向优秀学长看齐

20年底，我找到了一个愿意给机会的小公司，一待就待到了现在，换行以后，大概是22年，我想验证下找工作到底难不难，于是我重新编辑简历，这次我还没投，每天就不断有猎头加我，当时还特意数了下，一天能有100多家岗位邀请，那是我第一次觉得自动驾驶这行很猛d

现在自动驾驶已经不算很好的行业了，但这行仍然属于新技术，还在发展，只是不太好混，行业太卷

17到23年间，各大新造车公司成立卷新能源，各种自动驾驶小公司卷Adas，各种明星公司搞全量自动驾驶，现如今只有地平线，大疆，华为，元戎启行，momenta四家还算热门，号称地大华魔，其他公司都不太景气，图森未来转型游戏，小马智行，文远，autox 也不像以前那样光鲜亮丽，新闻少了很多，
除了地平线是搞芯片的之外，另外三家能在自动驾驶里杀出来，都是从传统的规则方法，转型成端到端大模型。

我从转型自动驾驶经历得到的重要教训，就是一定要从事新行业，所以，中北车辆工程毕业的新人们，如果想搞自动驾驶，一定要搞大模型，其次才是传统算法

19年，开始找工作时，只有经纬恒润给机会，但是我还是没通过，之后就再也没有公司联系我，于是开始纠结转行和考研，没有很大的定力，工作考研是很难成功的，显然我没定力，19年底，考研一塌糊涂，同时转行的东西也没看多少，代码还是停留在学习变量定义，后来觉得只看视频不实际操作，根本不行，就想着弄一个小实验车，于是接触到了ros ，学习ros 第一关，发现python和C++都是门槛，硬着头皮往下看，发现linux 也是门槛，紧接着就是git不会用，仓库看不懂，硬件不会，既然全都不会，那就先搞个小车，慢慢来，于是我就掉入树莓派和STM32的坑，我是想要树莓派的，但是淘宝的小车太多，我分不清树莓派和STM32的区别，最后搞了个STM32的智能小车回来，紧接着就发现这个东西跟ros 没关系，在我一顿操作下，从最初想看ros的想法，被搞成了学单片机，淘宝的黑心商人在我掏钱后就不怎么回答我的疑问了，最后还给我一句连串口都不懂，还搞什么车，导致现在我都对串口很懵逼

我从B站找单片机资料，动辄就是50个小时，我的转型大业就被STM32搞死了，小车在我手里热门了三天，就开始吃灰，我又重新投入到学习ros 得行列，主要学习了ros 的安装和反复安装，
这时，autox给我一个面试机会，面试官问我了解不了解stanley 模型，我说不知道。
他又问我Carsim，我说了下建模，他觉得和他问的没关系。
我说我在学ros，他说让我说几个常用命令，结果我一个都说不出来。
面试结束后，我发现ros光看不用是真不行，他说的Stanley又是啥？后来一查就是一个很普通的自行车模型，我灵机一动，ros太难，可以从这个简单的模型入手，于是我又掉进控制的坑。
学习控制，怎么也得要搞联合仿真，于是我调研了下自动驾驶的仿真，世界里又多了prescan，carmaker这两个东西，好在carmaker没盗版，直接不能用，省了点力气，入门prescan后，发现simulink技能不行，转而投奔建模基础，之后发现需要联合仿真，又开始找实例学习，兜兜转转一个多月，Stanley还没开始呢，浮躁的我迎来了第二个面试机会，是一个研究所，他给我出了三个题，PID，纯跟踪，stanley 三种方法控制小车绕8字，并用carsim 仿真
于是新的问题来了，PID这个东西，怎么搞？
面试失败后，我觉得基础太差了，还是需要系统看下控制，于是又有两个词进入视野，分别是LQR和MPC，这两个东西一出现，我觉得天塌了，我从一开始的学代码，搞成了学控制，一环扣一环，环环都不会，到底从哪里开始呢？自动驾驶是转不成了，最后我想，还是从车入手吧，当个测试也行。
然后我就发现测试需要学CANoe，完了，又一个东西

浪费大半年，转行的学习之旅突出一个只学名词，这时候长城来了离职潮，20年新势力还是很火的，很多同事去吉利，小鹏，蔚来，理想，我又产生动摇，打算在传统行业跳槽，不求转行了，好在太菜，这几家对传统行业动不动就是5年经验起步，我根本过不了简历关。
我就降低要求，只要是自动驾驶行业相关，安全员也投，在这样的条件下，岗位要求的学历已经是大专了，我仍然没找到工作，这个时候经纬恒润又给我一次面试机会，这次过了，有了这个保底，我也辞职了，开始继续学习，打算以carsim为切入点，学仿真和C++。此时是20年7月
就这样过了一个暑假，10月底是入职最后期限，这段时间我接到了纵目科技的面试，需要会搞EPS，我自然又被挂了，学习的进度也不尽人意，我看着猎聘，Boss 上的公司，发现自动驾驶相关的岗位都被我投过了，坏消息是只能去经纬恒润了，好消息是不用纠结投谁了。
好在最后关头，出现了一个小公司，不太介意我水平太差，给了一个机会，开始搞自动泊车

从自动泊车开始，入门了规控算法，在我看来异常难搞的代码，公司让我直接上手，于是我写了一堆屎山，但也的确让我熟悉了编程，比我之前任何一次学习都要来的扎实，由于我水平太差，经常写死循环，导致合作方的人一测试到算法卡住，第一就会想到我，让我检查下哪里有死循环。
现如今吉利，奇瑞，路特斯，比亚迪，广汽，别克，东风，都量产过那一套自动泊车，想想还是挺不错的。

行业第一次大规模量产是自动泊车，我恰好经历了后半段，接触到了算法。紧接着行业开始洗牌，最先开始的是感知层，BEV加transformer大行其道，带来了高速领航的普及，我也从规控端开始往上下游扩展。
这时候有两个概念，一个是智能座舱，一个是行泊一体，不管哪个概念，自动泊车都已经是下乘了。高速和座舱智能化才是主战场。
当时我觉得高速自动驾驶很远，主要分不清自媒体是在吹牛，还是真的，这个印象的打破，是23年底，我所在的公司接了东风的高速自动驾驶，只不过，定的是高精地图方案，此时momenta，大疆，已经开始量产端到端了。
24年上半年，东风项目受挫，我觉得我不可能搞出来高速领航，在量产压力下，和同事从1月搞到7月，涉及多次方案变更，每天都是到凌晨1点多，没有周六日，搞了半年，才勉强出来，然后去和大疆和momenta对标，在传统方案中，我们的方案还算有一战之力，但和端到端一比较，立马被甩开很远，这时候自动驾驶已经洗牌了，长城在这次洗牌中抓住了机遇，长城蓝山背后是元戎启行，他们的端到端方案给了长城很大的助力。
而长城自己的嫡系毫末智行应该是遇到了困难。
在这轮洗牌中，自动驾驶从高速场景，快速变到了城区场景，只有城区NOA才是供应商实力的体现，同时主机厂开始大量自研，没有端到端方案得公司都比较困难，有端到端方案得公司则有了下一阶段的门票，momenta 算是佼佼者，据说还拿下了奔驰。
地平线和大众还成立了新合资公司酷睿程，芯片J6好像谈了很多合作，地平线还搞了个地瓜机器人。
大疆靠自己过硬的硬件实力，在TDA4芯片上做出了很强的智驾，成本低，效果强，
华为不用多说，猛的一塌糊涂
但是要说他们四个的量产是不是彻底的端到端方案，只有他们的人才清楚。
另外还有一个德赛西威，域控很强，还有独家的Orin芯片。
我就在这一行里头一次觉得，百度，华为，大疆，离我的距离近了一些，不是只活在新闻中。

很有用的经验贴，也祝老学长前途顺利

在看在看，同样混四年的小东西路过

除了乘用车自动驾驶外，其他的矿山，环卫，接驳车，送货小车，都有一定的规模，框架也基本都是apollo 或者autoware 那一套，对于自动驾驶而言，控制是最成熟的，在端到端之前，算法鄙视链基本是感知融合定位>决策规划控制，端到端之后，只要不说一句端到端，大模型，就会被打成传统算法。
另外一层鄙视链是算法>仿真>测试，不过仿真是最没用的，尤其是快速量产的时候，测试重要性远大于仿真。但测试太累了，不如仿真轻松。
随着ai普及，自动驾驶也在受波及，大的方向上是端到端这种方案上的变化，小的是工作模式，和学习上。
比如，以前遇到不会的知识，基本就是csdn 各种搜，现在基本就是扔给gpt ，让他帮忙分析，根据他的分析，辅助自己学习，这种聊天大模型对代码帮助太大了，在代码上可以认为是初代钢铁侠的贾维斯，虽然有错误，但非常方便，也可以让他给帮忙写一段代码。
举个例子，ros2的xml文件看不懂，以前就得自己学习xml规则，现在还直接把文件扔给Kimi ，让他写注释，解释
写gui不太会，给gpt 直接描述需求，让他写一个，然后弄下来改一改就可以用。
最近理想老板接受采访，说vlm模型不能搞定l4，一定得vla模型，我不太清楚具体的定义，但方向看上去，还是大模型

继自动驾驶之后，新的风口是具身智能，也就是机器人，我不在这个行业，不清楚具体情况，某种意义上，自动驾驶也是具身智能，是一个可载人的，大型轮式机器人。
而且自动驾驶技术栈和机器人技术是互通的，最近大火的宇树科技就是机器人行业的佼佼者，机器人看上去要炫酷的多，但市场行情不太了解。