前难。

在智能驾驶行业发展的初期，这些人才大多只能从公司内部调动或者从跨行业招聘……很简单。

但是，随着行业的发展越来越成熟，社会招聘会重点关注行业内的成熟人才。这类成熟人才的跳槽不会影响智能网联汽车现有的人才存量，所以未来智能网联汽车新增人才可能主要来自校招。

而这又涉及到另一个问题——学校招的人才从哪里来？

据了解，高校在为自动驾驶行业培养人才方面帮助不大。

清华大学计算机系教授、人工智能专家邓志东告诉新智家，目前国内高校主要通过参与自动驾驶相关科研项目来培养自动驾驶人才，以硕士生和博士生为主，本科生和博士后相对较少。

他认为，目前的自动驾驶人才大多来自计算机科学、自动化、电子、车辆工程等学科。这种人才培养模式无法满足社会上普遍存在的自动驾驶仪不足，也无法达到最佳的人才培养效果。

让自动驾驶成为一门独立的学科？

“开设独立的自动驾驶专业很有必要，因为教学大纲、课程体系、师资力量、教学实践和实验设备、产业环境等。培养自动驾驶人才所需的专业与现有专业不同，需要进行重组以满足专业建设的要求。”

自动驾驶专家、武汉理工大学副教授杨胜兵向新智家直言，老瓶子改专业名称的做法，三五年后由市场来评判，对他人和社会都是有害的。

这不是杨胜兵的话。

邓志东也希望自动驾驶能成为高校的新学科，尤其是作为本科专业或一级学科。如果可以，最好属于自动驾驶学院，“因为属于人工智能学院、计算机学院或者车辆工程学院都是不完整的”。

事实上，无论是成立自动驾驶研究中心或实验室，还是单独成立自动驾驶学院，都会给高校带来重视和投入、学科课程体系建设、师资配备、教材建设、生源等方面的巨大差异。

自动驾驶技术的研发主要源于移动机器人技术的研发，所以国内外移动机器人研发实力雄厚，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和其他学科高度相关。

自动驾驶作为一项前沿新兴技术，至今没有本科专业和一级学科，所以最近在高校设立的自动驾驶班或无人驾驶研究中心大多挂在不同的学院下，研究方向和侧重点也有所不同。

同时，目前机械、电子信息、自动化等专业都针对智能驾驶领域开设了相关课程。品类繁多复杂，容易造成重复和资源浪费。一所大学重复设置两个类似的专业或课程并不少见。

例如，姚是清华大学自动化系的教授。他在设计一门课程的时候，曾经给所有研究生教过一门叫智能交通导论的课。无独有偶，清华大学交通工程专业也同时开设了这门课。

起初，许多主修土木工程和计算机科学的学生选修了姚的课程。

然而，姚发现，交通工程专业的学生选择他的《智能交通导论》是希望补充他们在控制和编程方面的知识。但是这类知识自动化专业的学生已经学过了，所以他这门课的教学重点是交通和汽车领域，而在这方面，交通工程专业的学生掌握了很多。

“很难满足不同学生的需求，”姚指出。

"……学院或学科可以满足无人车跨学科研究项目的人才需求，”北京联合大学副校长、智能汽车国家重大计划项目负责人洪堡在接受媒体采访时也表示，自动化所对机器人的研究只能以自动控制为主，而机电所只会研究机器人关节和机械装置，这只是智能汽车研究的一小部分。

因此，在智能驾驶人才培养方面，将所有相关专业融入教学已成为趋势之一。

在这方面，国内的大学也尝试了很久，但并不是以“自动驾驶学院”的名义单独创立的。

例如，2016年，北京联合大学成立了全国首家机器人学院，李德意院士担任院长，无人车属于轮式机器人，成为该专业的重点研究方向。

计算机VS机器人VS车辆工程:谁将领先？

但如果现在要把自动驾驶设置成独立的本科专业或者一级学科，实际上面临着师资、课程培养体系建设、产业环境需求等一系列问题。

深蓝学院教研负责人宋钊告诉新智家，自动驾驶是一门综合性学科，高校没有足够的老师来支撑自动驾驶作为一个独立专业。

“比如现在很多学校都开设了AI专业，但结果就是因为师资力量不足，无法形成系统的培养体系。”

宋钊认为，自动驾驶更加面向工程。如果大学老师没有精力从事这个行业，学生还是满足不了企业的需求。

此外，一个新的独立学科或一级学科的建立，通常需要国家教育主管部门进行顶层设计。前提是必须从“四个方面”的高度说明，国内大规模的自动驾驶人才培养不仅意义重大，而且行业对人才有持续的市场需求，使得实际操作环节多，过程非常复杂。

但为了培养复合型人才，2021年初，教育部新增了国内第14个学科门类——交叉学科，一级学科为“集成电路科学与工程”和“国家安全”。申请备案后，很多大学被允许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”学科应该属于什么学院，由谁来牵头成立。

在《无人驾驶汽车导论》一书中，北京理工大学的陈等教授提出了一个重要的概念，即智能汽车的集成设计。

陈等人认为，作为先进技术的集成，智能汽车同样要面对传统汽车的美学造型设计和整车结构设计问题。产品既要美观实用，又要满足商业成本控制的需要。所以从内部的软硬件控制系统到外部的车身设计，都需要考虑一体化。

在邓志东看来，未来自动驾驶车辆的正向设计，虽然仍离不开信息车平台的支持，但以计算机专业思维为主导，或更有利于自动驾驶技术和产业的发展。

目前自动辅助驾驶和自动驾驶的研发大多基于新能源汽车或电动汽车的全线控制平台，传统燃油汽车和电动汽车都有高度市场化的产业支撑。

因此，相对而言，环境感知、自主定位与姿态确定、行为预测、决策、规划与控制是自动驾驶落地应用和大规模商业化过程中必须突破的重点和难点。

从这个角度出发，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，应该也必须主要引领自动驾驶的教学体系设计和人才培养。

刘璇，荣源七星副总裁，…我认为最接近自动驾驶的专业应该是机器人学，所以应该用设计机器人的思想来引领无人车的设计。“目前国际上做得比较好的公司，CTO或者创始人基本都是机器人相关背景的。”

考虑到由此引发的各学院话语权之争，姚直接否定，称“(建立独立的自动驾驶学科)做不到。”

此外，刘璇还表示，除非高校的课程能够与行业同步，否则开设自动驾驶的专门课程将会非常困难。

一方面，自动驾驶技术的迭代需要海量数据，而大学只能使用有限的开源数据，所以大学理解自动驾驶技术的难度要比行业大得多。

另一方面，行业内还有很多前沿技术没有公开披露或以论文形式发表。知识产权掌握在民营企业手中。企业是否愿意分享，谁来教，也是一个很大的问题。

事实上，从专业教学大纲、课程体系、师资、设备等方面来看，往往至少需要5-10年才能建成一门完整的独立学科。

远水难解近渴。

因此，在目前企业内部的人才培养模式中，实际上很多企业已经被“强制”形成了“专项培训”、“带老带新”、“在职学习”三位一体的组合，效果初显。

刘璇告诉新智家，对于计算机专业的大一新生，以及对自动驾驶涉猎不深的人来说，通过“以旧带新”、“拼培训”的方式，基本可以在入职半年后做出不错的项目成果。

所以在他看来，这些学生在校期间没有必要学习自动驾驶课程，因为行业内自动驾驶技术的迭代非常快。“他们在学校学的东西毕业后可能用不上。在校学生最好培养基础能力，比如机器学习算法、代码编写能力、软件工程能力等。”

L4自动驾驶公司Cool Wow的HDR·张淑丽表示，高校应该增加与企业的合作，培养学生的实际着陆能力，而不是设立单独的自动驾驶学科。“以战代练是一种很好的育人方式，酷哇更提倡”。

人才的摇篮:研究小组、竞赛和实验室

其实国内高校对无人车的研究很早。

和很多前沿技术一样，我国对无人车的研究也是从军事需求出发的。

八五期间，南京理工大学、清华大学等高校承担了一项名为“地面军用机器人”的项目，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，国内高校开始以课题组的形式研究无人驾驶技术。目前国内“培养”出来的自动驾驶人才，大部分都是这些研究型大学产生的。

例如，2001年底，中国工程院院士郑南宁在Xi交通大学成立了无人驾驶智能汽车研究小组。

2002年，课题组的无人驾驶汽车“思源一号”正式诞生。2005年，课题组开始尝试让“思源一号”进行从Xi安到敦煌的长途无人驾驶之旅。

当时“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。当时国内研究无人车领域的人很少。只能说种子最初是种在土壤里的，离自动驾驶人才培养体系还很远。75岁的曹最近几年一直在计划一件事——投资100亿元建立一所新大学。

他主动向福建省委、省政府提出办学问题，领导很支持。他还开了几次会，讨论如何办学。

曹是福耀玻璃的董事长，他深切感受到中国制造业人才困境的痛苦。

制造企业高级管理人才的失败，培养人的学科之间的脱节……制造人才与产业需求及德国教育模式的启示...这些都是促使曹下决心办好这所大学的原因吗？

在他看来，目前国内高校培养人才的模式比较规范，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，制造业真正需要的高端人才没有地方培养。

就像一个缩影，自动驾驶赛道也是类似的情况。

结构性人才短缺:质与量的缺失

作为汽车产业变革的核心要素之一，自动驾驶创业热潮多年来跌宕起伏。全球许多汽车公司、科技公司和初创企业都在追逐，饥饿的投资者就像闻到血腥味的鲨鱼。

然而，这个行业一直面临着如何招聘到合适人才的老大难问题。

一个典型的场景是，当企业最终找到合适的算法工程师时，发现候选人手里有七八个offer，而且一个比一个工资高。

差距最大的算法岗更是浮躁到令人恐惧的程度。“你出高价，我就出比你高的。考生也是今年30万，明年60万，后年90万，120万。”为了留住合适的人选，猎头们使出浑身解数，甚至做起了“托管宠物”的生意。

现状也让很多公司头疼，美团就是其中之一。据一位接近美团高层的人士透露，由于国内自动驾驶人才性价比堪忧，美团可能会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募自动驾驶R&D人才。

如果仔细观察供需情况，会发现自动驾驶的“人才荒”是结构性的，是“质”和“量”的双重缺位。

一方面，目前的自动驾驶行业依然热闹，不断有圈内高管离职，大厂跨界押宝，车企重金投资转型，R&D岗位缺口扩大。

预测到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，传统车企很少涉足，各大高校自动驾驶人才培养滞后。

以通用自动驾驶感知算法架构师为例。该职位要求应聘者熟悉自动驾驶的常用系统架构，以及深度学习等主流感知技术。同时，有参与过车辆法规量产工作者优先。

自动驾驶行业猎头熊颖一告诉新智家，典型的L4级创业公司，团队规模在300-500人，其中R&D占70-80%。

“就算法岗而言，大多数公司缺乏的是‘具有全栈能力的算法工程师’。有很多算法工程师可以训练模型和开发软件，但熟练使用C++编程算法工程师不多。”

换句话说，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，能力和要求远比以前难。

在智能驾驶行业发展初期，这些人才大多只能从公司内部调入，或者从跨行业社会招聘。

但是，随着行业的发展越来越成熟，社会招聘会重点关注行业内的成熟人才。这类成熟人才的跳槽不会影响智能网联汽车现有的人才存量，所以未来智能网联汽车新增人才可能主要来自校招。

而这又涉及到另一个问题——学校招的人才从哪里来？

据了解，高校在为自动驾驶行业培养人才方面帮助不大。

邓志东教授……清华大学计算机系、人工智能专家f告诉新智家，目前国内高校主要通过参与自动驾驶相关科研项目来培养自动驾驶人才，以硕士生、博士生为主，本科生、博士后相对较少。

他认为，目前的自动驾驶人才大多来自计算机科学、自动化、电子、车辆工程等学科。这种人才培养模式无法满足社会上普遍存在的自动驾驶仪不足，也无法达到最佳的人才培养效果。

让自动驾驶成为一门独立的学科？

“开设独立的自动驾驶专业很有必要，因为教学大纲、课程体系、师资力量、教学实践和实验设备、产业环境等。培养自动驾驶人才所需的专业与现有专业不同，需要进行重组以满足专业建设的要求。”

自动驾驶专家、武汉理工大学副教授杨胜兵向新智家直言，老瓶子改专业名称的做法，三五年后由市场来评判，对他人和社会都是有害的。

这不是杨胜兵的话。

邓志东也希望自动驾驶能成为高校的新学科，尤其是作为本科专业或一级学科。如果可以，最好属于自动驾驶学院，“因为属于人工智能学院、计算机学院或者车辆工程学院都是不完整的”。

事实上，无论是成立自动驾驶研究中心或实验室，还是单独成立自动驾驶学院，都会给高校带来重视和投入、学科课程体系建设、师资配备、教材建设、生源等方面的巨大差异。

自动驾驶技术的研发主要源于移动机器人技术的研发，所以国内外移动机器人研发实力雄厚，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和其他学科高度相关。

自动驾驶作为一项前沿新兴技术，至今没有本科专业和一级学科，所以最近在高校设立的自动驾驶班或无人驾驶研究中心大多挂在不同的学院下，研究方向和侧重点也有所不同。

同时，目前机械、电子信息、自动化等专业都针对智能驾驶领域开设了相关课程。品类繁多复杂，容易造成重复和资源浪费。一所大学重复设置两个类似的专业或课程并不少见。

例如，姚是清华大学自动化系的教授。他在设计一门课程的时候，曾经给所有研究生教过一门叫智能交通导论的课。无独有偶，清华大学交通工程专业也同时开设了这门课。

起初，许多主修土木工程和计算机科学的学生选修了姚的课程。

然而，姚发现，交通工程专业的学生选择他的《智能交通导论》是希望补充他们在控制和编程方面的知识。但是这类知识自动化专业的学生已经学过了，所以他这门课的教学重点是交通和汽车领域，而在这方面，交通工程专业的学生掌握了很多。

“很难满足不同学生的需求，”姚指出。

“没有一个学院或学科能够满足无人车跨学科研究项目的人才需求，”北京联合大学副校长、智能汽车国家重大计划项目负责人洪堡在接受媒体采访时也表示，自动化所对机器人的研究只能集中在自动控制方面，而机电所只会研究机器人关节和机械装置，这只是智能汽车研究的一小部分。

因此，在智能驾驶人才培养方面，已经……将所有相关专业融入教学是趋势之一。

在这方面，国内的大学也尝试了很久，但并不是以“自动驾驶学院”的名义单独创立的。

例如，2016年，北京联合大学成立了全国首家机器人学院，李德意院士担任院长，无人车属于轮式机器人，成为该专业的重点研究方向。

计算机VS机器人VS车辆工程:谁将领先？

但如果现在要把自动驾驶设置成独立的本科专业或者一级学科，实际上面临着师资、课程培养体系建设、产业环境需求等一系列问题。

深蓝学院教研负责人宋钊告诉新智家，自动驾驶是一门综合性学科，高校没有足够的老师来支撑自动驾驶作为一个独立专业。

“比如现在很多学校都开设了AI专业，但结果就是因为师资力量不足，无法形成系统的培养体系。”

宋钊认为，自动驾驶更加面向工程。如果大学老师没有精力从事这个行业，学生还是满足不了企业的需求。

此外，一个新的独立学科或一级学科的建立，通常需要国家教育主管部门进行顶层设计。前提是必须从“四个方面”的高度说明，国内大规模的自动驾驶人才培养不仅意义重大，而且行业对人才有持续的市场需求，使得实际操作环节多，过程非常复杂。

但为了培养复合型人才，2021年初，教育部新增了国内第14个学科门类——交叉学科，一级学科为“集成电路科学与工程”和“国家安全”。申请备案后，很多大学被允许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”学科应该属于什么学院，由谁来牵头成立。

在《无人驾驶汽车导论》一书中，北京理工大学的陈等教授提出了一个重要的概念，即智能汽车的集成设计。

陈等人认为，作为先进技术的集成，智能汽车同样要面对传统汽车的美学造型设计和整车结构设计问题。产品既要美观实用，又要满足商业成本控制的需要。所以从内部的软硬件控制系统到外部的车身设计，都需要考虑一体化。

在邓志东看来，未来自动驾驶车辆的正向设计，虽然仍离不开信息车平台的支持，但以计算机专业思维为主导，或更有利于自动驾驶技术和产业的发展。

目前自动辅助驾驶和自动驾驶的研发大多基于新能源汽车或电动汽车的全线控制平台，传统燃油汽车和电动汽车都有高度市场化的产业支撑。

因此，相对而言，环境感知、自主定位与姿态确定、行为预测、决策、规划与控制是自动驾驶落地应用和大规模商业化过程中必须突破的重点和难点。

从这个角度出发，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，应该也必须主要引领自动驾驶的教学体系设计和人才培养。

荣源启行副总裁刘璇认为，最接近自动驾驶的专业应该是机器人学，所以应该用设计机器人的思想来引领无人车的设计。“目前国际上做得比较好的公司，CTO或者创始人基本都是机器人相关背景的。”

考虑到由此引发的各学院话语权之争，姚直接否定，称“(建立独立的自动驾驶学科)做不到。”

此外，刘璇还说，除非高校的课程能与时俱进……业界，为自动驾驶设置专门的课程将会非常困难。

一方面，自动驾驶技术的迭代需要海量数据，而大学只能使用有限的开源数据，所以大学理解自动驾驶技术的难度要比行业大得多。

另一方面，行业内还有很多前沿技术没有公开披露或以论文形式发表。知识产权掌握在民营企业手中。企业是否愿意分享，谁来教，也是一个很大的问题。

事实上，从专业教学大纲、课程体系、师资、设备等方面来看，往往至少需要5-10年才能建成一门完整的独立学科。

远水难解近渴。

因此，在目前企业内部的人才培养模式中，实际上很多企业已经被“强制”形成了“专项培训”、“带老带新”、“在职学习”三位一体的组合，效果初显。

刘璇告诉新智家，对于计算机专业的大一新生，以及对自动驾驶涉猎不深的人来说，通过“以旧带新”、“拼培训”的方式，基本可以在入职半年后做出不错的项目成果。

所以在他看来，这些学生在校期间没有必要学习自动驾驶课程，因为行业内自动驾驶技术的迭代非常快。“他们在学校学的东西毕业后可能用不上。在校学生最好培养基础能力，比如机器学习算法、代码编写能力、软件工程能力等。”

L4自动驾驶公司Cool Wow的HDR·张淑丽表示，高校应该增加与企业的合作，培养学生的实际着陆能力，而不是设立单独的自动驾驶学科。“以战代练是一种很好的育人方式，酷哇更提倡”。

人才的摇篮:研究小组、竞赛和实验室

其实国内高校对无人车的研究很早。

和很多前沿技术一样，我国对无人车的研究也是从军事需求出发的。

八五期间，南京理工大学、清华大学等高校承担了一项名为“地面军用机器人”的项目，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，国内高校开始以课题组的形式研究无人驾驶技术。目前国内“培养”出来的自动驾驶人才，大部分都是这些研究型大学产生的。

例如，2001年底，中国工程院院士郑南宁在Xi交通大学成立了无人驾驶智能汽车研究小组。

2002年，课题组的无人驾驶汽车“思源一号”正式诞生。2005年，课题组开始尝试让“思源一号”进行从Xi安到敦煌的长途无人驾驶之旅。

当时“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。当时国内研究无人车领域的人很少。只能说种子最初是种在土壤里的，离自动驾驶人才培养体系还很远。2009年在国内创办的中国智能汽车未来挑战赛，真正掀起了高校培养自动驾驶人才的旋风。(雷锋。com策划了中国智能汽车未来挑战赛人物报道。点击链接阅读第一篇:《崔小迪:无人驾驶，摇滚和半个Xi人》)

2009年，首届中国智能汽车未来挑战赛在Xi安举行。当时的测试场景比较简单，比如要求识别交通信号、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多真实复杂的场景，逐渐让车辆在真实的农村和城市道路上行驶，并逐渐加入雾天、信号屏蔽区等测试环境。从感知到规划决策再到控制，对参赛无人车自主驾驶能力的要求不断提高。

十几年来，各大高校持续参与比赛，让一批参赛学生对自动驾驶产生了兴趣，成为行业中坚力量。

邓志东w……2016年团队负责人，带领清华大学无人车“锐龙”参加当时的智能汽车挑战赛。

他告诉新智家，参加智能汽车挑战赛的同学一般都去了百度、阿里、腾讯等巨头公司，主要从事自动驾驶的高级技术岗位，薪资水平可观，也有少数同学自己创业。一些初创企业已经成长为中国自动驾驶细分赛道的头部企业。

邓志东认为，与只以发表论文或汇报PPT成果为目的的科研不同，“以赛促研”的模式不仅能解决问题，还能让相应的技术研发更成功，因此培养出来的人才更能满足企业的实际需求。

荣源启行副总裁刘璇也表示，参加类似的智能汽车挑战赛，可以让学生对行业有一个基本的概念，产生兴趣，吸引人才进入行业。

国内高校频繁动作培养智能驾驶人才是在2009年前后。

比如2009年首届中国智能汽车未来挑战赛冠军的湖南大学，就在大赛前的2008年7月，组建了无人车预研项目组，50多人，分别来自计算机通信学院、机械工程与交通学院。

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。

除此之外，还有各种名称不一的机器人实验中心，无人研究中心，国内外高校和企业联合建立的创新中心，都是在这个时期如雨后春笋般发展起来的。

同时，近年来，随着智能网联产业发展上升到国家战略的高度，高校和职业院校也开始增设相关专业或学院，如清华大学车辆与交通学院、北航交通大学自动驾驶班、合肥工业大学智能车辆工程专业等。

早起晚赶:高校暂时无法成为主力军

然而，目前高校智能驾驶人才的培养早但晚，无论是“质”还是“量”都不能满足行业当前的需求。

以中国智能汽车未来挑战赛为例。虽然确实为方兴未艾的智能驾驶行业积累了技术，培养了人才，但随着越来越多的公司将自动驾驶技术商业化，对于他们来说，应聘者在比赛中的经历只能算是面试时的锦上添花。

企业也开始通过类似事件更加谨慎地审视对方的能力。

与此同时，自动驾驶技术已经进入落地阶段，众多参赛选手自主创业的场景也逐渐淡去。

清华大学自动化系统工程学院教授姚认为，各种汽车挑战在激发学生兴趣方面起到一定作用，“但并不确定对学生从事这一职业有多重要”。

看看各种高校的无人实验室或者研究中心。除了规模小，不能满足行业需求，还存在其他局限性。

姚说，大学实验室或与企业合作的实验室有不同的目的:

有一个教学实验室，是企业用来回馈社会，做研究的。这类实验室的学生很少去资助的企业；

有联合实验室，是公司科研需要，旨在帮助公司做研究，和培养学生关系不大，师生大多只是为了完成论文；还有国家资助的实验室，比如各种人工智能实验室，是为了配合国家战略，做一些基础研究。

赵爽今年刚刚硕士毕业，进入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，高校大部分学生做的都是推公式、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。没有必要使用最好的设备。关键是要可靠高效。但是只需要掌握N次实验的最佳数据即可。为了论文的创新，会使用一些高端昂贵的设备。”

的确，在自动驾驶的研发过程中，企业更注重短期的落地实践和商业应用，而高校则擅长攻克长期的前沿和关键核心技术。

邓志东认为，培养和生产高级自动驾驶人才是高校的主要使命之一，合作企业可以借鉴。

因此，企业和高校合作成立自动驾驶实验室或研究中心是非常有必要的。

但目前成功的合作案例并不多。

究其原因，一方面是评价体系和机制的不同，另一方面是双方专业不同，在合作中要扬长避短。

比如，由于高校的R&D团队通常规模较小，学生管理自由，执行力和效率不如企业，所以企业不适合以时间硬节点的形式要求高校完成一些工程开发任务。

另外，考虑到核心技术的突破有一定的失败风险，在校企合作中也应该有一定的宽容。

而新增加的专业，比如智能车辆工程，其实也存在供需不匹配的问题。

比如近年来专门针对智能网联汽车技术新开设的智能车辆工程专业，仍然以机械类课程为主，智能网联汽车技术整体匹配度较低。

此类专业对学生的培养方向与其说是智能化，不如说是电气化，学生多就业于汽车及零部件、机械/装备/重工业、交通/物流等领域。

除了设立独立的自动驾驶学科这一选项，研究型大学、应用型大学、技能型大学在培养行业应用型人才方面其实还有相当多的事情可以做，比如参考德国的双元教育，借鉴硅谷的“企业孵化器”和“产学研培训”等模式，有很大的探索空间。

当然，现阶段为行业培养人才还是要靠校外作为主力军。

但在参加一些校外培训机构的课程时，L4自动驾驶公司AutoX的发言人提醒新智家，如果考生参加过一些复杂的项目，类似的校外培训经验是有用的。

但如果只参与简单的落地项目，这种项目经验会导致应聘者的技术积累比同行慢、浅，在求职过程中难度更大。

摘要

“人才荒”——这不仅仅是自动驾驶领域的困局，已经成为整个制造业转型的桎梏。

如今，供给侧改革大潮滚滚而下，我们又一次站在了历史的十字路口。除了资本和资源，人力资本也必须开始集中新的供给，新的需求才能被创造出来，从而挤压旧产业的生存空间，从根本上消除产能过剩。

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。

参考资料:

《无人驾驶汽车导论》，陈、、熊光明、龚建伟著，北京理工大学出版社。

https://mp.weixin.qq.com/s/7Hgn5OahgzUQh7AO0K3vvw

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2009年，首届中国智能汽车未来挑战赛在Xi安举行。当时的测试场景比较简单，比如要求识别交通信号、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多真实复杂的场景，逐渐让车辆在真实的农村和城市道路上行驶，并逐渐加入雾天、信号屏蔽区等测试环境。从感知到规划决策再到控制，对参赛无人车自主驾驶能力的要求不断提高。

十几年来，各大高校持续参与比赛，让一批参赛学生对自动驾驶产生了兴趣，成为行业中坚力量。

邓志东是2016年的领队，带领清华大学无人车“锐龙”参加当时的智能汽车挑战赛。

他告诉新智家，参加智能汽车挑战赛的同学一般都去了百度、阿里、腾讯等巨头公司，主要从事自动驾驶的高级技术岗位，薪资水平可观，也有少数同学自己创业。一些初创企业已经成长为中国自动驾驶细分赛道的头部企业。

邓志东认为，与只以发表论文或汇报PPT成果为目的的科研不同，“以赛促研”的模式不仅能解决问题，还能让相应的技术研发更成功，因此培养出来的人才更能满足企业的实际需求。

荣源启行副总裁刘璇也表示，参加类似的智能汽车挑战赛，可以让学生对行业有一个基本的概念，产生兴趣，吸引人才进入行业。

国内高校频繁动作培养智能驾驶人才是在2009年前后。

比如2009年首届中国智能汽车未来挑战赛冠军的湖南大学，就在大赛前的2008年7月，组建了无人车预研项目组，50多人，分别来自计算机通信学院、机械工程与交通学院。

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。

除此之外，还有各种名称不一的机器人实验中心，无人研究中心，国内外高校和企业联合建立的创新中心，都是在这个时期如雨后春笋般发展起来的。

同时，近年来，随着智能网联产业发展上升到国家战略的高度，高校和职业院校也开始增设相关专业或学院，如清华大学车辆与交通学院、北航交通大学自动驾驶班、合肥工业大学智能车辆工程专业等。

早起晚赶:高校暂时无法成为主力军

然而，目前高校智能驾驶人才的培养早但晚，无论是“质”还是“量”都不能满足行业当前的需求。

以中国智能汽车未来挑战赛为例。虽然确实为方兴未艾的智能驾驶行业积累了技术，培养了人才，但随着越来越多的公司将自动驾驶技术商业化，对于他们来说，应聘者在比赛中的经历只能算是面试时的锦上添花。

企业也开始通过类似事件更加谨慎地审视对方的能力。

与此同时，自动驾驶技术已经进入落地阶段，众多参赛选手自主创业的场景也逐渐淡去。

清华大学自动化系统工程学院教授姚认为，各种各样的汽车挑战在……中发挥着作用激发学生的兴趣，“但不确定学生从事这个职业有多重要”。

看看各种高校的无人实验室或者研究中心。除了规模小，不能满足行业需求，还存在其他局限性。

姚说，大学实验室或与企业合作的实验室有不同的目的:

有一个教学实验室，是企业用来回馈社会，做研究的。这类实验室的学生很少去资助的企业；

有联合实验室，是公司科研需要，旨在帮助公司做研究，和培养学生关系不大，师生大多只是为了完成论文；还有国家资助的实验室，比如各种人工智能实验室，是为了配合国家战略，做一些基础研究。

赵爽今年刚刚硕士毕业，进入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，高校大部分学生做的都是推公式、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。没有必要使用最好的设备。关键是要可靠高效。但是只需要掌握N次实验的最佳数据即可。为了论文的创新，会使用一些高端昂贵的设备。”

的确，在自动驾驶的研发过程中，企业更注重短期的落地实践和商业应用，而高校则擅长攻克长期的前沿和关键核心技术。

邓志东认为，培养和生产高级自动驾驶人才是高校的主要使命之一，合作企业可以借鉴。

因此，企业和高校合作成立自动驾驶实验室或研究中心是非常有必要的。

但目前成功的合作案例并不多。

究其原因，一方面是评价体系和机制的不同，另一方面是双方专业不同，在合作中要扬长避短。

比如，由于高校的R&D团队通常规模较小，学生管理自由，执行力和效率不如企业，所以企业不适合以时间硬节点的形式要求高校完成一些工程开发任务。

另外，考虑到核心技术的突破有一定的失败风险，在校企合作中也应该有一定的宽容。

而新增加的专业，比如智能车辆工程，其实也存在供需不匹配的问题。

比如近年来专门针对智能网联汽车技术新开设的智能车辆工程专业，仍然以机械类课程为主，智能网联汽车技术整体匹配度较低。

此类专业对学生的培养方向与其说是智能化，不如说是电气化，学生多就业于汽车及零部件、机械/装备/重工业、交通/物流等领域。

除了设立独立的自动驾驶学科这一选项，研究型大学、应用型大学、技能型大学在培养行业应用型人才方面其实还有相当多的事情可以做，比如参考德国的双元教育，借鉴硅谷的“企业孵化器”和“产学研培训”等模式，有很大的探索空间。

当然，现阶段为行业培养人才还是要靠校外作为主力军。

但在参加一些校外培训机构的课程时，L4自动驾驶公司AutoX的发言人提醒新智家，如果考生参加过一些复杂的项目，类似的校外培训经验是有用的。

但如果只参与简单的落地项目，这种项目经验会导致应聘者的技术积累比同行慢、浅，在求职过程中难度更大。

摘要

“人才荒”——这不仅仅是自动驾驶领域的困局，已经成为整个制造业转型的桎梏。

如今，供给侧改革大潮滚滚而下，我们又一次站在了历史的十字路口。除了资本和资源，人力资本也必须开始集中新的供给，新的需求才能被创造出来，从而挤压旧产业的生存空间，从根本上消除产能过剩。

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。

参考资料:

《无人驾驶汽车导论》，陈、、熊光明、龚建伟著，北京理工大学出版社。

https://mp.weixin.qq.com/s/7Hgn5OahgzUQh7AO0K3vvw

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