2019年10月1日

车辆工程毕业生如何向无人驾驶方向发展?

车辆工程毕业生如何向无人驾驶方向发展?

作者:Shawn - 无人驾驶工程师纳米学位毕业生

先介绍一下我自己,我的本硕都是车辆工程专业的,毕业后在上汽集团的技术中心做智能驾驶相关的工作,一年半后离职,现在在BAT某家做自动驾驶技术的开发。

很多人对车辆相关专业的毕业去向、职业发展很好奇,本文从自身经历出发,和大家聊聊这个专业,以及如何向无人驾驶方向深入发展。

车辆工程毕业可以去哪?

除了继续深造学习的,车辆工程毕业大部分是去传统车企,少数去了供应商。

比如:武汉(东风集团)、上海(上汽集团和部分Tier1),长春(一汽集团),广州(广汽集团和部分Tier2)、重庆(长安、车检院)、北京(北汽集团)、保定(长城汽车)、陕西(陕汽集团)、柳州(上汽通用五菱)等。 在车企,根据工作场合不同,分为技术中心和工厂。在技术中心工作的工程师根据所负责的零件不同,被分配在不同的部门,这些部门包括动力总成部、底盘部、车身部,电子电器部、设计部、规划部和试验认证部等。在工厂工作的工程师主要从事工艺设计、标定、质量管理相关的工作,根据车间不同分为冲压车间、焊装车间、涂装车间和整装车间。

与大部分在传统车辆工程领域工作的同学不同,我的研究方向属于车辆工程下一个比较前沿的领域——无人驾驶汽车。无人驾驶汽车的工作内容更偏向计算机领域,因此我每天大部分的时间都是跟代码打交道。

在我看来传统车企有一些明显的缺点,这也是我在车企工作一年半后,就选择离开的原因: 一、绝大部分车企都是国有的,内部工作流程比较固定,毕业不久的学生扮演的都是螺丝钉的角色,比较难有机会提升自己; 二、员工的薪资水平跟大部分制造业相当,与火热的互联网、金融行业差距很大; 三、国企内部的晋升跟工作年限有很大的关系,刚毕业的学生只能选择熬资历。

相比之下,越来越被资本青睐的无人驾驶是一个不错的方向。无人驾驶行业的前景我就不多赘述了。对于毕业不久的年轻人来说,应该选择更前沿、天花板更高的职业发展方向,相应的也会有更高的薪资回报。

尤其是车辆工程学生在专业上有一定优势:相对于其他专业更了解汽车,比如汽车的四轮转向模型、动力学、底盘、车身的通信协议等,这些背景知识是做无人驾驶汽车开发所必须具备的。

下面,我结合读车辆工程专业的大学经历和从事自动驾驶研究的工作经历,给准备报考车辆工程专业的学生、车辆工程在读生和车辆工程毕业生一些建议,希望能给你们转到无人驾驶方向提供一些参考。

准备报考车辆工程的学生

Tip 1:学校比专业更重要。进了高校,再转到喜欢的专业并不难,本科的学校很大程度决定你未来校友圈子的质量。

如果你纠结是否报考车辆工程专业,可以提前了解一下这个专业能学什么: 车辆工程是一个大而全的学科,在这个专业,你不仅能够学到汽车理论、汽车构造和汽车设计这些专业知识,还能够对材料、电子、控制理论领域的知识有些许了解。由于涉及的学科太多,毕业后,你会有”对于汽车,什么都懂,又什么都不懂”的感觉。 如果你希望在车辆工程的某个子领域,比如无人驾驶、车身先进材料、新能源,钻研下去,那就请做好读硕士研究生,甚至博士研究生的准备。

车辆工程在读生

Tip 2:大一打基础拿学分,对争取奖学金、申请保研或外校时有很大帮助。

大一时,所有工科专业都统一学高数、计算机基础等公共课,如果此时你就有转向无人驾驶领域的打算,请务必打好基础。微积分、矩阵运算和贝叶斯公式等在无人驾驶领域十分常用。 大二和大三学的是专业基础课和专业课,车辆工程的专业课涉及到的内容多,每个专业课都可以细分很多方向出来。比如汽车理论就可以细分出发动机学、动力学、NVH等;再比如汽车电子方向包含了底盘电控、车身电控、电池管理系统等。

Tip 3:尽可能将学习应用到实践,比如跟着老师做课题,或参加各种比赛。

如果你发现你的专业课涉及编程或者有电控相关的知识,可以多花点时间和精力。强烈推荐你参加一下全国大学生“恩智浦杯”智能汽车竞赛,这个比赛是通过安装传感器、改装小车,最终在单片机上编程实现智能小车的寻迹、过障碍等功能。智能小车其实就是一个微缩版的无人驾驶汽车,如果能得奖,对于你找无人驾驶领域的研究生导师或者未来找无人驾驶相关的工作都会有极大帮助。 图片 恩智浦智能汽车竞赛

Tip 4:无论是否读研,都建议参加一下校招。提前走一遍笔试和面试,这能帮你在真正找工作时少踩很多坑。

对于考研或保研的学生,如果你所在的学校没有老师从事无人驾驶方面的研究,那你就不得不选择外校保/考研了。我的建议是: Tip 5:搜索历年参加过“中国智能车未来挑战赛”的学校,敢于参加这个比赛的高校都有较为深厚的技术积累。比如清华大学、北京理工大学、西安交通大学等有专门的实验室研究无人驾驶技术,找到学校和实验室后,再去联系实验室的老师。

图片 中国智能车未来挑战赛

读硕士研究生/博士研究生时,才是你无人驾驶研究生涯的开始。

我的研究生导师是计算机专业的博士。招我那年,他想做一些汽车领域更前沿的技术,就给我定了与计算机结合十分紧密的无人驾驶方向。

本科毕业设计是实现一套车道偏离检测算法,其主要的工作是做车道线检测。作为实验室第一批小白鼠,在没有任何参考资料的情况下,从摄像头的选型,到图像采集驱动的编写,到相机内外参的标定,再到图像逆投影变换的原理研究和代码编写,到最后使用霍夫变换检测车道线。在没人指导的情况下,走的每一步都挺煎熬。

研究生的选题方向是要在一块DSP上实现实时的行人检测。在2014年,计算机视觉和深度学习远没有如今这样火爆且易于上手,系统的学习资料基本没有,属于花钱都买不到的那种。什么都得靠自己摸索。

写到这里我不禁要感叹一下现在的大学生,相比我读研时实在是太幸福了。人工智能浪潮的到来,让越来越多的高校,甚至企业参与到了无人驾驶的研究中。越来越多优质的资源出现在网络上,已经过了那个花钱也买不到资料的年代了。

Tip 6:尽可能早地开始使用云笔记,构建自己的知识库。

读研究生后,我开始使用云笔记记录自己学到的东西,并将他们分类整理。这些知识库中的内容,极大提升了我写论文的效率。分享部分目录:

图片

凭借着在在无人驾驶领域的一些项目经验,在我硕士毕业的那年,我进入了上汽前瞻技术研究部做智能驾驶的开发。在企业能够获取到的资源是在学校里根本想象不到的。在上汽,我能够接触到世界上最优秀的计算机视觉供应商,能够了解到行业内最新的技术发展和能够最快落地的产品。

车辆工程毕业生如何向无人驾驶方向发展?

在我离开车企后,不少老同学发现他们自己的工作没挑战,同时看到了无人驾驶的潜力,不止一次地问我该如何从传统车辆转行到无人驾驶方向。但一旦离开学校,很难再有机会系统地学习无人驾驶方面的知识,也就很难从事这方面的工作。

因此,我给他们的建议是利用工作之余的时间系统地提升编程能力和学习无人驾驶领域的技术。我个人比较推荐百度开源的Apollo和优达学城(Udacity)无人驾驶工程师学位

百度开源的Apollo对于有无人车开发经验的工程师来说,简直就是不可多得的财富。一旦有了专业背景知识,就能够很快理解Apollo中各模块的关系以及各模块的技术细节。工程师需要使用某个模块时,直接阅读这部分的代码,稍作转化即可为自己所用。但正是因为开源的Apollo大而全的特点,对没有任何研究背景的初学者不够很友好,而且网上的资料比较零散,很难由浅入深地、系统性地学习各个模块的知识。建议在阅读Apollo源码前,先学习一下百度Apollo和Udacity联合做的一个免费课《无人驾驶第一课:从 Apollo 起步》,对Apollo有一个整体的认识。

无人驾驶工程师纳米学位我也毕业了,部分课程是由谷歌无人车之父Sebastian亲自授课的。在完成课程学习和做完所有项目后,能够拿到优达学诚官方颁发的纳米学位证书。课程内容给我印象最深的两点是:一、授课老师对技术细节的讲解很棒,比如无人车技术原理所用到的卡尔曼滤波、粒子滤波中各种公式的推导过程,以及如何将公式写成代码,都做了很详细的介绍,对我启发很大;二、资源很丰富,比如做车道线检测或障碍物跟踪项目时,会给我提前准备好各种需要的输入信息(比如相机图像或雷达传感器的数据),这样就能够专心于原理的研究了。

Tip 7:持续学习的“输入”之余,花一些时间做“输出”,将自己的见解转化成文字,不仅能够丰富自己的知识库,还能够更加深刻地理解学到的知识。

每次学到无人车领域的新知识后,我都会尝试将这些知识用自己的语言整理出来,发到知乎上,也就是做“输出”。在做“输出”的过程中,我发现有些技术细节并没有完全掌握了,于是会花额外的时间巩固。之前听过一句比较有道理的话,大概意思是说, 如果你能把不懂的人教懂了,你才算真正地掌握了这些知识。

当输出积累到一定程度后,我开始经营自己的知乎号。我经营知乎号的目的有些功利,那就是提升自己在行业内的影响力。后来证明自己花的这些时间是值得的,通过知乎,我认识了不少业内大牛、投资人,不仅开拓了眼界,还得到了不少工作机会(包括跳槽BAT也是HR在知乎上联系的我)。 以上就是我大学和工作这些年来的个人经历和一些小建议。希望我的个人经历和这些小建议,能给读车辆工程专业的你一些帮助。

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