既要面子，也要裡子，車企成不了自動駕駛的“獨行俠”

文|智能相對論

作者|陳選濱

當下，正值網際網路“寒冬”，人才流動頻頻，又有哪個領域可以承接從網際網路領域流出的中高端人才，沿襲網際網路的“高薪神話”？

答案是以新能源汽車為關聯的自動駕駛、車聯網等前沿領域。

日前，獵聘釋出《2022Q1中高端人才就業趨勢大資料報告》顯示，在目前熱門領域中，以自動駕駛領域的平均年薪最高，達到39.05萬／年，對比去年還增長了41.92%。其中，聚集自動駕駛領域，又以AI算法工程師一類最為矚目。根據媒體報道，不管是企業方給出的條件還是人才端的要價，普遍年薪都直奔50萬／年以上走。

類似的回報，根據BOSS直聘資料，特斯拉、小鵬汽車等各大企業對于自動駕駛崗位等需求上漲将近2倍，平均薪資也在同步上漲。由此，以高薪搶人正在成為自動駕駛領域的一種常态，搶算法工程師等一類中高端AI人才更是焦點。

目前，各大車企（包括以吉利、長城為代表傳統車企與以特斯拉、小鵬汽車等為代表等造車新勢力等）以及自動駕駛技術廠商（如毫末智行、小馬智行等）都在押注這一前沿技術應用，對于算法工程師一類的中高端人才需求不斷在放大，成為今年的一股熱潮。

在搶人大戰的背後，一場各大車企以及技術廠商之間的自動駕駛技術之争正在悄然打響。

車企的全棧自研自動駕駛：既要守住面子，更要握住裡子

有關車企對自動駕駛的态度，見于2021年6月上汽集團董事長陳虹所闡述的一段“靈魂”與“軀體”之争的思考，他說：“這就好比有一家公司為我們提供整體的解決方案，如此一來，它就成了靈魂，而上汽就成了軀體，（我們）要把靈魂掌握在自己手中。”

由此，在陳虹的判斷中，自動駕駛技術之于未來汽車發展的“靈魂”地位也就呼之欲出。盡管上汽并不完全排斥與第三方技術廠商合作，實際上其已認證入股Momenta、地平線等技術企業，在自動駕駛領域的整車資料采集、訓練、仿真等方面開展了合作，但對于自動駕駛的核心技術，其态度非常明确——必須得掌握在上汽手中，拒絕第三方廠商的全棧式的技術解決方案。

持以類似觀點的并非隻有上汽一家。吉利汽車在“智能吉利2025”釋出會上公布的“一網三體系”全域戰略布局，就明确表明吉利要做軟硬體全棧自研的汽車企業，智能駕駛是不可欠缺的一環，其進階别智能駕駛輔助用車更将服務于今年（2022年）的杭州亞運會。

長城汽車更不必說，旗下孵化的毫末智行已經成為一家擁有全棧自研自動駕駛核心技術，并成功在乘用車、末端物流無人車等場景實作大規模量産的獨角獸企業。在今年4月份，毫末智行剛剛宣布獲得A+輪數億元融資，在一級市場炙手可熱。同時，在長城汽車的助力下，毫末輔助駕駛使用者行駛總裡程突破700萬公裡，并在今年釋出了搭載HPilot3.0 的“毫末城市 NOH”以及末端物流自動配送車“小摩駝2.0”，實踐方面成效滿滿。

再看看國内的新造車勢力。小鵬汽車是這一個陣營裡最用功，也是最敢嘗試的玩家，2021年1月，小鵬汽車釋出NGP自動導航輔助駕駛（公測版），成為繼特斯拉之後全球第二家、國内首家具備自動駕駛全棧自研量産能力的整車企業。而同一陣營的理想、蔚來都慢了些。

以自動駕駛為突破點謀發展，基本成為各大車企的共識。不管是通過與第三方技術廠商建立戰略合作，還是成立專門的子公司以及建立自動駕駛相關的研發部門（或實驗室），車企圍繞自動駕駛技術拉開的競争已經擺上了台面。

有業内人士告訴「智能相對論」：“在自動駕駛領域，各大車企可以采購到的零部件是一樣的，但是不同系統、不同算法所‘調教’出來的車輛并不相同......”這也是為什麼這麼多車企都想把自動駕駛技術握在手裡的原因，不僅僅是面子上過得去，主要還在于由算法支撐的自動駕駛技術決定了未來汽車的裡子，即行駛體驗。

自動駕駛，獨木難支

盡管無論是車企還是自動駕駛技術廠商，都在強調全棧自研的概念。但是就自動駕駛技術的廣泛關聯而言，是很難做到完全自主的全棧自研的，比如自動駕駛賴以支撐的高精度地圖，目前全國28家擁有甲級測繪資質的廠商大多為第三方機構，或是被前面入場的網際網路巨頭占了一些，留給車企的空間并不大，要麼像小鵬、上汽那樣直接收購或投資、合作，要麼就隻能依賴于第三方廠商解決方案，略顯被動。

而目前，對于自動駕駛技術的底層之争，更多是聚焦在兩個領域，一是晶片，二是軟體算法，其中又以後者最具市場話題度。特斯拉NOA，蔚來NOP、小鵬NGP以及毫末智行NOH等自動輔助駕駛功能的實作，都離不開軟體算法的支援。

而車企們的全棧自研也更多是聚焦在算法平台之上對視覺感覺、資訊融合、決策、執行等環節的主導研發與應用。是以，算法工程師一類的崗位需求在今年的求職環境中才能擁有如此高的熱度與市場議價能力。

現階段，算法是各大企業聚焦發力的核心領域，對于自動駕駛呈現的效果至關重要，以Transformer為代表的大模型正在成為特斯拉、毫末智行等頭部廠商的主流方向， 由此拉開整個自動駕駛領域新的競争格局。

小鵬汽車作為新造車勢力中在自動駕駛路徑上走得較快的一個，很早便開始了感覺算法的自研，并随後将自動駕駛計算平台遷移到更開放的英偉達Xavier，來滿足自研算法的适配需求。而後小鵬汽車的全棧自研自動駕駛技術基本都是基于英偉達計算平台得以疊代和實作。

也由此可見，實際上全棧自研對于車企而言，并不是絕對的，哪怕隻是聚焦軟體算法層面的自研，都得依托于第三方廠商的平台或技術方案予以協同。

這一點就算法本身的進階而言，也是如此。目前，算法的疊代不是獨立完成的，必須在人工智能的另外兩架馬車，即算力與資料的拉動下才能實作。

「智能相對論」以特斯拉和毫末智行選擇的Transformer 架構來說，大模型的訓練必然要建立在豐富的資料與強大的算力之上。是以，哪怕車企隻是想要單純的做好軟體算法層面的自研，在接下來的發展過程中都将向兩個方向尋找立足點。

一是資料。目前來看，自動駕駛算法的核心是深度學習方向，而深度學習往往需要海量的資料進行“投喂”來推動能力的疊代。是以，業内普遍認為，在接下來的一段時間内資料的沉澱将是自動駕駛領域各大廠商的核心競争點。

那麼，資料從哪來？很顯然，需要考驗的無非就是自動駕駛算法的“上車”情況。像特斯拉、小鵬汽車以及背靠長城汽車的毫末智行而言，之是以旗下自動駕駛能疊代如此之快，其背後離不開品牌有足夠多的現實車輛在路上跑，并使用他們釋出的輔助駕駛功能，為其積累了大量的資料。

由此，似乎也引發了各大自動駕駛廠商的“裡程焦慮”，越來越多的目光聚焦在了行駛裡程上。今年1月份，小鵬汽車就披露了旗下NGP累計行駛裡程超過2000萬公裡，有效累計行駛裡程居全國首位。而4月份，毫末智行也公布了自家輔助駕駛使用者行駛裡程突破700萬公裡，并打出“中國量産自動駕駛第一名”的旗号。事實上，在此之前，還是今年1月，文遠知行則宣布其自動駕駛裡程率先突破1000萬公裡，并重點強調全無人駕駛裡程超過250萬公裡。

三家論調，各有各的說法，不禁讓外界深深地感覺自動駕駛廠商對行駛裡程的執念。簡單來說，自動駕駛算法離不開海量資料的“投喂”，而海量資料又來源于行駛裡程的現實回報，其背後關系着各大廠商自動駕駛算法的優化成果以及現實落地效率。

與此同時，對于自動駕駛而言，資料也不能僅看“量”，還是看“質”。行駛裡程固然重要，但更多還得看行駛過程的效果，比如在一次行駛過程中，平均每百公裡接管多少次，變道超車成功率為多少，出入高速閘道成功率又是多少，隧道通過率達到多少等等一系列的資料都得關注和評估，由此判斷一個自動駕駛廠商的算法優劣。

二是算力。處理資料、優化算法，需要的是算力的支撐。是以，大算力是支援算法突破的關鍵，具體又大緻分為兩個子方向，用于整車的AI晶片與雲端的AIDC。

在自動駕駛AI晶片領域，英偉達入局最早，先發優勢明顯，競争力也最強，依托于GPU龍頭地位以及完善的CUDA生态占據着絕對領先的地位。在今年4月的英偉達GTC大會上，英偉達披露，将在2026年裝車的Atlan晶片，目标算力為1000TOPS，恐怖程度或許令各大車企都難以望其項背。

在AIDC方向，也有其他AI廠商蓄勢待發。比如商湯截止2021年底已經有23個投入使用的超算叢集總算力為每秒1.17百億億次浮點計算（1.17 exaflops）。随着上海臨港AIDC的落地營運，這一算力優勢還将繼續拉升，并以此進軍自動駕駛領域。

總的來說，在「智能相對論」看來，在自動駕駛關聯領域，早已擠滿了各類跨界廠商，自動駕駛所需要的底層能力與支援恰恰也是他們的強項，以此坐擁一席之地。那麼，對于自動駕駛廠商而言，這樣的局面又該如何抉擇呢？

就晶片而言，目前在全球領先的30家新能源汽車制造廠商中，已有20家選擇了英偉達陣營，其中就包括蔚來、小鵬、理想、飛凡等，華為陣營的僅有極狐和哪吒，再就是特斯拉自成一體的格局。

市場的選擇最為現實，那麼之是以呈現出這樣的局面，原因又在哪？投入成本大、技術壁壘高等都是直接原因，而最根本的來說，也在于自動駕駛短期的商業路徑并沒有走通，本身産業尚未能支撐起多領域的基礎建設。

AutoX安途CEO肖健雄曾在2021世界智能駕駛峰會提到：“我們覺得，公司目前就像一個國小生一樣，如果你今天就要問他你賺錢了嗎？可能就會導緻他退學去麥當勞打工。”

對于今天的自動駕駛廠商而言，這是一個尤為現實的問題。目前，大多數的自動駕駛廠商缺乏造血能力，基本隻能選擇與其他廠商如車企、晶片廠商、AIDC等進行合作，以支撐起自研算法體系的發展。

是以，在自動駕駛領域，獨木難支，便是這麼個道理。

實際上，不管是自動駕駛廠商，還是車企，早已建立起合作的共識。像國内的高端智能電動品牌極氪就宣布與國際頭部廠商Mobileye進一步深化戰略合作關系，雙方計劃于2024年聯手推出全球首款具備L4級别智能駕駛能力的消費級智能駕駛電動汽車。類似的動作，在業内頻頻發生，推動着自動駕駛跨越一個新的行業格局。

結語

從目前市場的熱度來看，不管是車企還是資本市場，實際上對于自動駕駛領域都有些急了——車企紛紛以高薪條件向中高端人才抛出橄榄枝，資本大肆入局，不僅是對自動駕駛的未來價值寄予厚望，而且也急切地想要在目前條件下看到（或是握住）更多自動駕駛的核心優勢與先發地位。

協同商業價值的技術競争本就激烈，同樣是在今年的英偉達GTC大會上，英偉達還同樣宣布了将在算法平台、晶片以及高精度地圖三個次元對自動駕駛領域全面發起總攻，由英偉達自研引領的生态版圖正步步推進。

在這個時候，留給想要繼續全棧自研自動駕駛技術的車企的時間或許也就不多了！

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