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自动驾驶测试招聘（自动驾驶测试司机招聘）

自动驾驶 4天前 69

今天给各位分享自动驾驶测试招聘的知识，其中也会对自动驾驶测试司机招聘进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！本文目录一览： 1、小米造车“急”了，针对自动驾驶领域发布大量招聘职位

今天给各位分享自动驾驶测试招聘的知识，其中也会对自动驾驶测试司机招聘进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

1、小米造车“急”了，针对自动驾驶领域发布大量招聘职位
2、为什么喜欢做无人车测试员
3、自动驾驶司机招聘骗局是真的吗
4、自动驾驶测试驾驶员招聘有人去面试过吗?
5、自动驾驶，谁能笑到最后？
6、入职自动驾驶岗位后好跳槽吗

小米造车“急”了，针对自动驾驶领域发布大量招聘职位

6月14日，小米公司的官网开始陆续冒出关于自动驾驶的各类职位。

通过这张图片，可以看出此次社招的细分工种十分丰富：数据平台、车载基础架构、决策规划、毫米波算法、开发工具、前端平台开发、嵌入式软件、控制、感知、高精地图、仿真平台等共20个岗位。且每一项招聘启事前，都有一个“急”字。

这应该算是小米自己正式为造车发力的重要标志之一。

当然，真的只靠小米目前的能力，3年里就能造出一辆车，十有八九是不可能的——就在发布自动驾驶职位的前几天——本月8日，雷军曾低调造访了保定的长城汽车研发中心，虽然双方均未对外公布此次行程的目的内容，但业内都认为与小米的代工有关。

而6月13日的2021中国汽车重庆论坛上，比亚迪股份有限公司董事长兼总裁王传福更曾明确表示：“未来在汽车业务上比亚迪将支持小米汽车的发展，而且不仅是支持，比亚迪和小米在汽车领域的合作正在洽谈一些项目。”当然，之前就有分析人士估计，比亚迪与小米汽车的合作十有八九与电池有关。

据此次职位招聘信息中显示地点推测，小米汽车十有八九地准备把研发中心放在北京，原因是北京地区的自动驾驶人才是全国最多的。

事实上，按照如今国内造车新势力或自动驾驶技术独角兽的“惯例”，不会只在一个城市设立重要部门，因而小米汽车的造车研发中心，很有可能不会只有一个。

比如，和小米手机有着深度合作的武汉。武汉市的有部门在小米加入造车混战后，直接表示：会积极对接小米。

以及同样拥有大量的汽车研发人才的上海——根据全球职场社交平台LinkedIn领英在4月底发布的《智能出行领域全球人才洞察》报告显示，北上广是中国智能出行领域人才最多的城市。其中上海排名第一，放在全球领域也是比较高的。

据此前一家跨国汽车零部件供应商透露，小米正计划在上海安亭建立一个研发中心。

统计显示，早在2012年，小米就开始汽车技术专利的申请，往后每年都会有或多或少的相关专利增加。截止2020年，小米集团与汽车有关的专利已超800件，其中发明专利占比超过96%。

但事实上，小米大部分设计造车的专利只能算“锦上添花”。多为诸如“ 汽车鸣笛音量调节方法及装置”、“疲劳驾驶检测方法及装置”、“控制车辆预热方法及装置”、“车载蓝牙播报方法和装置”等听起来有趣，但并不“硬核”的“边缘”专利。

公开专利信息数据显示，相比百度、阿里巴巴、华为等，小米无论是在“智慧交通”，或还是“自动驾驶”领域的相关专利数量均处于下风，且差距较大。

除了数量，在专利覆盖面上小米也是最少的。尤其是在造车中难度和门槛最高，也是最能彰显企业研发实力的自动驾驶。

覆盖最全面的就是百度和华为。前者主攻“整车硬件架构”、“图像处理算法”、“激光雷达处理算法”、“自动驾驶系统”、“自动驾驶片上系统”、“虚拟仿真测试”等，已经具备自动驾驶感知、决策、执行的软硬件全栈研发能力。而后者大部分的相关专利多为2019年底到2020年之间申请，处于“实质审查”阶段，主攻“自动换道方法”、“轨迹规划”等基础功能。

小米在自动驾驶领域的布局，除了一些关于汽车级驾驶员监控系统(DMS)的专利，仅有一条关于自动泊车的相关专利。而DMS一般都是针对L2-L3级别的自动驾驶系统而言的，对目前许多智能驾驶科技公司和造车新势力开始主攻的L4级别的自动驾驶系统。

或许这也是为何，小米开始社招“自动驾驶工程师”的同时，另外还投资了两家自动驾驶技术公司——6月3日，小米参与了纵目科技的1.9亿美元的D轮投资；6月8日，小米和高瓴、美团共同领投了禾赛科技超3亿美元的D轮融资。

这也是小米官宣造车后，首次在汽车领域进行投资。而且就目前情况看，这两家公司是今年5到6月间获得融资的16家自动驾驶相关公司里，获投金额最高的两家。

半个月不到的时间里，不差钱的小米一边不断拜访车企寻求合作，一边开始高额投资，及社招自动驾驶人才，展现出对造车的急迫感。

不同于消费类电子产品，虽然如今都说“软件定义汽车 ”、“智能汽车就是一部手机加四个轮子”，但事实上汽车产业链依旧是复杂且冗长的，更重要的是——对安全性可靠性的要求极高。小米虽然不差钱，但在技术和经验方面无论是与其它先行进入造车领域的互联网/ 科技大厂，或还是造车新势力甚至是传统主机厂，还有着较大差距。

就当前而言，与主机厂进行深度合作代工同时投资自动驾驶独角兽，或许才是小米最为快捷的造车方式。

为什么喜欢做无人车测试员

无人车测试员是属于无人车研发工程师这一类。您是需要报考AOPA无人车工程师才会学习到这些的，但是这个职位的薪资待遇就要比一般的驾驶员高很多。

拓展：在线招聘信息显示，测试司机的时薪报酬从20美元到25美元不等。Uber的测试司机至少要接受三周的培训，第二周开始上公路，同时有培训师陪同。

司机们表示，他们承受了巨大压力。工程师们希望他们在必要时进行干预，以避免事故、交通违规或车辆可能对其他司机造成威胁的情况。但只有在那时，他们才可以看到无人驾驶系统在压力下是否能正常工作。

在许多无人驾驶汽车测试所在的加州，要求公司披露这种无人驾驶技术的“分离”情况，而没有必要的“分离”会干扰技术的改进。

除了日常驾驶危险之外，测试人员还说，他们有时会受到行人、骑自行车者和其他司机的挑战，他们可以识别出这辆车正处于自动驾驶模式，并会突然抢在行驶缓慢的车辆前，或者贴着汽车骑行。

自动驾驶司机招聘骗局是真的吗

骗局是真的。

自动驾驶这个概念并不是特斯拉最早提出来的，但可以确定是特斯拉发扬光大的。早期特斯拉宣传自己在这个领域的成就和领先地位我认为更多是希望获得估值上的优势，增强其获得资本的能力用于生产汽车。所以我们看到随着特斯拉估值越来越高，自动驾驶被提及的篇幅反而越来越少，最后就只剩下本文开头的那句话了。特斯拉通过自己的努力成功的获得了资本市场的认可，也成功的把行业给带偏了。

现在国内几乎是家电动车企业就在自动驾驶领域进行大量投入，甚至连不造车的百度也all in自动驾驶。行业在这个领域的研发投入少说也是上百亿元，很多电动车配备了激光雷达、毫米波雷达、大算力芯片等高价硬件。这些费用最终都将折算到车价上由消费者买单，消费者需要为每辆车的自动驾驶能力额外付出好几大万的费用。但自动驾驶实现了吗？这些车辆真的更安全了吗？

由于被过度营销的自动驾驶能力，很多司机在开车时完全不注意路况，将车辆的操控权交给AI，已经导致多起致命的交通事故。虽然车企通过“辅助”、培训、提醒这些字眼和措施将自己的法律责任推得一干二净。但在车辆宣传和卖点上却不断强调自己的自动驾驶算法有多强，硬件配置有多高。完全是一副“怎么营销是我的事，当真了就是你的错”的流氓嘴脸。

自动驾驶测试驾驶员招聘有人去面试过吗?

自动驾驶测试驾驶员招聘有人去面试过吗？没有他因为他是自动驾驶的。

自动驾驶测试招聘（自动驾驶测试司机招聘）

自动驾驶，谁能笑到最后？

美国研究公司Navigant Research周一发布了其年度自动驾驶技术开发排行榜。该公司根据生产、战略，市场、营销、能力、持久力和可靠性等多种因素，对近24家相关公司进行了重新排名。

其中Waymo在战略和执行方面都排名最高，在坐标轴上被归入Navigant的“领导者”部分。从图上可见谷歌领先于福特的自动驾驶业务，而这两个公司又领先于通用汽车的Cruise、中国的百度和英特尔-Mobileye。

下一类是“竞争者”，包括戴姆勒（与博世合作）、现代（与Aptiv合作）、丰田和大众等传统汽车制造商在这里亮相。此外还有Zoox、May Mobility和俄罗斯Yandex等初创企业，Yandex是首次出现在Navigant的排名中。

倒数第二个“挑战者”类别代表的是迄今为止落后于所有上述提到的公司。这里也有一些熟悉的面孔，例如沃尔沃和雷诺-日产-三菱联盟。而且最重要的是，这也是特斯拉的所在位置。

自动驾驶的近忧与远虑

特斯拉的粉丝们并不需要因为倒数而感到震惊，毕竟特斯拉常年处在这一位置。Navigant给出的答案是：“特斯拉曾做出高调的承诺，包括到2020年底拥有100万辆具有自动驾驶能力的车辆上路” ，Navigant的报告写道。“但是，其系统的性能仍然不一致，其产品也不符合其提议的移动业务模式。”

其实，还有一些知名公司甚至没有进入Navigant的排行榜。比如说苹果公司的落败，是因为Navigant称该公司没有提供“任何商业化计划的清晰视图”。Uber虽然在努力使其自动驾驶业务恢复到最快速度，但此前其一辆汽车与一名行人发生致命碰撞。Lyft在最近几个月没有取得太大进展，Navigant担心自动驾驶汽车是否会真正为“打车”公司带来利润。

值得一提的是，这项研究关注的是正在进行的技术开发，排在排行榜前列的不一定代表这些公司会在任何特定时间范围内生产出可行的自动驾驶汽车。诸如Waymo One这样的有限范围的试验项目仍能带来希望，应该让公众更好地了解谁真正在自动驾驶领域付出努力。

比排名更加值得关注的是，在上个月，The Information发布的最新研究称，在过去的几年中，由30家公司组成的集团在开发自动无人驾驶汽车上花费了至少160亿美元。到目前为止，他们的收入（即使有的话）也很少。然而在这项技术量产上路之前，可能还需要数十亿美元。

根据计算，其中三家公司就花了其中一半的钱，分别是Alphabet的Waymo，通用汽车的Cruise和Uber。其他四家公司，包括苹果、百度、福特和丰田，花费了其余大部分。而这些企业中只有少数几个（最著名的是Alphabet，Toyota和Apple）拥有巨大的财力，可以保证长期发展。但是，苹果已经撤回了投资。

看来，这项前景远大的技术同时也是个不折不扣的烧钱机器。

那为何这些公司还愿意在自动驾驶领域继续加码呢？在最近的投资者日上，Cruise CEO Dan Amman就描绘了未来的自动驾驶大蛋糕，称其市场规模可达每年8万亿美元，其中乘用市场分掉5万亿美元，货运市场分走2万亿，而车内体验与数据挖掘则至少有5000亿美元的机遇。

从现有数据来看，美国人每年花在开车上的时间大约为500亿小时。如果按照平均薪资每小时35美元来算，这部分生产力释放出来的话价值可是高达1.7万亿美元。粗略估算，利用驾驶时间，全球则能释放出至少5万亿美元的生产力。

自动驾驶汽车大规模上路后，其车技则会随着时间不断精进。2014年，美国高速公路安全管理局给出的数据显示，全美交通事故每年造成的损失高达8710亿美元。扩大到全球范围，这个数字可能会达到3-4万亿美元。因此，即使能将事故减少一半，也能带来巨大收益。

在加利福尼亚州，谷歌的姊妹公司Waymo和通用的Cruise都是明显的领导者，这两家公司无论是在行驶里程还是在脱离接触方面都远远领先于其他公司。Waymo刚刚宣布了2000万英里的总行驶里程，其中大部分不在加利福尼亚州。2018年，Waymo在加州行驶了120万英里，每1000英里有0.09次脱离接触率。排在第二位的是通用汽车的巡航，大约50万英里，每1000英里有0.19次脱离接触率。

中国企业的崛起

紧随加州汽车部门年度自动驾驶汽车脱离报告之后，北京移动智能创新中心（BICMI）发布了其2019年在当地道路上测试的自动驾驶汽车调查。除宾夕法尼亚州匹兹堡外，北京是全球仅有的几家要求自动驾驶汽车公司披露其行驶里程，车队规模以及他们自动驾驶系统故障的城市之一。

百度、蔚来、北京新能源、戴姆勒、小马智行、腾讯、滴滴、奥迪、重庆金康、四维图新、丰田和北京三快等13家中国公司的77辆自动驾驶汽车行驶了104万公里，远高于2018年的八家公司的153,600公里的总公里数要高。

中国国家发改委、工业和信息化部以及其他9个“部长级”机构最近发布的白皮书概述了中国推进无人驾驶技术发展的战略，BICMI的报告是该战略的一部分。最早到2025年，中国就打算围绕基础设施、监管和安全等方面制定指导方针，使企业能够“大规模生产能够有条件自主驾驶的车辆”和在某些情况下“使……自动驾驶汽车商业化”

截至12月底，北京允许在503.68公里的151条道路上进行自动驾驶汽车测试，在市区范围内增加了约40平方公里的测试区域。中国规定了五个级别的自动驾驶测试许可证，范围从T1到T5，与美国汽车工程师协会颁发的自动化级别相似。

北京市交通委员会于去年7月向百度分配了第一批T4自主测试许可证。该公司当时指出，T4是中国最高级别的许可证，是一个开放的道路测试许可证，使其能够在城市道路、隧道、学校区域和其他地方部署无人驾驶车辆。

百度在2019年末宣布，已获得40个牌照，可以在北京指定的道路上对载有乘客的无人驾驶汽车进行测试，这使其成为北京首批这样做的公司之一，该公司力图在资金雄厚的竞争对手（如腾讯，阿里巴巴和小马智行）上占据上风。

今年4月，阿里巴巴确认已进行自动驾驶汽车测试，以实现L4级自动驾驶能力为目标，并表示希望为其AI研究实验室招聘多达50名工程师。今年5月，腾讯获得了政府的许可，可以在深圳开始对自动驾驶汽车进行测试。就在上周，小马智行以30亿美元的估值筹集了4.62亿美元的风险投资。

百度及其竞争对手正在争夺名副其实的市场金矿。麦肯锡的一份报告称，到2030年，中国无人驾驶汽车和出行服务的价值将超过5000亿美元，届时将有800万辆自动驾驶汽车在公路上行驶。

最近加州机动车管理局发布了2019年自动驾驶汽车脱离数据报告，2019年在加州开展自动驾驶测试企业的所有测试里程数大约为288万英里。排名前十的企业中有四家来自于中国，百度成为了排名第一的公司，而上一年的“冠军”Wamyo此次屈居第二。苹果去年排行垫底，而今年则位列第13名。宝马、丰田、日产、奔驰和上汽等车企也在加州开展自动驾驶测试，跟往年一样，这些车企的“成绩”都比较靠后。

虽然有很多业内人士认为脱离报告的数据作为自动驾驶可作为商业化的积极信号，但也不能神话这一判断标准。原因在于即使是简单的驾驶操作，实际上自动驾驶程序的运行远比听起来要难得多。

尤其是在自动驾驶汽车收集数据非常昂贵的基础上，某些小概率事件很少真实的发生，那么就有可能超出测试车辆模拟环境的深度感知，因为它无法在测试数据中遇到这种情况。也就是说当现代机器学习系统拥有大量数据时，它们的性能非常好，而只有少量数据时，它们的性能却非常差。

一些研究人员认为，除非对道路进行重大改动，否则人类很难拥有广泛的自动驾驶汽车。这不仅是一笔昂贵的开支，并且需要在全国范围内的协调，所以交通环境的改善应该是在自动驾驶汽车的广泛应用之前而不是在此之后。当然，在这所有之前，也是最重要的是，还需要相关的法律法规来判定自动驾驶所产生的责任。

文/杨晶

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