我的自动驾驶工程师成长之路

刘峰

流水账一般地写了自己9年的职业发展，罗列了很多学到的和用到的知识点。实际上，我身边的每一个同事的成长轨迹都不完全相同，大家的skill set也不完全相同。自动驾驶领域无法向网络应用程序开发一样培养出全栈工程师，每个人只能了解其中的一点或几点。

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回顾我的大学本科生活，我个人认为影响最大的是我连续2年参加全国大学生数学建模竞赛。正是这两年培养了我Matlab编程的基础，写研究报告的基础，自学的能力，自己梳理知识体系的能力。其他的具体知识点都是在具体学习和工作的过程中逐渐加入到我的skill set里的。

刘峰

如果能在大学4年中培养出不错的编程能力（Matlab足够）和强大的自学能力，一个汽车工程专业的学生里自动驾驶工程师只差一个机会。

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如何入行自动驾驶工程师
毫无疑问，智能汽车、自动驾驶是汽车行业最炙手可热的方向之一。虽然创业和投资都逐渐地冷静下来了，但工作机会依然很多。初创公司忙着量产，新势力嚷嚷着要实现L3级别的自动驾驶，传统OEM也逐渐提高L2级别辅助驾驶（ADAS）系统的装机率，所以人才需求依然大，收入相对较高。尤其是上海这样的车企密集的一线城市，有经验的智驾系统工程师的待遇已经远超欧洲，已经完全可以靠砸钱把人才吸引回国了。但另一方面，没有相关经验的毕业生或希望转行到自动驾驶的工程师却缺乏机会。

刘峰

网上经常可以看到这样的问题：我是学汽车工程（机械工程、控制工程、通信、计算机、数学、物理，等等）专业的，研究生或博士生阶段，或找工作想进入自动驾驶行业，应该学些什么。虽然理工科专业基本技能都相通，但某一个专业的学生，不管是本科还是研究生，甚至博士，都很难一下子搞清楚自动驾驶行业所需的所有工程知识。智能汽车研发所需要的技能和知识是综合的，往往需要通过踏实的3到5年的工作，有前辈指导，看代码写代码的同事也参与设计和测试才能全面了解。学校的课程，即使是国外研究生的课程，有改进但依然离工程实际有差距。本科教育差距更大。

刘峰

我希望通过这个总结来帮助想进入自动驾驶工程师这个行业的同学，告诉你在本专业的学习或者本职工作之外，如何利用开源软件来了解和进入自动驾驶行业。

刘峰

自动驾驶是将AI引入汽车代替驾驶员操作。所以自动驾驶的本质就是AI，先阶段AI的本质是数据。因此我们先从数据流的角度看一下自动驾驶研发的岗位：数据采集-数据传输和管理-数据回灌与仿真-数据分析。从产品开发的角度来看有：传感器，计算平台硬件开发，感知算法，规划算法，实时系统软件，真值系统算法，仿真和测试，仿真系统开发，等等。设计，构架，安全等属于高级职位，这里就不讨论了。如果不是科班出身，在研究生或博士阶段就在实验室里就接触到相应的硬件或者数据，在自学阶段对于多数岗位的工作都很难有深入的认知。但仿真测试和仿真软件开发算是例外，是最有可能自学的方向。

刘峰

下面是一些帮助自学自动驾驶的一些开源项目。

1）自动驾驶模型车

如果你喜欢折腾硬件，动手能力强，或者以后多多少少想往硬件上面发展，可以先参考Donkey Car这个项目上手自己攒一个能自动驾驶的模型车。项目网址，https://www.donkeycar.com/。不过这个项目的软件构架和工程实际差距还是比较大的。只做这个算是玩玩，可以给简历上添一笔或者在面试的时候增加一个话题，给面试官一个好印象。

刘峰

2）全套开源自动驾驶软件

为什么能有这么多创业公司玩得起自动驾驶呢？除了美国的DARPA Challenge培养了很多人才意外，同样离不开Baidu Apollo项目和Autoware项目这两个开源代码库的支持。拿Baidu Apollo举例，经过几年开源社区的建设和对开源代码的增加，已经具备了一个自动驾驶系统构架的雏形了。特别是文档和视频教程资源这两年做得格外丰富。甚至魔改了ROS，推出了自己的通信中间件，CyberRT。充分了解这两套代码中的任何一套，你就把自动驾驶的软件框架装到脑子里了。

Baidu Apollo，Autoware。

刘峰

3）开源仿真软件

自动驾驶仿真就是把自动驾驶的算法，比如Baidu Apollo，和仿真软件连起来，再设置一些测试场景，测试一下自动驾驶的算法。各个公司使用的往往是IPG Car Maker，PreSCAN，Vires VTD等商业软件，但也有很多公司使用Carla之类基于游戏引擎的开源工具。开源工具不仅免费，让我们可以通过把仿真工具和上面提到的自动驾驶程序整合到一起，也可以帮助我们了解自动驾驶仿真工具的构成。

51sim虽然也是商用软件，但同时有开源版和Cloud版。51sim的Cloud版虽然省去了我们很多集成自动驾驶软件的时间，但从学习的角度来说，Carla开源得更彻底能学到的更多。