彼时，燃油车仍然占据市场主流，自动驾驶只是雏形。大量需求的出现，预示着行业的繁荣，并且AI技术已经被认为是决定未来的关键技术。但这场狂欢，如今却迎来转折点。据数据统计，当前许多自动驾驶领域的研究学者主要分布在美国及欧洲地区，国内主要依赖于海外渠道引进。当然，也有一些AI企业直接宣布自己造车，如商汤便已经官宣要进入汽车领域，并已经发布了智能汽车的解决方案“绝影”。
如果在十年前，或许没有多少人会想得到，汽车与AI的结合会如此之快。彼时，燃油车仍然占据市场主流，自动驾驶只是雏形。但与此同时，AI技术正在快速的发展，云计算、计算机视觉、深度学习、大数据等应用开始不断涌现。大量需求的出现，预示着行业的繁荣，并且AI技术已经被认为是决定未来的关键技术。在国内，2016年AI便被列入了“十三五”规划纲要，此后每一年都被写进了政府工作报告。确定的赛道，合乎逻辑的故事，尤其在2015年谷歌旗下的AI创业公司DeepMind制作的AlphaGo战胜了世界围棋冠军，都让无数玩家涌入，大量资本开始狂欢。但这场狂欢，如今却迎来转折点。从风口到落下神坛2017年算是AI行业的元年，资本疯狂涌入。软银的CEO孙正义也在公开场合表示，人们应该为AI的发展做好准备，因为这个技术将在30年内改变我们的生活方式。孙正义的看法也代表着当时大多数投资人的看法，这也造就了AI企业估值不断膨胀，许多企业在当时也想方设法在自己的身体贴上AI的标签，因为只要这样做就能让企业的未来充满想象，能够拥有更高的估值。市场的狂热，也造就了对人才的渴求，不少AI企业为了能够尽快招揽高端人才，纷纷给出高额薪酬，如腾讯招揽CV算法研究员，便开出了年薪60万以上外加北京或深圳的户口的条件，而商汤、旷视、百度等，在算法研究员岗位上开出了35万-50万不等的薪酬。如今回首来看，是否有一种强烈的既视感。不仅是招揽更多的专业人才，同时一些有野望的企业也在研发上大力投入，如云从科技自2018年到2020年的研发费用累积达到11.8亿元，而在2020年研发费用更是占到了营收的77%；依图科技在2020年上半年投入的研发费用为3.81亿元，几乎与营收相当。而这种情况在近期有了转变，巨额的投入，高端的人才，以及完美的故事，但这些都无法换来足够的收益。利润率不高的直接后果，便是许多高端人工智能人才涨薪幅度的缓慢。诚然高薪聘请应届生着实让AI行业迸发出了一段时间的繁荣场景，但等到这些人才真正进入到企业当中，却陷入到了内卷当中。有一些行业内的资深猎头透露，一些AI企业的整体涨薪速度非常慢，比如在AI四小龙中，高学历的应届生工作2年涨薪不超过15%。要知道这可是处在风口上的行业，并非是传统的制造业。对此只有一个解释，那就是高昂的投入换不来丰厚的回报，企业也无力为员工提供更高的报酬。有业内人士表示，只靠算法的时代已经过去，未来需要看各家的落地能力到底如何。AI的未来是属于有场景业务的行业龙头，如果只提供技术，没有场景不懂业务，将越来越无法获得客户的认可。因此，如今的AI行业，已经开始了转变，从专注于技术算法，转变为真正落实到具体的应用方案当中。而智能汽车的出现，让AI似乎有了新的用武之地。汽车软件、算法市场高速发展 人才需求大增如今在新能源汽车领域，随着自动驾驶、车联网的兴起，汽车软件及算法被摆在越来越重要的位置，有许多行业专家认为，如今已经到了软件定义汽车的时代。BlackBerry QNX大中华区首席代表董渊文在接受电子发烧友网采访时表示，软件定义汽车的确是时下的行业主流趋势，这一趋势也是伴随着汽车电子电气架构向域控制的演变而来。域控制器的发展对硬件芯片、操作系统、中间件、算法和应用、数据和云这五大关键技术均提出了更高的要求。而在这五项技术中，有四项都是软件。由此可见，软件对于现今和未来汽车行业的演进，对于新能源汽车和自动驾驶的发展是十分重要的。不过对于软件定义汽车，董渊文总结了实现的三大前提，第一，是标准化硬件的大规模使用；第二，是硬件和算力的预埋；第三，则是标准化软件的大规模应用，标准化的软件架构需要SOA软件平台。就标准化软件而言，作为底层的操作系统承担着一个基石的作用。除了可靠性，操作系统以及中间件的功能安全等级也相当重要。BlackBerry QNX专注于以操作系统为核心的软件研发与升级，聚焦于车规级操作系统的业务开发。同时，BlackBerry也将核心的安全技术应用于QNX软件，在功能安全和网络安全等方面提供可靠创新且经认证的解决方案。从人才角度来看，随着基础和应用软件重要性的逐步提升，对软件相关人才的需求可以说是与日俱增。这一增长趋势也是伴随着软件定义汽车的日趋主流而不断凸显。
2025年智能汽车摄像头算法市场规模预测|Wind
以智能汽车摄像头市场为例，随着自动驾驶的不断普及，对于摄像头以及相关算法的需求也在不断提升，其中算法更是占了其中总价值的20%，不可谓不重要。从近期的多家车厂招聘信息来看，以小米为例，给出的薪资已经达到了42万-84万左右，显然，这个薪资已经比许多传统AI厂商给出的报酬还要高了。同时这些高企的薪酬并非个例，据国内招聘平台给出的数据显示，智能车人才需求同比增幅已经达到了1.8倍，同时平均薪资同比涨幅达到21.6%，平均月薪为15367元。值得注意的是，自动驾驶算法岗最为稀缺，年薪甚至达到了百万以上。如蔚来给出的智能人机交互首席系统架构师的薪资便达到8万-11万，理想汽车开出智能座舱高级系统工程师的月薪为3万-6万。并且在自动驾驶相关岗位中，企业给出的最低月薪也达到了2.5万。汽车算法市场能否容纳AI人才？如今AI市场光环不在，更多的企业需要找到更务实的赛道。而前段时间的云从科技艰难上市，也让外界看清楚了AI行业的现状。但另一方面，新能源车的蓬勃发展，也让更多AI领域的人才看到了新的机遇。不过无人驾驶产业的高速发展需要的是高层次产业人才，无人驾驶也是最复杂、技术最集中的AI应用场景，还有许多亟待突破的技术壁垒，如泥泞道路的识别与控制、雾霾天气的识别精度，这就意味着无人驾驶的研发团队需要同时具备汽车工程与人工智能算法的高端人才，兼具技术与工程能力。而目前许多AI企业的相关人才，大多优势在于通用型AI的技术积累，强项在于做项目管理与解决方案架构的能力，对行业的理解更多在于广度而非深度。有业内人士提到，以安全为例，除了在软件中的安全算法以外，还有在硬件中的底层算法，如内置在芯片中的底层安全IP。这些都需要专业人才来进行设计，但目前国内相关人才缺口仍比较大。据数据统计，当前许多自动驾驶领域的研究学者主要分布在美国及欧洲地区，国内主要依赖于海外渠道引进。在2018年底，中国人工智能技术性从业者仅有5万人左右，远低于美国的85万人以及英国的14万人。同时在由教育部、人力资源和社会保障部、工信部联合印发的《制造业人才发展规划指南》中显示，2020年中国对节能与新能源汽车领域的高端人才需求量达到了85万人，而人才缺口却达到了68万，到了2025年该领域的人才缺口将超过100万人。诚然，AI市场的人才想要直接转入到汽车算法市场当中，还需要一定的适应阶段，并且需要对工程技术有所了解。同时AI行业公司人才动辄成百上千万的高薪，也将不复存在。但目前国内相关人才缺口巨大，转入到汽车算法领域，或许将是一个不错的选择。当然，也有一些AI企业直接宣布自己造车，如商汤便已经官宣要进入汽车领域，并已经发布了智能汽车的解决方案“绝影”。不论是转型还是转行，可以确定的是，如今吹向AI的风口，已经转向了智能汽车。
