L2 vs L4,我選「對」了嗎?

L2 vs L4,我選「對」了嗎?

圖片來源@視覺中國

文|白菜鹹魚,作者|徐蔡鈺

L4無人駕駛面臨的落地挑戰越來越嚴峻,Argo AI官宣倒閉,國內L4公司瘋狂尋找落地場景,你對L4的信仰還在嗎?L2+落地風潮正熱,國內乘用車量產如火如荼,工程師紛紛抱怨加班、內卷、技術成長少,L2+量產真的是自動駕駛的未來嗎?

本期,與7位經歷行業變更的同行一起,聊聊:L2量產

vs

L4技術 ,作為從業者的你,怎樣選才是「對」的?

2012,國潮創業初期,大家在做L2還是L4?

國內自動駕駛創業潮,從事自主技術研發的公司,主要分兩類:百度等具有人工智慧基因的大企業、Pony。ai等新興創業公司。

國內自動駕駛的人才搖籃:百度

2013年,百度成立深度學習實驗室(IDL),

開始佈局人工智慧,並不是心血來潮的心動——

谷歌對於百度而言,一直是「別人家的小孩」。從市值到業務模式,從經營理念到創新觀念,兩家公司之間的對比分析,從21世紀初至今都不曾停歇。自動駕駛這個章節也不例外,

百度無論是理念、路線還是人才,都緊貼谷歌步伐:

谷歌早在2009年初,就秘密成立了自動駕駛專案。2010年10月,谷歌無人駕駛汽車第一次面世後,便成了公司的「官方頭條」——

這是幫助谷歌樹立創新與高科技形象最有力的「武器」

。以軍事比賽專案為起點的谷歌無人車,成立之初便面向L4及以上的全自動駕駛,並且以效能優先,不約束成本。

2014年7月,由IDL主導的「無人駕駛汽車」專案正式破土而出。

彼時,國內自動駕駛對口人才儲備少之又少,百度是絕對的開拓者。

內部挖掘大資料/機器學習/深度學習的優秀工程師,外部引進人工智慧大牛:同年,曾在谷歌任職的吳恩達受邀加入IDL。自此,百度自動駕駛走上正軌——確定了高精地圖、感知、定位、決策與控制四個板塊,技術研發與測試都有序推進著。但此時,百度對自動駕駛的態度不算明朗,這只是IDL旗下的一個子專案。

2015年12月,一輛無人駕駛的百度車子,實現了經京新高速與北四環、從中關村軟體園到奧森往返、且具有多種場景切換的直播實測。百度自動駕駛事業部(以下稱L4事業部)正式成立,從研究院到獨立事業部,

這一舉動,表明了百度將無人車從研究進化到商業的決心。

谷歌在無人車專案曝光後,就與傳統車廠開始了糾葛,與特斯拉的技術路線之爭,多年來一直是行業裡最火熱的議題。

同樣

從L4無人車起步的百度,是跨越式路線的擁護者嗎?

回看當時國內汽車行業,L1到L2的前裝市場,被少數幾家國際領頭的Tire1牢牢把握,也有少許有意識的車企已經開始思考,如何從adas升級到更智慧的「L2+」了。

但傳統車企想要依靠自身力量完成智慧化升級,何其困難。一方面,大象掉頭難。這些廠商的產品研發鏈路完整穩固,人力架構趨於平穩,要想調轉船頭,以新的勢頭在自動駕駛上發力,內外部面臨的阻力都非常大。另一方面,雖然L4以下的自動駕駛技術始終面向toC,依託於主機廠去實現量產。

但更多的考驗,是在高精度地圖,及基於大資料訓練的演算法水平上

。而國內擁有話語權的OEM,缺乏高新科技研發基因。可以說,當時L3級別的自動駕駛量產市場,是一片藍海。

體量與財力兼具的百度,根本不需要做L2/L4這道選擇題

——2016年9月,智慧汽車事業部(以下稱L3事業部)從百度地圖團隊脫胎而出。公司對L3事業部的定位是:著眼量產車,為汽車廠商提供輔助駕駛的系統解決方案,幫助更多車企安全/舒適/經濟地走進智慧時代。同時,

L

3事業部也承擔著百度自動駕駛的商業使命。

在量產車的解決方案中,作為四大圖商之一的百度,在高精度地圖的挖掘及資料應用上有絕對的競爭力。常年在大資料及深度學習領域的積累,使得百度能在與車企的自研戰中搶得先機。

百度L4孕育著中國無人駕駛的未來——地平線/小馬智行/文遠知行。。。許多明星公司創始人都出自這裡。百度的技術思路與商業化步伐,對國內無人駕駛事業影響深遠。L3事業部撐起了中國輔助駕駛量產市場的一片天——毫末智行CEO顧維灝、理想汽車視覺演算法負責人侯文博。。。百度L3的同學們在各個量產場景上發光發熱。

這是國內第一批自動駕駛戰士。百度對中國自動駕駛而言,絕不只是一個參與者。

「眾星捧月」的 Pony們

在百度L3、L4兩個事業部火熱打鐵的這年,國內興起了一批自動駕駛創業公司,

這些公司創始人背景斐然:

百度美研最年輕的T10、商湯北京研發負責人、百度IDL核心成員、海歸計算機視覺大牛。。。他們極具Geek精神,基本延續Waymo的發展路線:

專注L4演算法技術研發,目標是開放場景下的Robotaxi/Robotruck落地。

許多優秀的工程師們投身到L4無人駕駛技術研發。他們無比相信這樣一個藍圖:研發無人車、道路測試、資料迭代、技術成熟產品面世、量產L4汽車、出行進入Robotaxi時代。當時的Waymo,包括剛被通用汽車收購的Cruise獲得的資金都是數億美元,首輪融資僅在千萬美元級別的Pony們,非常清楚地知道,自動駕駛技術有多麼火熱,

自己的能量絕不止是做出今天這個demo。

投資圈的青睞、媒體圈的吹捧、海外自動駕駛圈的進展,

讓當下的我們都無比相信,自動駕駛的未來一定在L4

。那是一個萬億美金的市場,至少孕育N家百億美金估值的企業——每個人都覺得自己在那家企業裡。

自動駕駛處於最狂熱的「淘金時代」,人們相信這是引領未來的科技,信奉L4-L5的「全自動駕駛」。無論是名牌大學的畢業生,還是AI界小有名氣的技術人才,這個年代,

擇業只需要考慮跟著誰幹,能拿多少錢。

簡單而又充滿幹勁的年輕人們,開始填滿中國自動駕駛的人才庫。

2019,行業發展停滯,從業者該何去何從?

高歌猛進的自動駕駛樂章在2019年戛然而止,

大洋彼岸關於自動駕駛技術與商業道路的質疑之風吹到了國內——

承接L4變現的百度L3事業部,由高速場景起家,第一場商業談判失敗後,轉向泊車場景;泊車商業化再度受挫,加上高層人員出走,百度將L3與L4兩個事業部合併。在18年便陸續釋出L4技術demo、無人車的Pony們,融資突然停住了,來自各個方面的阻力,導致這些初出茅廬的優等生們很難推進自己的事業。L4遇阻,量產不受寵,似乎是到了「行業寒冬」。

從業者們都惴惴不安,我們該怎麼辦?

最先過上寒冬的可能是獵頭們——L4科技公司仍然在招聘,他們對人選背景及工作經歷的要求都非常高,面試透過率極低。但薪資卻絲毫沒有誘惑力,

如此優秀的候選人連30%的漲幅都難以實現。

賺不到錢的獵頭們,縱使對自動駕駛再多熱情,也不得不轉身,在其他行業中養活自己。

有些工程師轉行回網際網路了——短影片與電商突然爆火。位元組、快手、拼多多等網際網路大廠財大氣粗。

相比於融不到資的L4公司,穩定盈利且蒸蒸日上的大公司,更具有吸引力。

許多演算法工程師離開自動駕駛,迴歸網際網路業務。

還有人去做無人機、機器人了——技術上,

似乎再多的車、再多的里程數、再優的演算法模型,L4技術仍然看不到終點。

無人車的落地,除了科技公司的努力,還需要政策扶持、OEM支援、出行網路運營加持。。。更具落地可能性的無人機、家用機器人,吸引了一批失去信心的工程師們。

當然,仍然有信仰者堅守自動駕駛——這是一項新技術,經歷起起伏伏是必然的事情。這也是一個產業鏈複雜的新行業,軟體是核心競爭力,但硬體、運營都影響最終落地效果。

兩年時間無法落地,絕不代表行業就此結束。

仍然有很大一批人堅守在自動駕駛的開發線上。

2020,自動駕駛,最好的落地場景是。?

2020年初,在行業寒冬耗盡物資的企業們,不得不開始思考「賺錢」這個問題,所有人都在瘋狂腦暴——

自動駕駛該如何落地?

用車是一個好場景嗎?

相較於乘用車,面臨著人力成本上漲、司機短缺、交通事故等諸多痛點的商用車行業,是不是對自動駕駛技術有著更加迫切的需求呢?且與Robotaxi「取代人力」的盈利模式不同,

在當前的商用車領域,僅僅「緩解人力」壓力,就可以為企業創造收益。

技術方向不同,且應用場景豐富,商用車領域吸引來了一眾參與者。

幹線物流領域——2019年,智加科技與一汽解放成立蘇州摯途,共同開發自動駕駛卡車;圖森完成中國首次L4級別高速公路無人駕駛佇列測試。礦山場景下——易控智駕於2019年開始在礦區進行無人駕駛真實測試,並在2020年初,實現投入12臺車輛進行作業。

港口領域——2020年主線科技與天津港、中國重汽聯手打造的無人駕駛電動集卡實現了首次作業,並在同年9月宣佈將不再配備安全員。無人配送小車場景下——2019年,京東第四代無人配送車已在北京多所高校投入使用。

但工程師們似乎不太青睞這個「務實」的事業——

首先,商用車的技術難點獨特,與乘用車不同的成本計算、大型卡車的控制難題等,通用性不高。其次,港口礦山等封閉場景,複雜度遠不如乘用車。最後,體量與市場都侷限的商用車企業,薪酬待遇都不如乘用車高。一些商用車的工程師不禁感嘆:“技術的突破需要頂尖的人才,

但我們業務場景體量有限,給不起頂尖的薪酬,未來也沒有乘用車那麼性感,

對我們來說搭建團隊是個難題。”

蔚小理們開始組建自研團隊,乘用車是對的場景嗎?

2020年7月,理想汽車打響L2量產招聘的第一槍:大量從百度等自動駕駛公司招募研發工程師——蔚小理們(泛指自主研發自動駕駛技術的OEM)似乎已經摸到自研的繩索,有能力來做這件事了。有別於深陷寒冬自動駕駛公司,

有著明確

落地場景的

蔚小理們,給了工程師們一份「很難拒絕」的報酬

:以演算法為例,P5職級現金包60萬,P6職級接近80萬。

到了年底,新勢力們的熱情更加火熱:長城為靠山的毫末智行開放大量演算法hc,融資後待遇不低於理想汽車水平;蔚來汽車同步搭建自研團隊,

P6總包接近百萬,P7甚至能拿到150萬

——這是寒冬裡第一支熊熊燃起的火把。獵頭Jenny說,“當時我挖了非常多百度IDG的人出來,他們T5職級的薪資範疇是年包45-55萬,理想汽車直接一口價80萬,蔚來汽車甚至給到部分年輕高潛100萬。

給60%的漲幅是常態,優秀的人選索要薪資翻倍,也不是什麼難事。

我感覺很難拒絕,但即使這樣還是遇到過一些冷靜的人,確實佩服。”

在OEM領頭的乘用車領域,薪資水漲船高,大家對這個行業的信心開始攀升。自動駕駛這艘大船沒有沉沒,它只不過在慢慢掉頭。

2021,量產年代,需要怎樣的人來做怎樣的事?

L4是最具光芒的落地場景,L2量產是目前養活行業的最好選擇。

但人才是有限的,L4與量產的人才爭奪在此刻達到頂峰

:蔚來汽車開出「天價」offer、人人驚歎的Auto X「超離譜」薪酬包。。。然而,第一批投入量產的工程師們,已經開始面臨業務與人際的難題。在這個量產年代,從事L4研發的大家,又在怎樣的處境中呢?聽聽他們怎麼說——

量產公司有怎樣的難題?

從乙方到甲方的演算法工程師阿牛,覺得OEM是前所未有的挑戰。

那會很多獵頭聯絡阿牛,因為當時他的公司是為數不多有做量產專案的,所以是新勢力車企的首選。獵頭們叮囑他,蔚來汽車青睞年輕高潛,其他更看重經驗,以他的小規模的量產專案經驗,提前準備,認真複習,拿下幾個漂亮的offer應該不是難事兒。

此前在乙方工作的阿牛,

深知OEM才是自動駕駛裡擁有話語權的角色。

甲方不僅擁有產品定義權,還擁有任意修改定義的權利——“做過量產專案的人,應該都能體會,被甲方挑挑揀揀的滋味吧。”阿牛感嘆道,“我也理解為什麼這是甲方市場。主機廠做了幾年?創業公司才幾年?我們買個東西都得貨比三家,更何況是自動駕駛這種,事關產品與生命安全的大事呢?胡亂挑選,不深入瞭解,豈不是拿自己企業的聲譽在玩鬧?”

“在乙方實在是太憋屈了,大到產品定義,小到材料選型、控制器類別,最終決定權都在甲方,

我好像一個沒有感情的技術工人,

一個有理想的工程師,如何忍受這樣的工作呢?”阿牛果斷跳槽到了甲方,進入OEM前的他,幻想著自己美好的職業——

但入職後,他最大的感受竟然是凌亂與無助。

起初兩個月,他每天也不知道自己要幹嘛,就一直在做規劃、做規劃、做規劃。關鍵是,剛做好規劃,上面就又變了。當工作目標跟身邊的團隊一直在變時,“你是很難相信這樣一家公司能做成事的。”他這麼說道,“我們公司的基礎設施一塌糊塗,這真的很影響我們的研發程序。有一些要配合開發的東西,都找不到人!有些團隊還沒leader,有些團隊壓根沒招到人。”

開展工作之後,他的怨氣越發明顯

,“並且真的很卷,現在在這裡,根本沒法專心做技術,你還得跟別人搶活才能出頭。”

當然,後來慢慢好起來了。“做量產,技術水平很重要,但架構與流程的梳理是基礎。架子搭好後,你對這個房子的未來,還是充滿想象的。”

阿牛很慶幸,自己陪公司走過了最難的時候。

“我非常期待我們的產品上車、銷售、走進千家萬戶。”

工程師小白最大的感受是:科技公司講上限,量產公司講下限。

小白畢業後就跟隨師兄加入了創業公司,“那時候老闆說我們要超越Waymo,成為全球第一的自動駕駛企業,這聽起來很像畫餅。但環顧四周,你身邊是中國最頂尖的工程師們,超越Waymo這件事好像也不是很虛無。”

後來師兄去了一家車企,小白跟著跳槽了,起初他非常不習慣車企氛圍的:“從前我覺得我透過鍵盤敲打的是中國科技產業的未來,但現在我看著那就是一行程式碼”——量產公司的第一要義的產品,研發並不是公司的焦點,只是專案流程裡的一環,

再厲害的工程師,也要服從於專案的交付時間。

小白回憶了一次評審會,“Leader跟其他部門一個同事吵起來了。他出於技術角度給的方案被否了。同事說你的想法沒錯,但是我們做的是產品,不是自動駕駛。「你們要做的是保證執行的下限,下限,請你務實一點!」同事的這句話,給我留下了不少震撼。

做自動駕駛,跟做智慧汽車,這是兩碼事。

”在這裡,小白的技術成長不如從前,但他有了一些新的認識:“過去在創業公司,大家雖然沒有明確的kpi,但要做成什麼樣,心裡都有數。”

“在這兒,指標就得自己定。車子是要賣出去的,我們似乎永遠會被車主們挑刺的,

量產這件事,做不到最好,只有更好

。這對我們來說,是個挺大的挑戰了。是技術戰,但更是心理戰。”

從事自動駕駛招聘多年的HR小藍感受到,大家的要求都越來越高了。

最開始的時候,放開看、放開聊、放開談。現在有的業務方,竟然要求人力團隊點對點去找人,直接說想要哪個公司幹過啥專案的人。當時業務大哥對小藍說:“你可能不太明白,

但這個事,只有聰明幹不了,必須得有經驗啊。”

19年以前,她在科技公司幹招聘,那會業務最想要的就是學歷好的聰明人,需要從0-1去開拓技術路線,很重視人選的思維能力。但20年去主機廠後,發現交椅級別來的都是之前有過成功經歷的大牛;

Leader級別需要的都是有框架意識,有量產經驗的人;

招到後面時,才說coding好、上手快的,就可以來幹活了。這裡的招聘,對每個級別每個位子的人,都有非常清晰的定位與要求。

但2022年開始,感覺又有點小變化。首先是看到很多企業鎖了hc,開始不進人了。我們公司也開始收緊薪資了,除非是特別厲害的大牛,否則都卡30%漲幅。有好幾個量產經驗挺豐富的人都被pass了,業務大哥說,

這些人只能幹活,沒啥思考,僅有的hc要給更優秀的人。

一路走來,我覺得這些技術公司,剛起步時都是廣納英才,歡迎一切「聰明」的工程師;到中間階段便看中「對口」,需要有經驗的人來解決問題,很多公司沒有量產訂單,直接停在了這一步;而再到後期,便會「卷」起來,P7以下的崗位就像流水線招聘,更需要高階、全面且優秀的人來做業務突破。

剛入職新勢力的業務Lead小劉說,我現在每天要學著如何管理團隊。

小劉原本在一家創業公司,帶四五個人,做過量產專案,這是他第一次加入這麼大規模的公司。面試的時候,他就感受到,面試官非常看重專案協調能力,以及對加班的看法。加入三個月後,他感慨,

在大公司做業務領導,光有技術真是不夠

。以前可以標榜自己是「技術工」,但現在似乎更像個「生意人」——他花了挺多時間來搞明白公司的工作流程:

自動駕駛在公司裡並不是什麼特殊的部門,大家都是為了產品上市服務,要在開發流程中去做事,成本跟效率的第一原則。自己的業務delay了,會壓縮到上下游部門,甚至影響到新品上市。

嚴格把控的交付時間,使得團隊習慣性地選擇已有的、穩定的技術方案

。“我也想有技術突破,我畢竟是個技術工作者,但時間根本不允許,你能理解嗎?”每次評審會結束,小劉都得嘆這麼一口氣。

現在,產品定義、商務溝通、團隊協調。。。這些事物佔據了小劉大部分精力。

“我連搞技術都沒精力了,哪有時間去帶新人?我招人只要進來就能幹活的。”

做量產並不是技術研究,小劉面試過一些同學,大談自己的技術嚮往,他認為這樣的人不適合量產公司。“這裡不需要有架子的天才。拿錢幹活,用自己之前的技術積累,在這裡換取對業務的理解,還有產品研發的方法論。

想不明白這些事的人,在我們團隊會非常非常痛苦。”

“我也聽到過,有下屬吐槽我,說我PUA,給團隊的壓力太大了。其實我也沒辦法,縱使我是他們的領導,但也只是公司的一枚螺絲釘,工作內容跟壓力都不是我可以操縱的。”他覺得,等下屬們跳槽,就會知道,

在這種高壓環境下學到的東西,能夠讓他們「橫行」自動駕駛量產公司的。

架構完整的大公司高效出成果,但正在搭建團隊的新公司更鍛鍊全域性能力。

工程師阿梁待過兩家量產公司,對第一家,他每每提起,都是吐槽——“一個沒有成功產品經驗的領導,沒有抓重點的能力。每個季度都換一次架構,每次換架構都把大家的工作目標打散了。”初期說先搭基礎平臺跟工具鏈;後來又說產品定義更重要,大家坐下來開會討論好再行動;眼看著趕不上內部交付時間了,說招募供應商購買方案。“

領導與員工都不懂的公司,是做不好業務的。

第二份工作,阿梁尤其看重領導的履歷,選擇了一家相對成熟的公司。領導、工作目標與流程都很規範,但他又有了新的疑惑:加班太嚴重了,大家瘋狂幹交付,沒有時間去做基礎設施,這樣業務怎麼走得遠呢?同事勸他:“阿梁,你又不是第一次乾量產了,怎麼還不懂呢?

交付是生命線,保住了命,才能開始思考試驗方法工具鏈資料平臺等等的

,領導做過這些,對他有一些耐心,給他一些時間吧。”

產品跟業務的進度穩步推進,一直在加班的阿梁又有一個新發現:近半年,公司沒有人晉升,反而是空降了很多「經驗咖」。

“好像階級固化了。”

他覺得公司對每個團隊、每個職級都有非常明確的要求與期待,很難透過努力來達到晉升的要求,而且加班太嚴重了,大家沒有額外的時間來思考,來做個人成長。

“像蔚來小鵬這種,早年就開始搭建自研團隊的車企,經過幾輪調整,現在的架構已經很穩定的。進去確實可以攢量產經驗,可以很快有自己的專案經歷。但似乎沒法拓寬自己的職業寬度了,每個位子都有合適的在幹。”他如此說道。

“想要技術寬度的同學,我還是建議去正在搭建團隊那些新公司。”

還有人在做L4嗎?

在量產公司做L4的大木說,我們組3個人,量產組30個人。

早在18年,在網際網路公司做cv的工程師大木,就接到過很多獵頭跟HR的電話,那會自動駕駛企業四處收攬cv工程師,無論有沒有經驗都要。但他覺得行業太新,風口沒幾年就過去了,不如網際網路公司穩妥,就拒絕了。

21年,大木轉行到自動駕駛企業,加入了一家創業公司,從事L4業務研發。幾個星期後,因為逃離網際網路而興高采烈的大木,逐漸意識到:

無論是卡車還是乘用車,大家好像都開始在量產專案上發力了

,量產業務組的人數幾乎是L4的十倍。

22年中旬,網際網路公司的收緊政策越發明顯,年終獎剛發完,大木的老同事就跟他要了內推連結,但兩個同事的簡歷都沒有HR篩選,最後部門入職了一個學歷非常漂亮的演算法專家。大木去打聽了一下現在的招聘標準,相比去年定點去挖網際網路頭部幾家的優秀同學,

今年有兩道鐵門檻:職級、高潛,已經不太需要普通的同學了。

L4組的業務壓力也比去年更大了,但公司對內對外都一直在強調量產,大木覺得壓力大、參與感也弱,想找機會活水去量產組。跟領導提訴求,領導說你先幹著,熟悉熟悉,年底再看適不適合轉過去。把簡歷給獵頭,獵頭說現在都看專案經驗,你這完全沒有,在自己公司積攢積攢再看外面吧。

大木時常想,如果自己18年就轉行過來,到20年就可以趕上那波高薪挖人潮,實現「財富自由」了。又有人說,

量產公司缺失的研發基因,總有一天要找補回來,這是他的下一次機會。

一直做L4的喬治堅信,Robotaxi仍然會是自動駕駛裡最有看頭的。

喬治對L4非常有信心:“仔細研究,你會發現L4並沒有「死」,現在只是風口變了,但L4依然會是最關鍵的賽場。寒冬凍死了小草,大樹在春天仍然會重新抽芽,Robotaxi沒有停滯,只不過場上留下的玩家並不多了。

很多企業需要透過量產來養活自己,否則根本晉級不到下一輪。”

他說,“而且這個場子,不應該只看玩家,也應該看看場地,看看工作人員——越來越多地方開始支援車輛測試與運營,有些地方給企業的測試許可權在步步升級,相關的法規也是在完善的,

是緩慢的,但並沒有「終止」。”

“我們應該反思,此前是不是太不尊重技術發展規律了?一個如此複雜,且涉及生命安全的產品,竟然喊出三五年就要商用的口號?這是一件起碼要以「十年」為單位來看事情。

我會在Robotaxi裡一直做下去。並且我也相信,還在做Robotaxi的人,總有一天會再次閃耀的。

L4,這一定是自動駕駛裡估值與市場最大的場景。”

「寫在結尾」

L4技術做的是探索,需要一幫「天才科學家」來創造新生事物。

與其說是「公司」,不如說這是「未來科技的搖籃」,頂尖的人才、扁平透明的制度、創新的技術氛圍,這裡有對技術友好的土壤。

L2量產做的是產品,需要「齊心協力」的

員工

讓機器運作起來。流程化規模化的業務、複雜的人際與利益關係、成熟的技術理論與要求,這樣的「科技工廠」能培養出最優秀的工程師,讓科技產品深入千家萬戶。

目前行業的資金與人才都流向L2,但這一定是終點嗎?無論是OEM還是出行,都需要更低的成本、更新的動力。對於已經配備L2系統的主流廠商來說,

更高階的智慧駕駛勢在必行

。L4還是L2,擇業沒有完全「正確」的選擇,只有最「適合」自己的路。

(文中人名皆為化名)