作者
佚名
当下，“转型”似乎已成为传统汽车人的职业必选项。在这个必选项的背后，并非只有焦虑和被动，它还意味着更多的机会和礼物。智能驾驶，或许是一个新的“游戏副本”，但在刷怪进阶过程中，技能是可以学习和升级的，自我价值也会不断迁移和更新。
转型是趋势，但更是一场探索自我边界的主动冒险。对于那些愿意“转型”的人，机会总会出现，它们一直在等你主动做出决定。
我是一名汽车行业的工程师，赶上了智能驾驶的浪潮，完成了在汽车研发领域的职场转型。从样车试制到智驾开发，我经历了一些故事，也收获了一些经验。
今天，我想把转型道路上的点滴过往和心得体会，分享给大家。
Part1：职业经历
第一段：大型传统合资主流车企–自我学习的成长之路
年从同济大学毕业后，我满怀热情地进入当时的一家头部合资车企，并在技术研发部门从事样车试制岗位。
当时的自己充满雄心壮志，坚定地相信凭借自己在学校的努力和积累，一定可以在公司发挥自己的价值，学以致用地为民族汽车工作做贡献。
入职培训中部门领导告诉我们，样车试制是把数据变成实车的过程，是新的车型产品在物理世界诞生的第一步，和整车开发的整体流程息息相关，对工程师的综合素质要求高，并且对个人的职业发展也很有好处。
于是，我满怀信心地开启了职业生涯。
从底盘模块的产品试制，到整车的新产品试制；从试制的小范围生命周期，到完整的新车型生命周期；从本部门的流程体系，到整个公司的完整流程体系，我逐渐掌握并熟悉。
经过了一年多的学习与历练，我完成了从职场菜鸟到试制老司机的转变，对于样车试制的工作内容和核心技能，包括技术层面和项目层面，都烂熟于心。
在成为熟练工以后，我逐渐发现一个问题：试制更多的意义在于它是研发和制造过渡的桥梁，更多需要的是对项目管理和整车各模块的熟悉，很难在某个模块，尤其是前沿的技术去深挖。并且，当时公司的车型平台已经很成熟，技术上可创新之处不多。如果继续在本岗位做下去，不仅自己在学校的知识积累越来越缺少用武之地，以后也会离前沿技术、行业热点越来越远。从长远考虑，自己大概率会对公司的现有平台越来越依赖，并逐渐丧失自己在职业发展上的核心竞争力。
我开始担心自己的职业生涯，也开始思考：这么一直做下去，我会升值还是贬值？这样一直从事一种难以创新、偏离前沿技术的工作，真的是我想要的吗？是不是应该换个领域？
当时是年，正是Google高调宣传其无人驾驶技术和测试历程的时间，也是国内刚刚兴起智能驾驶热潮的时间。电动汽车、大数据、工业4.0等等概念开始普及。一时间，网上随处可见这些行业前沿的名词，一些做投资的同学也会和我交流这些新兴事物。
在这样的行业大环境下，我慢慢意识到，这些可能才是汽车以后发展的方向，传统的汽车行业极有可能要有大的变革。
我开始去主动学习这些前沿知识，花了大半年时间，读了十几本关于电动汽车、智能驾驶、大数据、工业4.0相关的书籍，听了很多网上的知识分享，并且分析了各个方向的发展历史。
经过自己的反思和学习，以及与周围前辈和朋友的交流，我做出了一个决定——转型，进入智能驾驶领域。
一方面这是一个很好的自我价值提升方向，可以解决我当时的职业迷茫，另一方面可以追随行业前沿，去探索另一种可能性，一种出行方式的颠覆。
我自己从小就对人工智能感兴趣，也一直有一个科幻梦，选择智能驾驶无疑会让我离梦想更近。除了对“星辰大海”的渴望，我当时选择智能驾驶也充分考虑了可行性。智能驾驶的三大模块——感知、决策、控制，感知属于计算机视觉领域的研究内容，决策与深度学习、机器学习强相关，控制则主要是基于控制理论和汽车动力学。在控制方面，我在学校期间有研究和积累，具备一定的基础。
大数据和工业4.0的应用范围比汽车要广得多，我重新投入进去没有明显优势，但是它们更多地是一种思维和生产方式的变革，与汽车研发本身并不强相关。电动化则更多地在于能源和电池技术的研发，与我之前的学习和工作经验也不太相关。所以，这些都只能作为知识补充，不是我的主要方向。
谋定则动。
我在日常完成本职工作外，开始努力为向智驾领域发展做准备。
首先，我把在学校期间学过的相关理论知识重新捡起来。《汽车理论》、《汽车动力学》、《自动控制原理》、《现代控制理论》，对于这些，在读书时候一度觉得枯燥的基础理论，我开始从应用的层面重新梳理。
光有理论是远远不够的。我在自己电脑上重新安装了Matlab/Simulink，从零开始学习Python，并在网上查找自动控制相关的case和教程，提升编程技能。
此外，我也主动寻找人工智能相关的课程资源，去学习和了解。而我，也开始特别积极地去参加行业内的交流和讲座，去听行业专家的意见和观点。
所有的学习，都非常珍贵。对我自己后续的工作，助益很大。
并且幸运的是，在我苦于缺乏实际的智驾项目经验时，当时的公司正好也开始