快讯：自动驾驶热门岗位和技术要求分析|转行择业和专业选择指南

本文来源：智车科技

/ 导读 /

随着自动驾驶技术的逐渐成熟，越来越多的应届生甚至工作几年的职场人士都想进入这一领域，不仅仅有着高薪酬吸引的原因，一旦未来市场环境成熟自动驾驶的商业价值及带来的社会变革都将引领时代潮流。但由于自动驾驶的兴起时间并不长，技术并没有得到长时间的积累，目前很少有大学能够开设自动驾驶的相关专业，从另一方面来说，由于自动驾驶领域牵涉到的技术过于广泛，事实上很难设定一个专业来掌握该领域的所有知识，这也是该专业无法在目前大学中普及的原因之一。

(相关资料图)

那么如果现在想要入局自动驾驶，在学校中学习哪个专业更好，如何找到自己所感兴趣的方向呢？本篇文章对自动驾驶行业所需要的专业进行分析，也对目前自动驾驶公司中需求较多的岗位进行介绍，希望能帮助想进入自动驾驶行业的读者提供一些思路。

感知系统

目前自动驾驶中最受到外界关注与讨论，学术界最火热的领域便是自动驾驶的“眼睛”——感知系统了。对于自动驾驶的感知来说，其涉及到的技术为目前最前沿的 图像识别、深度学习、图形检测分类 等等，因此极大多数从事其他感知行业的从业者，都会通过此条路径来转行到自动驾驶领域来。这一方面也就造成了相关模块的竞争较为激烈，而同时该领域的未来前景也是被相当看好的。

从事感知模块的工作， 首先要掌握 感知模块通过深度学习和传统算法的融合处理激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等传感器传过来的数据，获得动态障碍物信息（速度、大小、位置、类型等）、交通标志信息（红绿灯、路标、限速信息等）、静态障碍物（路障、围栏、花坛等）、盲区信息、道路结构信息等；通过感知模块可以为自动驾驶汽车提供周围世界的全部信息。

其次，想要从事感知模块，不仅仅得具有相应的算法能力， 也得了解如何设计出保证自动驾驶车的安全性和系统冗余的传感器方案 ，如何能通过多传感器的融合技术使得无人车具备超越人类的障碍物检测、分类、跟踪、理解场景、实时定位的能力，在不同路况、天气和环境中都能准确地“看”到周围的世界，具备全天候工作的能力。这里的技术虽然不是感知算法从业者的主项，但精通的了解将会有力帮助自身的算法设计及场景落地规划。

无论是作为学生，亦或是工作几年的职场人， 想要通过感知算法领域进入自动驾驶行业目前来看正在变得越来越困难 ，越来越多各种专业的学生都或多或少在学校里做到的项目都涉及一些感知领域的基础，但同时目前感知系统也是自动驾驶领域需求最大的方向之一，掌握好核心技术将会在未来拥有自身的核心竞争力。

决策规划控制系统

当接收到感知系统给出的障碍物信息、道路结构信息、定位信息，接下来一步便是对相关信息进行处理，指导自动驾驶车辆应该如何运动。

首先，预测模块对动态障碍物进行预测，评估障碍物未来可能的动作，然后决策系统针对动静态障碍物信息、道路结构及自动驾驶车辆的信息做出自动驾驶车下一步该如何做，比如换道、停车、加速、减速、避让等动作，然后规划系统规划出具体的运动轨迹。在实际工作中，决策规划往往被整合为一个模块，通过相互的协作配合共同保证输出驾驶行为及轨迹的稳定性及安全性。在生成轨迹之后，控制模块跟踪规划轨迹，对自动驾驶车辆进行控制，将相关指令输给线控系统，控制刹车、油门、方向盘执行器。

如何能准确的预测动态障碍物的行为，如何解决环境不确定性、与障碍物之间的交互博弈，如何解决横纵向规划的稳定性以及控制跟踪的快速性和稳定性是该模块的重要工作。在这一领域中，绝大多数需要包括 控制工程专业、车辆专业、机器人等专业在内的相关人才 。因为不同于感知系统仅专注于软件算法，规划控制工程师还需要对 车辆的动力学及运动学能力 有着清晰的认识，才能在设计算法时更好地去考虑车辆的能力，从而实现更加舒适鲁棒的控制。

目前决策规划领域在自动驾驶中的地位逐渐提升，在解决了感知相关问题之后，如何能够让自动驾驶车辆实现真正的类人驾驶，做出更加安全合适的决策将会是自动驾驶领域的长远工作，未来的发展前景也将不可限量。

硬件系统

一辆自动驾驶车辆可以安全的跑起来需要有稳定可靠的硬件系统的支持， 电源管理 是必不可少的模块；传感器、线控平台和计算平台之间的通信以及路测数据的存储下载系统、计算单元的设计及运行以及远程管理系统设计也是非常重要的模块：如何能保证整个硬件系统稳定、低功耗、高效率是该模块非常重要的工作。

作为自动驾驶车辆，其自身的硬件系统设计与传统汽车存在着很大的区别，包括自动驾驶车辆独有的线控系统，传感器布局等等，目前学校中都未能有如此先进的专业课程给到学生学习。如果想从事该方向，最为合适的专业包括 车辆工程、机械工程、自动化 等等，这里不仅仅需要传统的 机械结构设计 ，还包括 电路设计、驱动编写、电动车的三电模块 等等，可以说需要的是全方位的人才，也是挑战最大的领域之一。

在未来，自动驾驶量产车的制造流程将会与目前传统汽车行业有着极大的差别，而这时拥有相关专业领域知识的硬件系统工程师将会极为抢手，与时俱进的知识理念将会带给他们独有的核心竞争力。

软件开发及测试

作为自动驾驶系统，其中当然少不了 软件开发及测试 的岗位需求，与此同时，这一领域也是最多想要跨行跨专业的同学会考虑的热门方向。事实上，如果拥有着较强的代码能力与软件功底，就极有机会通过该方向来跨行到自动驾驶领域。与大多数系统不一样的是，自动驾驶领域的软件开发更加严格规范，自动驾驶企业中底层的控制逻辑需要的是 车规级的代码质量 ，这也对想要从事这一行业的人员提出了更高的要求。目前很多计算机专业的人才，都通过软件系统开发来涉足自动驾驶，找到了适合自己的岗位领域。

除了实车的软件开发， 自动驾驶仿真系统 也是热门方向之一。在大规模进行路测不现实的情况下，自动驾驶车辆真正能够上路或者交付到客户手中，需要进行大规模的仿真验证及测试，而一套逼真和现实极为贴近的仿真系统，将会对自动驾驶算法带来莫大的帮助。在数据为王的自动驾驶时代，仿真系统也能提供极为丰富的场景案例及数据，对自动驾驶算法的更新迭代将起到关键的影响，也是未来非常有发展前景的领域之一。

总结

以上便是目前自动驾驶行业中所需要的人才分类整理，可以看到的是，自动驾驶作为一门涉及到众多领域及方向的新技术，其无论从专业的复杂性重叠性，还是从知识更新迭代的速度来看，都对相关从业者造成了非常多的挑战。随着民众对着新技术的接受程度逐渐提高，相关政策法规的完善支持，自动驾驶最后的商业化落地只是时间问题，而在之前从业者做好相应的准备，与时俱进地学习前沿的知识理论，将是保证自身核心竞争力的最好方式。

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关键词： 驾驶车辆 软件开发