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「无人」驾驶,正在遭遇「用人」荒

作者:田哲 编辑:伍文靓
2022/01/18 20:32

「无人」驾驶,正在遭遇「用人」荒

过去一年的智能驾驶圈,两种现象的交织衍生出了一个有意思的话题:

一方面,Robotaxi 公开运营多点开花、Robotruck 开始带货上路、封闭场景下的自动驾驶项目逐步撤出安全员,甚至进行全无人 24 小时运输作业。

另一方面,在自动驾驶的大潮下,汽车行业也迎来全新的阶段,国内品牌开始与海外玩家分庭抗礼。

这些新动态无不推动着行业热情的持续高涨,催化了相关政策的出台,投融资的次数以及金额也在去年达到顶峰。

有技术进步、有市场需求、有政府扶持、有资本看好,此背景之下不乏欢呼的声音——自动驾驶下半场已来。

有意思的是,也就是过去的几个月里,多家头部自动驾驶公司高管却相继离职,并官宣将继续深耕这条赛道。

同时,这些下海创业的高管们备受VC们的热捧。譬如前阿里达摩院自动驾驶负责人王刚官宣离职的当天,至少三家资方希望通过新智驾与王刚取得联系。

针对此现象,某头部VC负责人告诉新智驾:

一来,行业判断自动驾驶这个行业尚处发展期,后来者们依然有较多大展拳脚的机会。(新智驾曾撰文:《自动驾驶,可能没有进入「下半场」》,详情请点击。)

二来,自动驾驶行业虽热,但也难寻优质标的,主要问题在于人才荒。圈内知名人物创业无论是经验成熟度上还是对于人才的吸引上都更加有利。

人才抢夺白热化

“当下整个行业正处于垄断性竞争市场阶段,几乎国内所有的自动驾驶公司都存在大量的基础岗位人才缺口,尤其缺乏有着相关工作经验的管理人才。”

身在猎头行业的童锴最近明显感受到,国内自动驾驶人才抢夺战已经进入白热化阶段。

智能驾驶人才的薪资,近年正随着行业成为新的风口而水涨船高。

「无人」驾驶,正在遭遇「用人」荒

多家求职平台显示,自动驾驶算法工程师岗位平均以月薪25K(15薪)起步,而智联招聘2021年第三季度《中国企业招聘薪酬报告》显示,而登顶高薪行业之首的IT管理/项目管理的平均月薪为25k。

“薪资泡沫太大了”某自动驾驶初创公司CEO张文明有点无奈,“但是大家没办法,该招还是得招”。

尽管自动驾驶公司抛出高薪的橄榄枝,但当下的人才储备仍难以满足市场需求。

《智能网联汽车产业人才需求预测报告》显示,我国智能网联汽车产业2025年的研发人员存量仅为7.2万人,人才净缺口却将达1.3万至3.7万人。

不断上涨的人力成本,逼迫各公司采取不同的应对措施,提高项目运转效率。

据一位接近美团高层的人士表示,因国内自动驾驶人才成本过高,美团或将在硅谷设立自动驾驶研究中心,以相对更低的成本在美国招揽自动驾驶研发人才。

预算相对紧张的部分自动驾驶初创企业,则通过为研发人员拟定细致的研发计划,控制项目的研发节奏,降低人力成本的同时提升开发效率。

张文明向新智驾解释,自动驾驶产业链非常长,技术研发一年后可能仍然难以见到显著成绩,因此公司需要为研发项目确定合适的团队人数,并驱动研发团队朝着同一个目标努力。如此一来,尽管无法保证100%达到目标,但仍然可获得较高的转化率。

而部分传统主机厂为了在智能化方面尽快追赶头部造车新势力,在相关人才难以快速补齐的情况下,不得不推动其它部门的员工转岗至智能驾驶开发部门。

智能驾驶人才荒其实有迹可循,在某业内人士看来,各厂商对自动驾驶人才的争夺其实在2021年年初就已出现。

2021年1月,阿里巴巴宣布与上汽、张江高科联合推出智己汽车,吹响了跨界加入智能汽车行业新的号角。

此后,包括中兴、百度、华为、小米、360等互联网通信公司,以及美的、小牛、康佳硬科技公司,甚至个人开始展露进军智能汽车行业的野心,招聘造车人才。

另外,叠加自动驾驶公司以及主机厂的招聘需求,使得有着自动驾驶背景的高管及人才成为当下最紧俏的资源。

为了在僧多粥少的市场环境中尽可能多获得满足公司发展需求的人才,多家公司高管亲自出马组织招聘:

由于专业人才太过稀缺,大厂的入局又加速了内卷,一个CTO的年薪可达到千万元以上。即便是应届毕业生也能享受非常不错的待遇,一些优秀毕业生的年薪可高达40-50万甚至超过百万元。

根据图森未来招股书显示,2018年至2019年之间,图森未来的研发费用增加了3130万美元,其中人事相关成本增加1720万美元,占新增研发费用的55%。随着研发人员薪资的增加,自动驾驶公司将面临更大的人力成本压力。

智能驾驶人才的稀缺,正成为自动驾驶行业发展的阻力之一。如果以新造车者对人才的狂热作为一面镜子,中国智能汽车行业正出现短时间内难以消除的矛盾——新造车者入局企图将行业热浪推高,分食市场蛋糕的同时却反受人才不足的掣肘,行业整体发展因此受到一定的约束。

人才荒起因为何?

2021年4月,领英发布的《智能出行领域全球人才洞察》显示,在领英全球会员中,中国具有“车联网”、“自动驾驶”、“新能源汽车”标签的技术人才仅有2.9万人,而美国拥有16.7万相关人才。中美两国相同的是,相关人才的学历背景多为学士和硕士。


「无人」驾驶,正在遭遇「用人」荒

这与童锴的观察相似,他认为国内智能驾驶人才荒的原因之一,在于国内高校缺少针对自动驾驶人才完善的培养计划,学生大多在硕博阶段开始接触自动驾驶相关的项目研究。

仅从表象来看,当前的人才供需矛盾直接指向高校人才培养无法与社会需要紧密结合,但一个值得探究的问题是,智能驾驶/自动驾驶的概念及产品应用在几年前就已出现,为何2021年是智能驾驶人才供需矛盾的爆发点?

一定程度上,这与大部分传统车企近两年全力开启智能化转型,加速人才抢夺相关。

根据公开资料统计显示,传统车企大多集中于2019年至2021年成立智能驾驶子公司。如长城汽车的自动驾驶子公司毫末智行成立于2019年,一汽解放在2019年发起成立自动驾驶公司挚途科技。

不过翻看过往,北汽、吉利、广汽、东风等传统车企在2014年至2018之间便已发布自动驾驶研发战略,并计划在2025年之前实现高等级自动驾驶。经过多年研发,传统车企虽然已经取得一定成绩,但仍然有着较大的提升空间,因此在辅助驾驶趋于智能汽车标配的2021年,传统车企加大对智能驾驶人才的招聘力度。

此外,竞业协议也限制着人才的市场自由流动。

据多方人士透露,当前多家公司智能驾驶部门的员工离职时,要求与公司签署竞业协议,禁止离职员工在一定期限内前往有着智能驾驶业务的数十家公司任职,否则不予办理离职手续。

由此,市场需求集中爆发、高校储备人才供给不足、竞业协议的流动限制,三者共同导致智能驾驶人才供需矛盾尖锐。

开源人才供给

某种程度上,造成智能驾驶人才荒的另一个原因,在于智能驾驶技术对于研发人员的高要求性。

根据中国汽车工程学会对智能网联汽车91家上下游企业的调查结果显示,智能网联汽车的研发人员专业来自计算机、车辆工程、电子信息、自动化、机械等专业。而目前,精通汽车及人工智能领域知识的研发人员数量稀少。

尽管智能驾驶人才供需矛盾不能立刻解决,但在多方努力之后,未来或将迎来转机。

随着智能网联汽车被列入“十四五”发展规划,教育部在《普通高等学校本科专业目录》中新增“智能车辆工程”专业,包括哈尔滨工业大学、重庆理工大学在内的多所高校已开设这一专业。

此外,不少机构及企业将目光瞄准产学研联合培养模式。

2020年10月,中国汽车工程学会与包括吉利、比亚迪、奇瑞、上汽通用五菱在内的6家主机厂,以及26所国内高校签署人才培养战略;中国汽研联合清华大学、重庆大学等12家高校启动“i - VISTA 智能驾驶人才培养计划”;百度Apollo去年6月发布“Apollo智能网联教育解决方案”,目前其已经与北京电子科技职业学院、上海科学技术职业学院、慧科集团等高校及企业展开合作。

「无人」驾驶,正在遭遇「用人」荒

智能驾驶行业兴起之后,部分线上培训机构也将智能驾驶纳入课程。尽管此类课程教授的知识是否可应用于实际工作仍存疑,但其为大众开辟了一条更容易接触智能驾驶知识的渠道。

前Google X实验室创始人、美国在线教育平台优达学城创始人Sebastian Thrun曾在品玩的一次采访中表示,传统教育因难以跟上技术的发展速度,导致高校为学生提供的教材与行业需要并不匹配,进而促使他离开谷歌。

“我可以继续留在Google做无人车,或者去教成千上万的人做他们自己的无人车。我认为教育是推动技术发展最好的途径,因为授人以鱼不如授人以渔。”

事实上,智能驾驶研发人才数量更多的美国,同样面临着人才供应不足的困扰。

美国智能网联车辆协会会长Scott McCormick曾对中国汽车报表示:“目前我们与中国面临的困境一样。从事人工智能(AI)的研究人员,他们本身不具备汽车方面的知识,懂AI还懂汽车的人才非常缺乏。”

不过,美国凭借着数量众多且实力雄厚的知名高校,以及研究院积极与企业紧密合作开展项目,为其培养了大量研发人员。另外,美国主机厂收购自动驾驶公司或部门,也在一定程度上缓解了智能驾驶人才的紧缺。

消除高校教育与行业需要之间的沟壑,或是中国培养智能驾驶人才的主要手段。

行业“去人化”,人才是关键

随着人工智能技术的发展以及人力成本逐年攀升,各行业“去人化”越发明显,无人驾驶、智能客服等技术应用体现着这一趋势。而推动“去人化”进程发展的关键,正是人才。

咨询管理公司光辉国际发布的一份报告显示, 中国有93%的企业领导者认为,重新培训劳动力及从外部聘请劳动力是成功的关键。同时该报告指出,技能型人才短缺是全球性问题,从劳动力丰富的市场聘请人才并不能一劳永逸。

目前,中国政府、部分高校及企业等针对智能驾驶人才培养采取相应行动,但参与者数量仍有待提升。

随着日后更多相关计划的公布及企业积极参与,中国智能驾驶人才来源或将丰富,行业发展因此更上一层楼。

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