在曩昔的一年多里，九章智驾在跟许多自动驾驭公司沟通时听到的最高频的关键词正是“交给压力大”。这些自动驾驭公司的神经时刻紧绷着：没量产订单的时分，愁的是订单从哪来；有量产订单的是，愁的是怎样保质保量交给。

　　“哪怕客户提的需求是错的，咱们也不得不跟着他们去试错，以此来证明咱们是对的。”“要求的是飞机的质量，但给的是玩具的价格。”“简直把咱们‘往死里日’啊。”“跟主机厂打交道，没有谁能够活得有庄严。”在这个阶段，简直每个供给商都觉得自己被主机厂给PUA了。

　　可是，贵为“甲方爸爸”的主机厂们也并不轻松。算法怎样移植、软硬件怎样协同、信息安全问题怎样处理、V字型开发流程是否要继续坚持......这些问题无一不令人头疼。

　　鉴于内部培育工程人才的周期比较长，许多自动驾驭公司都将从工程才华强的公司里“挖人”视为补齐工程短板的捷径，可是，怎样保证挖来的工程人才华留下来，对许多自动驾驭公司的CEO们来说也是个严峻的应战。

　　在量产交给阶段，大多数公司都是疲于奔命，在招聘时，只需他能对我的项目交给“有用”，就赶忙招过来 ，鬼才管他是不是跟我“三观共同”。这就导致，在交给阶段，许多公司都招聘来了一些跟自己的团队无法交融的人进来，从而导致公司质量下降。

　　不过，这些问题并非彻底无解——在本文的第三部分，咱们以近8000字的篇幅介绍了一个“自动驾驭公司怎样进步工程才华”的事例。

　　上一年下半年，在一次线下活动上，九章智驾曾向两位主机厂的自动驾驭产品司理抛出一个问题：从主机厂的视点看，衡量一个自动驾驭供给商的量产才华的最首要方针有哪几个？

　　A.量产阅历。即你这套自动驾驭计划现已搭载在多少辆车上，而且这些车也现已上路了。

　　C.供给链办理才华。其间，最重要的是保证供给商的交给才华，并在供给商面前有较强的议价权。

　　F.本钱操控才华。除前面所说的供给商办理才华外，内部运营功率的进步，也是本钱操控才华的重要组成部分。

　　G.可扩展、可迭代的才华。即你的计划要能呼应供给商的需求，添加新的功用。

　　H.商场调研才华。即你怎样去点评自己在未来能取得多少订单，并怎样在此基础上规划自己的产能，以做到供需之间的平衡。

　　除终究两条外，前面几条都指向了“工程落地才华”，即把PPT上的计划转化成实在能够出售的产品的才华。

　　工程，是一个跟“科学”相对的概念。关于两者的差异，有几个大牛的解说有必定的参考价值——

　　其一是航天工程学家西奥多·冯·卡门的观念：科学家研讨世界的原本面目，而工程学则发明不曾有的世界。

　　其二是波士顿大学电气与核算机工程系的教授马克 N·霍伦斯坦在《工程思想》一书中的观念：科学便是寻觅或许性，而工程才是要去收敛到一个最经济的路途上。

　　简略地说，从科学到工程，至少有要跨过两个妨碍：能造得出来，本钱可控。显着，这不只取决于你对技能原理的把握才华，运营才华相同重要，乃至占的权重更高。

　　在自动驾驭的量产实践中，工程才华常常会集体现为将有限资源的价值“吃干榨净”。

　　宇多田在《辅佐驾驭，不信任天才》一文中说到：自动驾驭计划公司一般信誓旦旦告知主机厂，只需用X颗激光雷达与X颗摄像头和毫米波雷达，就能完结杰出的上下匝道与自动变道等才华;但本相是，他们底子没有挑选硬件的权力——主机厂底子不会看科技公司给出的计划，而是直接告知你——“我便是只需200万像素的摄像头和这点儿算力。你，去给我做。”

　　这篇文章中还说到，许多对本钱操控极端严厉的车型，会想方设法让自动驾驭计划公司“用参数再低X倍的硬件”来完结他们所说的才华。

　　也有主机厂的自动驾驭产品司理告知九章智驾，自动驾驭计划公司当然能够靠依赖于很大算力和许多传感器的计划做demo给主机厂看，但到了实在量产落地时，主机厂对本钱卡得很死，因此，算力和传感器都不会装备得很高；一同呢，量产计划的功用也不能离demo中的体现相差太大。

　　进入2023年，“硬件减配”现已有了预兆，即一些对本钱灵敏的主机厂现已开端考虑将激光雷达从之前用3颗的减为1颗，将soc从之前的2颗减为1颗；但他们并不期望硬件的减配会带来系统功用的显着后退。这简直是把供给商方在火上烤啊——软件优化的作业量大幅度添加。

　　“要求的是飞机的质量，但给的是玩具的价格。”主机厂的“既要又要还要”，让自动驾驭计划商们觉得自己被PUA了。与此一同，他们有也深化地知道到，“吹嘘”是要缴税的。

　　贝加莱工业自动化(我国)有限公司技能传达司理宋华振在解说“工程思想”时说到的一个概念能够用来归纳上述现象：在绑缚条件下作业。

　　宋华振说：“一个资料或许是易于加工的，但寿数却并不长，一个寿数满意要求的资料或许需求许多个杂乱工艺段来完结，你能够用高品质的资料或工艺，可是，本钱却是不能承受的，而工程师任何时分都得面对这些并不抱负的绑缚条件（或许是两条，也或许更多），并从中寻觅最优途径。”

　　自动驾驭的工程落地难体现在各个方面。下面，咱们从硬件、软件、软硬协同及计划与场景的适配几个层面简略举例剖析。

　　某新势力的算法工程师说：许多人吐槽咱们公司的第三款车上毫米波雷达的方位影响漂亮度，对此咱们并不否定，但咱们也是有苦衷的——假如规划时坚持漂亮优先，那毫米波雷达的功用就会遭到搅扰。

　　这位工程师说：“毫米波雷达很简略遭到搅扰，我之前做毫米波雷达开发时，花了许多心思去考虑油漆的厚度会对毫米波雷达发生怎样的影响。”

　　激光雷达的造型怎样跟车辆进行匹配，这个问题看起来很简略，但实践上，倾斜角多少、转角多少这些主机厂提出的细节消耗了激光雷达厂商太多的精力和人力。有激光雷达厂商的出售称，这些“折腾”让他们不敢轻率接太多客户的订单。

　　此前，从前发生过激光雷达被撞坏，修理需求将近1万元的事例，对顾客来说，假如随时忧虑前面有个很贵重的传感器或许会被碰坏，那体会是适当糟糕的，因此，整车安顿工程师们得考虑清楚，如激光雷达怎样装置才华彻底避免剐蹭。

　　某造车新势力的算法工程师说，他曾亲手拆解过自家公司的车，发现自动驾驭域操控器装置在副驾的地板下面，“藏得很深，但假如上面再铺了地毯之类的东西，它的散热就会存在很大的问题。”

　　这位工程师以为，域操控器也能够用水冷系统来散热，但现在的装置方位会导致售后修理的时刻本钱很高——究竟，他花了2个小时才将域操控器拆下来。

　　质检部分即便发现了这一问题，他们也没权限去改；即便把问题反映上去了，从整车布局的视点看，也很难调整，究竟，现在的计划，已是经过了无数个回合的调试的产品。

　　激光雷达是装置在车上的外外表，直接被暴晒，因此，在环境温度很高的条件下，其“体温”会比域操控器高得多。为保证激光雷达在阅历过吐鲁番的的高温后仍然能够有用作业，激光雷达厂商们需求把一切散热和加强传导的资料都研讨个遍。

　　摄像头的散热相同令人无法省心。“L2的摄像头听上去没有那么巨大吧，但这个摄像头放在窗户底下阅历高温的检测，因此，其在散热才华方面面对的应战比域操控器还大。”某Tier 1 CEO说，摄像头散热才华，对自动驾驭公司的热试验仿真试验才华要求很高。

　　某主机厂自动驾驭产品司理吐槽道：自动驾驭硬件的车规规范是怎样的？现在职业里并没有一个共同的说法。实操的进程中，各家都是自己界说一套规范，成果就常常遇到这两种问题：

　　供给商做的“车规级”产品，客户并不认可，或许，是按客户A的要求达到了“车规级”，但B客户不买账；

　　某一家主机厂先用了A公司的产品，然后他觉得车规是这样的，那么B公司再来供货，他的产品实践上也是ok的，但跟A公司的规范不相同，成果被主机厂回绝。

　　自研的域操控器、传感器，假如预期订单不行抱负，或许找不到乐意代工的供给商，这时分，自动驾驭公司门或许被逼自建出产线。如此一来，本钱岂不是又上升了一层？

　　再者，自建的出产线等规范进行的稽核。假如没有经过稽核，那主机厂就不会有信赖感。

　　此外，自建出产线便等所以进入了制作范畴，而关于科技公司进入制作时面对的应战，马斯克此前在介绍星舰基地时有过一段特别经典的话：

　　“我以为，现在规划被高估了，制作被轻视了。人们一般以为，就像灵光一闪，有了这个主意，作业就好了，但像这样的规划，在出产系统中简直是千分之一，乃至万分之一的作业量。

　　“比方拿咱们在规划猛禽号火箭发动机时所花费的精力与制作出产系统比较，开发制作系统远比规划困难10-100倍。比较于进入制作系统的作业量而言，规划的作业量四舍五入为零。

　　“假如人们没有从事过制作业，尤其是制作一些新的东西，那他们就不会了解这一点，他们会以为规划是最难的部分，觉得出产就像复印件或相似的作业，这种主意是彻底过错的。”

　　对软件的工程化，某明星算法公司的界说是：将算法实在运用到车上做成产品的转化进程，包含算法与车上的相关件打通、毛病诊断才华、毛病处理才华等。这个进程相同困难重重。

　　某世界Tier 1算法工程师说，最一开端，AEB刚上车的时分，他们仍是做得很轻松的，由于，其时客户无非注重一个维度：在NCAP测验中的得分；但在2019年之后，跟造车新势力协作时，他们更注重的是，在实在到了车上，AEB的正确触发率是多少。“这个要求对咱们来是便是灾难性的，由于‘正确触发率’是一个笼统的概念，这意味着客户的需求实践上不是那么明晰，你做得越多，反而或许做错得越多。”

　　某造车新势力算法工程师说，之前做NOP时，老板提出的一些新增需求，超出了公司现有的实践才华。“做那个功用，需求供给商供给更多底层信号来供咱们进行更深度的开发，供给商也能供给，但供给完之后，通讯负载也极大了，而负载过高之后，会形成整个整车can网络的通讯中一些优先级较低的信号就丢掉掉了。”

　　之前的ADAS，软架构简略，因此，系统集成起来比较便利，但在会集式架构下，大域控里包含太多东西了，一般，主机厂对域控中的各软件模块分隔定点，分隔定点看起来简略，但要把这些来自不同供给商的软件模块集成在一同，难度并不小。

　　假如集成得欠好，工作功率就会特别低——每个模块独自测验都没有问题，但集成在一同有问题了。那你找哪个供给商去追责呢？

　　此外，信息安全功用对代码质量的要求挺高。那么，在模块划分得比较多的状况下，怎样保证各模块之间代码质量的共同性？

　　某明星算法公司的工程师以为，为了让车的一切相关件打通，除了做底层软件外，他们还需求车企的规范做通讯，保证算法与底盘三大件、车身相关信号做交互。

　　算法并不能说溃散就溃散了，要有相关的处理办法，如在遇到紧急状况时将系统降级，将它做成一个安全形式交给驾驭员。这项才华，是现在许多算法公司所缺少的。

　　传统的V字型开发流程是否还适用于自动驾驭软件开发对“快速迭代”的需求，一向是存在争议的。某造车新势力软件开发工程师说，在实践中，咱们仍是更多考虑怎样处理那些迫在眉睫的急事，而不怎样会受V字型流程的绑缚。

　　某传统主机厂自动驾驭规控算法担任人说：软件的测验并不能“放水”，由于有时分测验不周全，导致软件会许多返工。

　　曩昔几个月里，在跟一些业界朋友沟通时，笔者常常提起一个观念：软件界说轿车，但硬件说了算。 什么意思呢？跟主机厂打交道时，硬件布景的公司，比纯软件公司的位置高。

　　许多业界人士在跟九章智驾沟通时都说到，“纯算法公司”很简略被替代，因此，在主机厂面前也没有话语权。

　　某主机厂自动驾驭产品司理说：“说实话，纯算法公司给传统主机厂做项目，合同金额300万，到后边，他们线万，主机厂是不会给你的。由于，他觉得你做的的东西就‘只值100万’，你也不能跟他们讲什么。”

　　某自动驾驭算法公司发现，自己给主机厂做劳务外包能赚到钱，毛利高达200%-300%，但其主营事务（卖算法）的毛利就10% 。“纯软件卖不了钱。除非你把软件跟硬件绑缚在一同，靠硬件收钱，把软件带进去。”

　　有不少算法公司为了赢得主机厂的信赖，乃至不得不去做自己并不拿手的硬件，成果，阵线拉得很长，亏本压力更大，人也被折腾得疲惫不堪。

　　不同于传统车辆，自动驾驭车辆在作业中需求软硬件的高度协同，而且，硬件的改动也往往对软件提出新的需求。

　　某主机厂算法工程师提出这样一个问题：在某些场景下，若激光雷达的勘探才华下降后，算法能不能进行“自动补偿”？

　　一般，算法公司都期望自己的产品能做成规范化产品，一个版本可卖给多家客户/多个车型。可是，适得其反。

　　主机厂为了寻求差异化，也为了寻求供给链安全，不同车型选用的自动驾驭的芯片（soc）都不相同，而鉴于东西链不老练、中间件难以规范化等原因，算法移植难度极大——依据A公司的芯片渠道开发的算法，无法直接在B公司的芯片上复用。

　　乃至，激光雷达测距方法或扫描方法、摄像头分辨率的改动，都或许会导致之前堆集的数据无法复用，算法也得被推倒重来。

　　在上一年下半年的一次线下活动中，某商用车无人驾驭公司技能担任人说：咱们现在，数据跟传感器是深度绑定的。比方我开端用A厂商的激光雷达搜集数据，做点云标示，后边再换成B厂商的其他一种技能路途的激光雷达，那我原本花几十万元搜集的数据都作废了。

　　对算法供给商（或主机厂内部的算法团队）来说，这意味着他们需求针对不同车型做定制化开发。

　　定制化开发意味着，每添加一个项目，你就得多招一批人；但假如哪天客户选用自研技能了，或替换供给商了，你这招的这帮人怎样安顿呢？

　　主机厂的供给商办理战略一般是，将软硬件等不同模块分隔定点，但这往往会导致不同供给商之间的协同性很差。

　　选用这种方法最令人苦楚的两点：一是这些组合在一同的软硬件公司在工程进度上很慢，他们需求不断地进行磨合；二是搞不清楚问题的源头，一旦系统出了问题，几家供给商之间相互踢球，主机厂往往不知道该让谁来处理。

　　或许，预集成（芯片、算法、传感器在交给给主机厂之前就现已被集成到一同了）是一个比较好的方法。但预集成的话，“项目司理”由谁做呢？预集成的软硬件接口由谁界说呢？芯片厂商的人担任项目司理吗，传感器厂商凭啥鸟他们？

　　实践中，主机厂往往指定一家Tier 1来担任“项目司理”的人物。但Tier 1也是满肚子的冤枉啊——Tier 2是由主机厂“钦定”的，Tier 1并无法挣差价；但主机厂又不想承当职责，Tier 2的交给出了问题，主机厂仍会向Tier 1问责。因此，在许多项目中，自动驾驭公司都不想做Tier 1。

　　为了既处理软硬件高效协同的问题，又能避免上面的一系列问题，许多算法公司挑选自研域操控器、中间件，域操控器公司也自研算法、中间件，中间件公司也挑选自研算法、域操控器......

　　某感知算法公司决议自研中间件的理由是:许多工程问题都卡在中间件环节，但跟外部中间件厂商的协同很难。 但这个逻辑如同不太对啊，莫非自己组成团队做中间件，难度就比跟他人协作低？

　　现状是，等于每家公司都在“无鸿沟扩张”，阵线拉得越来越长，从而离盈余之日越来越远。

　　某Tier 1的工程师说，在做底盘、发动机等传统轿车的零部件时，他们首要是跟内部的产品规划、质量、售后、测验等部分对接，但在做ADAS产品担任人或系统工程师的时分，为了了解到更详细的产品参数，除上述部分外，他还需求跟系统功用、硬件架构、ECU、传感器单元等相关部分的人沟通。

　　某造车新势力算法工程师说：有些开发还没有将需求界说清楚，就直接交给测验部分去测。

　　像NOP这种的新功用在初次上线时，测验环节并没有现成的阅历可供参考，有时测验使命交到他们手上，他们会直接问开发部分“这东西该怎样测”，这时，开发的搭档或许也答不上来。

　　所以，测验部分的人了解了，开发部分自己都还没有搞清楚需求的鸿沟在哪，“我擦，你都不告知我规范是怎样的，我怎样去验证它合格仍是不合格？”

　　“传统轿车的硬件产品，底子上，到了SOP这一步，工程师们的使命就算画上了句号，剩余的问题交给质量部分、售后部分就能够了；但自动驾驭来了之后，软硬件结合及在此基础上发生的OTA其实处于一个长时刻无法’结案‘的状况。

　　“SOP 1之后是SOP 2,底子上每隔一段时刻就会有一轮新的迭代需求，这也导致整个开发流程十分长，而工程师们也会被搞得疲惫不堪，你的使命如同永久都没完没了。”

　　对这些公司来说，在很大程度上，对场景的了解，是比技能原理更高的壁垒，谁对场景的了解更到位，谁就更有才华以更低的本钱做出最适宜的计划。

　　如易控智驾技能VP林巧向笔者介绍怎样避免算力资源的浪费时说：必定要深化了解场景。比方，咱们做面向矿山无人驾驭场景的算法，不需求像在揭露路途上那样去猜测前方会不会忽然跑出来个小孩，也不需求去猜测会不会跑出个小动物，这就让猜测模块简略了许多。

　　但问题在于，大部分细分场景的L4公司都无法派出大队人马驻扎在现场去“了解场景”，假如真的如此，成果或许是天价——实在的、优异的算法工程师、架构师实在是太贵了，假如以他们的薪酬来核算服务费用，一切的订单都是亏本的。

　　关于正常的AI企业，重头的开支原本是在研制上，可现实教育之下发现，更多的本钱及精力其实消耗在跟场景适配的工程环节。

　　不论对哪种类型的公司而言，要想在前装量产上有所作为，就得进步工程化才华。从笔者了解到的状况看，进步工程化才华的组合拳中首要包含了如下几项——

　　为处理技能人才工程才华遍及缺少的问题，谷歌的做法是招许多着手才华强的博士来做工程人员，然后，让工程团队亲身下场做研讨，研讨和工程开发不分居——谷歌没有严厉含义上的研讨部分，一切开发人员遇到实践问题需求研讨时，由于没有能够盼望的研讨部分做后台，只能自己着手。

　　国内公司中，华为长时刻以来都着重专家“笔直循环”机制，即专家不能在一个岗位呆很长时刻，要到前哨作战去循环。在华为，一部分人在研制部分和工程部分之间轮岗，是常态（技能研制到工程研制居多）。任正非以为，“没有理论的实践，会在盲目探索中阅历数十次才华感觉到；没有实践，对理论就没有深化的了解”。

　　某自动驾驭公司的高管称，他们在跟华为深化沟通后得知，华为将研制部分的定位从本钱中心调整为赢利中心，如此一来，对研制工程师的查核都是依照赢利中心的规范来的——不是看你发了多少论文，而是要看你开发的产品好欠好卖，帮公司发明了多少赢利；能够说，研制部分也要以事务为导向，那研制人员必定要时刻考虑工程化的问题。

　　相同，矿山无人驾驭公司易控智驾的战略也是研制和工程不分居，乃至，是让工程布景的人来带研制团队。

　　就这一论题，九章智驾近来跟易控智驾车辆VP、产品总监、感知算法专家、项目司理、整车EE工程师等多人沟通后，总结出以下几点——

　　在2021年末的一场人才沙龙上，易控智驾开创人兼CEO Wason称，从一开端，他就没有把算法看得那么重，但对工程问题特别注重。

　　Wason说：“咱们董事长张磊曾在宇通担任新能源及无人驾驭研制，而且也有煤炭相关作业阅历，他在团队办理上就很注重工程化；第二合伙人林巧也是硬件工程布景，第三个合伙人也来自主机厂，车辆工程布景。能够说，咱们的顶层架构便是工程导向的。”

　　易控智驾在安排架构方面的其他一个亮点是：公司内部所称的“工程部分”，特指担任无人驾驭运送运营、运维的部分，而担任将技能产品化的那些工程人才，都被划在“产品部”了；此外，研制部分占比人最多，但实践上并没有“纯研制部分”，许多的研制人才华的是“工程的活儿”。

　　在建立初期的探索阶段，易控智驾底子上只能依据现有的技能水平做计划，但往后发现，工程现场的不少需求超出公司现有技能水平。因此，2021年之后，在董事长张磊的主导下，公司开端以现场的工程实践优先，技能仅仅为工程需求服务。

　　这个进程中，安排架构方面最大的改变体现在车辆工程部——之前，公司也有车辆工程部，可是挂在技能中心下面，但到了2022年，车辆工程部被独立出来，由一个专门的VP来担任。

　　之前，易控的技能人员以算法工程师为主，车辆方面，便是主机厂给什么车，他们用什么；后来，是跟主机厂联合开发，但发现作用也不及预期（究竟，主机厂的客户许多，不或许在单一的小客户身上投入太多资源）；在车辆工程部建立之后，线控底盘及三电系统都由自己界说了。

　　易控智驾的总人数中，研制人员占比最高，但研制人员底子都是带着工程思想干事。

　　2022年下半年从主机厂参与易控智驾担任合伙人兼车辆VP以为，研制跟工程是一脉相承的，两者没有严厉区别。“必定要结合场景及工程需求去做你的研制，研制的时分就要有工程化、落地运用的概念。假如工程都做欠好，那怎样能称为研制呢？那不就建了一座空中楼阁嘛？”

　　易控智驾前算法总监以为，在2016-2018年，把握算法的人还不行多，那时分，最有价值的便是算法了，但现在，把握中心算法的人其实许多了，算法现已没那么奥秘了。实践上，详细落地中，在1000行代码中，实在中心的算法或许不到总代码数的10%，乃至不到5%，剩余的90%、乃至95%以上都是在处理各式各样的corner case，这都归于工程化问题。

　　在公司建立之初就参与的感知算法专家说：“咱们的研制终究仍是要体现在事务中的，因此，不能仅做纯技能研制，而是得考虑技能怎样直接运用于咱们的产品上。我地点的部分，在他人看来或许便是一个纯研制部分，但实践上咱们也是偏工程、偏事务导向的。”

　　这位感知算法专家称，整个公司的思想方法都是工程导向的。由于，从公司建立之初，高层就反复着重“咱们做的是to 大B的事务，因此，要以事务需求为导向、以产品为导向”，久而久之，一个以工程为导向的文明就形成了。

　　近来，在ICVS的论坛上，笔者偶遇了已在几个月前离任的易控智驾前算法总监赵博士，聊工程化的论题，赵博士说：“只需前期的Demo算是纯技能，后边咱们更多的时刻都花在工程化上。建立工程化系统不像算法那么深邃，但需求的时刻很长，尤其是人跟人之间的磨合进程，没有捷径可走。因此，一个公司假如能在工程化上走在前面，工程化才华就会成为他们的护城河。”

　　比方，许多公司都会说自己的无人驾驭功率现已超越人工，但咱们很坦白，咱们以为，无人驾驭究竟是一个运送东西，功率不能自己说了算，而是得反映到客户的作业功率中去。

　　假如只看运营商场的话，无人驾驭的作业时长是超越人工的（能够省去换班、吃饭、上厕所的等时刻），但看全体作业运送功率的话，咱们现在还不如人工。为进步功率，咱们对研制作业做了许多分化。

　　易控智驾的产品司理说，在参与易控智驾之前，他在另一家公司担任矿山信息化处理计划的出售，许多时分，公司更多地注重自己的出售额和赢利，而对这个东西对客户有什么用注重比较少。“所以，在计划规划的时分，咱们寻求的是大而全，但有许多功用虚有其表，客户底子用不到。”

　　而现在，做工程运营，易控便得保证每一项作业都能发挥相应的效益。“你每做一个功用都要考虑它的价值点，我是能够帮客户进步零点几个百分点出产功率，仍是能帮人家下降几个百分点的出产本钱。那些看上去花里胡哨但对节约本钱 进步功率没有协助的作业咱们都不做。”

　　易控车辆工程VP以为，矿山无人驾驭是个出产东西，用户便是期望用它来降本增效，没有像C端用户那样的“花里胡哨”的诉求，因此，他们会要更多地注重可靠性、毛病率、保护的便利性及本钱。

　　“有时分，为了避免一些小概率事件，自动驾驭公司会添加许多本钱，但问题也没有彻底处理，而仅仅把功用从80分进步到85分，或许从90分进步到92分，从工程的视点看，这样未必有含义。”

　　“咱们做研制，不盲目寻求巨大上，不需求花里胡哨但实践用不到的东西技能，好用就行，因此，做减法、化繁为简很重要。我来易控智驾的第一天，就把车上的零部件做减法，比方，将许多线束、接插件合二为一。”

　　易控感知算法专家说，在挑选运用哪个算法模型时，他们更注重这个模型的可靠性和实用性，而不是它的先进性。“比方说，咱们当时感知算法顶用的深度学习算法模型或许仍是三年前、四年前的，它的功用不是最好的，但可靠性是最好，那这个咱们就以为这是适宜咱们的算法。”

　　聊到这儿时，笔者有一些猎奇：“这样做，有没有忧虑就他人会觉得你们的技能不行先进？”对方的答复是：“不忧虑。相同是一个老练的、不那么先进的技能，他人不能把它用好，而我能用得很好，这便是很强的工程才华，这也是一种竞赛壁垒。 ”

　　易控的感知、规控算法等多位研制主干长时刻驻扎在工程现场（矿山）。笔者乃至曾在三年前亲眼目睹了易控的多位算法工程师在矿车上改代码的景象。

　　这些驻扎在现场的研制人员，不只仅搜集场景对研制的需求，而且，还会“亲身”上阵处理一些工程问题。比方，在土方挖采的时分怎样布铲、车辆的工作中怎样拟人化、待装载位的计划怎样跟现场匹配、车辆的通行功率怎样进步？

　　2022年7-8月份，在疫情特别严重的时分，原本的安全员回家后无法回来现场，而他们又无法招到新的安全员，然后，车辆点检等维保作业就没人做了，针对这些问题，易控的研制人员拟定了许多 check list ，涉及到如下问题：复盘车辆的月点检、周点检、日点检怎样做，挡墙应该修成什么样，加油环节怎样做，整个进程中各种设备之间怎样协平等。

　　在这些琐碎的细节承认结束之后，他们发现，现场的安全员能够削减70%。现在，底子上每10辆车只需求3个安全员了。

　　从以上细节能够看出，在易控智驾，除了HR、财政等职能部分外，其他部分的人，不论手刺上印的Title是啥，实践上都是在“给工程部分干活儿”。

　　在软件算法布景的无人驾驭公司，要盼望存量人才华在短期内补上工程化才华，过于“奢华”。因此，职业界更常见的做法是，从工程才华更强的公司挖人。因此，博世、法雷奥、经纬恒润这些老牌公司也成为了自动驾驭工程人才的黄埔军校。

　　前段时刻，一位曾供职于英伟达的朋友在跟笔者聊起被业界广泛吐槽的“英伟达服务差”的论题时说：“英伟达做欠好服务，有很大的必定性。由于，做服务的人，在公司里位置不高。”这话有理，假如一个部分的人在公司里拿的钱比其他部分少，而且受尊重程度也不行，那怎样盼望他们能乐滋滋地替客户服务呢？

　　同理，工程人才在参与自动驾驭公司后的诉求也会是：要么给我钱，要么给我权，不然，我就卷铺盖走人。

　　在自动驾驭职业，总体上，研制人才的教育布景、作业阅历要比工程人才更光鲜，因此，在许多状况下，研制人才以为，工程人才应该崇拜乃至是俯视他们，他们还或许会以高高在上的姿势跟后者共处，乃至对后者提的合作要求有一些“不屑”。

　　现实上，有些算法公司面对的问题正是，好不简略从别处挖来了工程人才，但由于开创人和中心高管都是研制布景的，工程人才在这儿没有实权，“说了不算”。因此，干不了多久就被逼走了。

　　孟子在《滕文公章句上》中提出了“劳心者治人，劳力者治于人”，大约科学便是“劳心”而工程技能则是“劳力”，可见，咱们的文明中，工程人才的位置天然就不行高。 但要想留住工程人才，就得改变这种文明，在企业界部建立起工程人才满意受尊重的企业文明。

　　许多企业的CEO都说自己很注重工程化才华，那么，你细心想想，做工程的人在公司的安排架构中的位置是怎样的呢，他们每个月领了多少钱呢？他提的主张，遭到注重了吗？

　　据网络最近热传的文章《任正非在“难题揭榜”花火奖座谈会上的说话》，华为将科学家的生长路途分红两条：一种是笔直往上走，为了科学抱负爬“喜马拉雅山”，薪酬钱少一点，可是收入必定仍是面子的；另一种是拿着“手术刀”参与“杀猪”的战役，用你学到的本事，帮咱们发现存在的问题，处理问题，发生商业价值，按价值点评或许钱会多一点。假如你以为钱拿少了，就拿着你的理论知识参与“杀猪”的战役去，收入多少与“杀猪”发生的价值相关。

　　这意味着，在华为，平等级的工程人才的收入不会比研制人才低，乃至或许更高。

　　在易控智驾，前面说过，除CEO Wason外，仅有的三个合伙人（其间一位担任董事长，其他两位担任VP）全部是工程布景，因此，也彻底不存在“做工程的人位置不高”的问题。

　　易控智驾项目司理乃至还说：“在易控，工程部分便是研制部分的甲方啊，假如甲方不必咱们的技能，那咱们做得再多也没有含义啊。”既然是甲方，怎样或许位置不行高呢？

　　工程才华，是要靠堆集的，而堆集得怎样样，在很大程度上取决于团队的稳定性。

　　现在，整个无人驾驭职业的一个遍及状况是，咱们相互靠加薪来挖人，有的就仅仅是靠钱来吸引人，团队的稳定性总体上很差。但易控智驾是一个稀有的破例。

　　易控智驾的感知算法专家自公司建立之初便参与，至今现已有四年半了，而跟他一同参与公司的其他3位搭档至今都还在。

　　易控智驾的项目司理算上这个职业的白叟了，在2021年10月份参与易控智驾前，他说先后在其他两家矿山无人驾驭公司作业过两年多。据他说，易控的团队稳定性要比他的其他两家前店主强得多。“我参与易控到现在也很快一年半时刻了，据我所知，中心人员离任的只需一位。”

　　不只如此，多位受访者均不谋而合地说到，在易控智驾，职工的主人翁知道遍及比较强，许多人是诚心为公司利益考虑。“咱们干事首要靠自驱力，而不是KPI。”

　　在笔者深化了解过的自动驾驭草创公司中，易控智驾在团队稳定性、职工归属感、团队凝聚力方面的体现，无出其右者。笔者总结出的原因有如下几点——

　　易控许多的技能人员是长时刻驻扎在条件艰苦的矿上的，在这种环境下，团队还能坚持很高的稳定性，这首要跟Wason的用人战略有很大联系。

　　2020年3月份，笔者在跟Wason沟通时，Wason说到一个观念：我以为做成事，不必定需求很牛逼的人。起先，笔者是将信将疑，但到了量产及工程落地阶段，这个观念得到了进一步的验证。

　　工程化才华，相似于日本的“工匠精力”，外表看起来“单调单调”，实则壁垒很高。能不能搞出好的构思，天才的“灵光一闪”很重要；但工程化才华，尤其是硬件工程才华，哪怕特别牛的人，也需求熬满意的时刻才华“修成正果”。

　　在很大程度上，这个“熬”的背面是一种“忍耐单调乏味”的才华。许多细节，你或许现已迭代了几十遍了，也没有实质性发展。所以，很牛逼的人，或许“自以为很牛逼”的人，反而很难具有这种才华；或许是，“不屑于”具有这种才华。

　　近来，在跟一位不久前从无人驾驭公司算法岗位离任转到金融职业的朋友聊地利，谈起转行的原因，笔者恶作剧称：“你这家伙，工程化才华必定不行吧？我看你写长文章时那诙谐幽默的风格，就判定你‘多半不是个工程化人才’。”对方居然没有否定，而是哈哈大笑。

　　某互联网巨子在做自动驾驭时还遇到一个问题：内部有个相似于“研讨院”的安排，自动驾驭部分就脱胎于这个“研讨院”，这些从“研讨院”出来的人都热衷于发论文、打榜，对工程化所需求的本钱操控（如节约算力）、进步产品可靠性及运营功率等没什么爱好。

　　一位主机厂的朋友曾戏谑称：“我发现，无人驾驭公司的算法人才底子上以为自己是‘摘星星’的，对量产交给中需求的工程细节问题，充满了不屑。”

　　2021年7月份，九章在招聘作者时提了个规范“有很强的工程化才华”，大部分人应该都没看懂这句话什么意思，但咱们的咨询担任人刘嘉俊是看懂了——把极端琐碎的信息整理成结构化的、信息密度很高的文章或陈述，而且还要将有限的资料的价值都“吃干榨净”，这个进程极度单调乏味，没有很强工程化才华的人必定干欠好。

　　而从咱们实践的成果来看，也是那些阅历最好也最聪明的搭档最无法忍耐一向干这种没有技能含量的作业——究竟，他们彻底有时机挑选单调程度更低、薪水也更高的作业，干这种琐碎的作业，时机本钱实在太高了。

　　实践上，一向有耐性做个“信息搬运工”，不断精进的，都只会是像笔者这种以为自己是个普通人、也甘心做个普通人的人。

　　硬让那些对单调乏味缺少耐受力的牛人去做工程，他们或许待不了多久就离任了。因此，要盼望技能人才有工程才华强，在招聘的时分，就不能过火垂青对方的简历牛不牛，而是偏重其落地才华。

　　Wason说：在许多牛人眼里，咱们矿山无人驾驭是“比较 low” 的赛道，因此，他们底子看不上，咱们得找更适宜自己的人。

　　实践上，与职业里盛行的从巨大上的职业、明星公司挖一些有光环的牛人不同，Wason更喜爱从那些职工收入水平比无人驾驭赛道低、作业条件又比矿山无人驾驭赛道更艰苦的“寒门赛道”里选拔优异的人才，这样，职工就有觉得自己的收入变高了、作业条件也改进了，取得感就比较强，因此归属感也比较强。

　　这话倒不是diss易控智驾那些工程才华强的朋友们“不行牛逼”，而是说，他们中的许多人不符合吃瓜大众的规范下的典型含义上“牛逼”。

　　无独有偶，上一年年末，禾赛CEO李一帆在承受九章智驾采访时也说到，公司在进入从1到10的阶段后，对“牛人”的界说要调整——不能仅是简历牛，要看是不是满意务实、落地才华怎样。

　　在量产交给阶段，咱们都是疲于奔命、焦头烂额，招人的时分，鬼才管他是不是跟我“三观共同”，只需他能对我的项目交给“有用”，就赶忙招过来；至于招这个人对安排文明是否有损伤，对不住，我现在还顾不上考虑。这就导致，在交给阶段，许多公司都招聘来了一些跟自己的团队无法交融的人进来，从而导致公司质量下降。

　　上面这段话原本仅仅笔者的“凭空猜测”，但前段跟一个在工业一线的朋友聊起时，他“居然”特别共识。“现在，咱们面对的更多是怎样生计的问题，底子顾不上有庄严地活着。”可见，许多公司的团队不稳定，从为了敷衍项目交给而下降招聘规范那一刻起就注定了。不过，这种问题并没有在易控智驾呈现过。

　　易控智驾项目司理说，他们对新增人员是很慎重的，“对提名人才华和本质的调查很严厉，尤其是，在查核提名人跟咱们企业文明的匹配度上下了许多功夫。”

　　关于挑选机制的严厉程度，在2021年末的一场人才沙龙上，易控智驾CEO Wason称，或许要知道100个人，才华招到1-2个，“必定要保证招到跟咱们自己的文明很挨近的人”。

　　怎样判别提名人跟自己的文明很挨近呢？其实很难，Wason说，没有捷径，很难经过一两次的面试就判定一个人适宜仍是不适宜，“一般，我遇到的提名人，都是跟我知道一两年、两边沟经过许多轮之后才参与咱们”。

　　Wason说，提名人不只需跟他聊，还要跟他们团队的其他人聊。“聊得多了，他就知道咱们的文明是怎样的了，他认可不认可，咱们的人也渐渐心里有数”。

　　此外，据笔者了解，Wason对提名人的背调，一般不是托付给第三方背调公司，而是亲身做。Wason在职业里的朋友十分多，依据“六度人脉”理论，他很简略就能联系到跟提名人有交集的人，然后去当面沟通。

　　当然，这意味着，招聘的时刻本钱极高。实践上，Wason的时刻有60%以上都花在了招聘了。但从成果来看，这是值得的。“经过这种方法招进来的人，磨合本钱才会比较低”。

　　“您乐意留在易控智驾，最重要的理由是什么?”在这轮访谈中，九章智驾向每位受访者都抛出了这个问题，而每个人给出的答案中，都有一条是：咱们的企业文明极好。

　　感知算法担任人说，在公司，咱们干事都很专心，人际联系也极为简略，对他来说，这是十分抱负的作业环境。

　　项目司理称，易控的全体文明比较扁平化，上层乐意放权，职工有满意多的发挥空间。职工在拿出计划后，能够积极争取资源，而上面也乐意支撑。

　　项目司理说，在他所阅历过的公司中，易控智驾CEO是最寻求极度通明的，“他常常会给职工共享各种音讯，包含融资发展、商务上的发展，也乐意共享他对职业的各种考虑。这样，咱们都能了解到公司工作的实在状况，所以会更有决心，更简略all in。”

　　易控的许多职工，在过会集驻矿的阅历。相似于军训相同，一群人在较长时刻内呆在一个半关闭空间，又为着同一方针斗争，彼此之间就简略建立起深沉的“革新爱情”。

　　上一年，笔者在朋友圈发过一段话：“在方针共同的前提下，一同加班做项目便是最好的团建。”多数人是不会认同这种“混账话”的，但假如企业文明满意好，多年后再回想，必定如此。 要不怎样说“一同下过乡、一同扛过枪”的人爱情最深呢？

　　一位年青搭档对笔者这句话形象深化，后来有一次咱们订加班晚餐的时分，她恶作剧说：“又要团建了。”从这个含义上说，为赶在节点前完结既定方针，易控智驾许多职工会集驻矿，便是“团建常态化”，久而久之，团队的凝聚力必定就很强了。

　　要让优异人才乐意长时刻呆下来，必定不能光靠企业文明、团队凝聚力这些精力利益层面的满意，还得满意他们的物质利益，而物质利益包含短期的和长时刻的。

　　短期物质利益方面，九章智驾经过跟猎头沟通得知，易控智驾的职工薪资要比同类型公司高出不少。

　　在优异人才比较缺少的职业里，资格深的职工与资格浅的职工薪资倒挂是遍及现象，站在用人单位的视点，这是“不得已而为之”，但站在职工的视点，这算是“欺压老实人”。假如薪资倒挂问题长时刻不能处理，那些满腹冤枉的老职工就会换岗。实践上，换岗现已成为涨薪的最有用手法。但在易控智驾，不存在薪资倒挂的问题。

　　Wason曾告知笔者，他们假如发现给新职工开的薪酬比老职工高，就会自动依据商场价及时上调老职工的薪酬。

　　2021年末的一场人才沙龙上，好几个CEO都诉苦提名人宁可要现金，也不要股票/期权，而尔后笔者在跟几个企业职工沟通时也听到了“我只看现金，不信任股票/期权”的说法，但这次，易控智驾的多位职工在跟笔者沟通时都披露出了自己对公司的期权“高度信任”。

　　这种“高度信任”，包含两个方面的信任：信任公司能成功；信任在公司取得成功之后，老板承诺给自己的那一份都能实现。

　　“信任公司能成功”，在很大程度上也跟公司工程导向的文明有关。由于，工程导向简略让咱们频频看到公司在商业化落地上的阶段性发展。

　　易控项目司理称，他觉得，易控真是在踏踏实实地做作业，不论是无人驾驭运营路程数据，仍是无人驾驭车辆规划数据，仍是在功率进步上的阶段性打破，都会让他们这些一线职工很有收成感和成就感。“这又让咱们信任公司的远景真不错，那在期权实现后，咱们个人未来的

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