電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/黃山明）如果在十年前，或許沒有多少人會想得到，汽車與AI的結合會如此之快。彼時，燃油車仍然占據(jù)市場主流，自動駕駛只是雛形。但與此同時，AI技術正在快速的發(fā)展，云計算、計算機視覺、深度學習、大數(shù)據(jù)等應用開始不斷涌現(xiàn)。

大量需求的出現(xiàn)，預示著行業(yè)的繁榮，并且AI技術已經(jīng)被認為是決定未來的關鍵技術。在國內(nèi)，2016年AI便被列入了“十三五”規(guī)劃綱要，此后每一年都被寫進了政府工作報告。確定的賽道，合乎邏輯的故事，尤其在2015年谷歌旗下的AI創(chuàng)業(yè)公司DeepMind制作的AlphaGo戰(zhàn)勝了世界圍棋冠軍，都讓無數(shù)玩家涌入，大量資本開始狂歡。但這場狂歡，如今卻迎來轉折點。

從風口到落下神壇

2017年算是AI行業(yè)的元年，資本瘋狂涌入。軟銀的CEO孫正義也在公開場合表示，人們應該為AI的發(fā)展做好準備，因為這個技術將在30年內(nèi)改變我們的生活方式。

孫正義的看法也代表著當時大多數(shù)投資人的看法，這也造就了AI企業(yè)估值不斷膨脹，許多企業(yè)在當時也想方設法在自己的身體貼上AI的標簽，因為只要這樣做就能讓企業(yè)的未來充滿想象，能夠擁有更高的估值。

市場的狂熱，也造就了對人才的渴求，不少AI企業(yè)為了能夠盡快招攬高端人才，紛紛給出高額薪酬，如騰訊招攬CV算法研究員，便開出了年薪60萬以上外加北京或深圳的戶口的條件，而商湯、曠視、百度等，在算法研究員崗位上開出了35萬-50萬不等的薪酬。如今回首來看，是否有一種強烈的既視感。

不僅是招攬更多的專業(yè)人才，同時一些有野望的企業(yè)也在研發(fā)上大力投入，如云從科技自2018年到2020年的研發(fā)費用累積達到11.8億元，而在2020年研發(fā)費用更是占到了營收的77%；依圖科技在2020年上半年投入的研發(fā)費用為3.81億元，幾乎與營收相當。

而這種情況在近期有了轉變，巨額的投入，高端的人才，以及完美的故事，但這些都無法換來足夠的收益。

利潤率不高的直接后果，便是許多高端人工智能人才漲薪幅度的緩慢。誠然高薪聘請應屆生著實讓AI行業(yè)迸發(fā)出了一段時間的繁榮場景，但等到這些人才真正進入到企業(yè)當中，卻陷入到了內(nèi)卷當中。

有一些行業(yè)內(nèi)的資深獵頭透露，一些AI企業(yè)的整體漲薪速度非常慢，比如在AI四小龍中，高學歷的應屆生工作2年漲薪不超過15%。要知道這可是處在風口上的行業(yè)，并非是傳統(tǒng)的制造業(yè)。對此只有一個解釋，那就是高昂的投入換不來豐厚的回報，企業(yè)也無力為員工提供更高的報酬。

有業(yè)內(nèi)人士表示，只靠算法的時代已經(jīng)過去，未來需要看各家的落地能力到底如何。AI的未來是屬于有場景業(yè)務的行業(yè)龍頭，如果只提供技術，沒有場景不懂業(yè)務，將越來越無法獲得客戶的認可。

因此，如今的AI行業(yè)，已經(jīng)開始了轉變，從專注于技術算法，轉變?yōu)檎嬲鋵嵉骄唧w的應用方案當中。而智能汽車的出現(xiàn)，讓AI似乎有了新的用武之地。

汽車軟件、算法市場高速發(fā)展 人才需求大增

如今在新能源汽車領域，隨著自動駕駛、車輛網(wǎng)的興起，汽車軟件及算法被擺在越來越重要的位置，有許多行業(yè)專家認為，如今已經(jīng)到了軟件定義汽車的時代。

BlackBerry QNX大中華區(qū)首席代表董淵文在接受電子發(fā)燒友網(wǎng)采訪時表示，軟件定義汽車的確是時下的行業(yè)主流趨勢，這一趨勢也是伴隨著汽車電子電氣架構向域控制的演變而來。

域控制器的發(fā)展對硬件芯片、操作系統(tǒng)、中間件、算法和應用、數(shù)據(jù)和云這五大關鍵技術均提出了更高的要求。而在這五項技術中，有四項都是軟件。由此可見，軟件對于現(xiàn)今和未來汽車行業(yè)的演進，對于新能源汽車和自動駕駛的發(fā)展是十分重要的。

不過對于軟件定義汽車，董淵文總結了實現(xiàn)的三大前提，第一，是標準化硬件的大規(guī)模使用；第二，是硬件和算力的預埋；第三，則是標準化軟件的大規(guī)模應用，標準化的軟件架構需要SOA軟件平臺。

就標準化軟件而言，作為底層的操作系統(tǒng)承擔著一個基石的作用。除了可靠性，操作系統(tǒng)以及中間件的功能安全等級也相當重要。BlackBerry QNX專注于以操作系統(tǒng)為核心的軟件研發(fā)與升級，聚焦于車規(guī)級操作系統(tǒng)的業(yè)務開發(fā)。同時，BlackBerry也將核心的安全技術應用于QNX軟件，在功能安全和網(wǎng)絡安全等方面提供可靠創(chuàng)新且經(jīng)認證的解決方案。

從人才角度來看，隨著基礎和應用軟件重要性的逐步提升，對軟件相關人才的需求可以說是與日俱增。這一增長趨勢也是伴隨著軟件定義汽車的日趨主流而不斷凸顯。

以智能汽車攝像頭市場為例，隨著自動駕駛的不斷普及，對于攝像頭以及相關算法的需求也在不斷提升，其中算法更是占了其中總價值的20%，不可謂不重要。

從近期的多家車廠招聘信息來看，以小米為例，給出的薪資已經(jīng)達到了42萬-84萬左右，顯然，這個薪資已經(jīng)比許多傳統(tǒng)AI廠商給出的報酬還要高了。

同時這些高企的薪酬并非隔離，據(jù)國內(nèi)招聘平臺給出的數(shù)據(jù)顯示，智能車人才需求同比增幅已經(jīng)達到了1.8倍，同時平均薪資同比漲幅達到21.6%，平均月薪為15367元。值得注意的是，自動駕駛算法崗最為稀缺，年薪甚至達到了百萬以上。

如蔚來給出的智能人機交互首席系統(tǒng)架構師的薪資便達到8萬-11萬，理想汽車開出智能座艙高級系統(tǒng)工程師的月薪為3萬-6萬。并且在自動駕駛相關崗位中，企業(yè)給出的最低月薪也達到了2.5萬。

汽車算法市場能否容納AI人才？

如今AI市場光環(huán)不在，更多的企業(yè)需要找到更務實的賽道。而前段時間的云從科技艱難上市，也讓外界看清楚了AI行業(yè)的現(xiàn)狀。但另一方面，新能源車的蓬勃發(fā)展，也讓更多AI領域的人才看到了新的機遇。

不過無人駕駛產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展需要的是高層次產(chǎn)業(yè)人才，無人駕駛也是最復雜、技術最集中的AI應用場景，還有許多亟待突破的技術壁壘，如泥濘道路的識別與控制、霧霾天氣的識別精度，這就意味著無人駕駛的研發(fā)團隊需要同時具備汽車工程與人工智能算法的高端人才，兼具技術與工程能力。

而目前許多AI企業(yè)的相關人才，大多優(yōu)勢在于通用型AI的技術積累，強項在于做項目管理與解決方案架構的能力，對行業(yè)的理解更多在于廣度而非深度。

有業(yè)內(nèi)人士提到，以安全為例，除了在軟件中的安全算法以外，還有在硬件中的底層算法，如內(nèi)置在芯片中的底層安全IP。這些都需要專業(yè)人才來進行設計，但目前國內(nèi)相關人才缺口仍比較大。

據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，當前許多自動駕駛領域的研究學者主要分布在美國及歐洲地區(qū)，國內(nèi)主要依賴于海外渠道引進。在2018年底，中國人工智能技術性從業(yè)者僅有5萬人左右，遠低于美國的85萬人以及英國的14萬人。

同時在由教育部、人力資源和社會保障部、工信部聯(lián)合印發(fā)的《制造業(yè)人才發(fā)展規(guī)劃指南》中顯示，2020年中國對節(jié)能與新能源汽車領域的高端人才需求量達到了85萬人，而人才缺口卻達到了68萬，到了2025年該領域的人才缺口將超過100萬人。

誠然，AI市場的人才想要直接轉入到汽車算法市場當中，還需要一定的適應階段，并且需要對工程技術有所了解。同時AI行業(yè)公司人才動輒成百上千萬的高薪，也將不復存在。但目前國內(nèi)相關人才缺口巨大，轉入到汽車算法領域，或許將是一個不錯的選擇。

當然，也有一些AI企業(yè)直接宣布自己造車，如商湯便已經(jīng)官宣要進入汽車領域，并已經(jīng)發(fā)布了智能汽車的解決方案“絕影”。不論是轉型還是轉行，可以確定的是，如今吹向AI的風口，已經(jīng)轉向了智能汽車。