近年来，伴随工业4.0定义的推出和第四次工业革命的起步，自动驾驶作为汽车智能范围的一个要紧方向得到汽车和科技行业的看重。不论是传统车企大众、奔驰、宝马，造车新权势特斯拉、蔚来、小鹏，还是科技新贵Waymo、Zoox、Cruise等均布局自动驾驶，在塑造L2甚至L3级别商品的同时也积极进行路测。
然而受2020年新冠疫情和经济下行的影响，使得全球汽车业掀起的降薪裁员潮也开始波及处于迅速进步时期的自动驾驶行业——累计筹资超越70亿元自动驾驶筹资王Zoox先后被曝出裁员、10亿USD卖身亚马逊的消息。
但冲击也带来自动驾驶人才流动分化的加剧，一部分公司裁员，而另一部分公司却纷纷开始招募、挖角出色人才。日前，有外媒报道，通用汽车旗下的自动驾驶公司Cruise试图从Zoox挖走工程师。事实上，Cruise在5月份对140多名职员进行了裁员，但有消息人士透露，Cruise一直在招揽核心技术人才。Cruise首席公关Kristine Boyden表示：“大家正在探寻世界上最棒的人才，不管他们在哪儿工作，也不管他们在干什么。”无独有偶，自动开车初创公司Aurora此前宣布，他们已经将职员的数目从原本250人增加到500人，并还将继续招聘远程工作岗位。Aurora的首席实行官Chris Urmson 表示：“因为疫情的影响，目前就业市场上有很多有潜力的出色人才，大家计划充分借助这一机会。”
自动驾驶行业迎来“马太效应”
自动驾驶技术的研发需要非常长的时间，投入本钱非常高，但跨国车企不会随便放弃这项可能引发将来行业变革的技术体系。中国汽车工程掌握名誉理事长付于武在同意《中国汽车报》记者采访时表示：“世界各汽车强国，各大跨国公司对将来进步的策略方向高度一致，无论是在技术层面还是在产业层面。通过跨界融合，达成产业链的重构。这个大的趋势，在疫情蔓延的当下都没改变。”
近日，在结束与宝马不到一年的自动驾驶合作后，奔驰与英伟达联合发布了下一代自动驾驶软件平台，继续加大自己在自动驾驶范围的地位。部分汽车制造商和自动驾驶公司也在“快马加鞭”地推源于己的商品，并尝试在更多区域落地测试。
疫情没影响资本继续向自动驾驶初创企业流动，但自动驾驶行业迎来“马太效应”。据不完全统计，年初以来，国内有筹资信息的自动驾驶有关企业达到了30多家，筹资金额高达数百亿元。而一些尾部自动驾驶企业却面临资金断流、公司裁员、破产、卖身的窘境。可见，分化的加剧，加快了行业淘汰赛的到来。
自动驾驶行业的进步不能离开市场、技术与人才的支撑。送货和载人是自动驾驶两大主要应用场景。全国乘汽车使用市场信息联席会秘书长崔东树在同意《中国汽车报》记者时表示：“由于疫情，大伙对自动驾驶的需要更为强烈，为自动驾驶行业进步增添了新的‘外部变量’，被人们看到了其在特殊状况下应用的可能。”
要在自动驾驶行业赛道上占得先机，归根结底是人才的问题。在企业一拥而上、需要不断释放的背景下，自动驾驶人才一直都呈现出供不应求的近况。
据悉，一直以来，美国当地自动驾驶行业的招聘需要一直高居不下，一份来自Indeed网站数据显示，从2015年开始，与自动驾驶有关的技术岗位需要增加了近10倍。自动驾驶对人才各方面的学科常识需要较高，拥有专业素养和技能的出色人才不多，是导致目前全球自动驾驶人才缺口较大是什么原因之一。
崔东树向记者介绍到: “自动驾驶是将来行业进步的方向，车企在压缩传统商品投入的同时，加强了对自动驾驶进步的投入，体量增加趋势明显，包含欧美国家，自动驾驶人才需要是相对较强。”
长安汽车车联网技术开发所所长、智能汽车云项目总监蔡春茂在同意《中国汽车报》记者采访时表示，疫情对长安汽车自动驾驶方向的研发影响不大。去年，长安汽车成立了全球研发中心，涵盖了自动驾驶算法、智能网联、人工智能平台等，并且一直在加强自动驾驶投入。但自动驾驶算法类的人才比较缺少，尤其是中高级以上的算法类人才一直都比较难找。
高档人才向头部企业聚集
据业内人士介绍，在历程了2017-2018年的疯狂扩张之后，2019-2020年整个自动驾驶行业开始回归理性，挤出泡沫，修炼内功，重新布局。同样，2020年在人才范围也会重新调整，初阶人才市场份额降低，高阶人才仍然供不应求。
这其中，最大的特征是人才从科技公司“回流”到汽车制造商和一级汽车零部件巨头。据记者发现，不少头部企业现在正在招聘自动驾驶研发有关人才的信息，包含人工智能、算法开发类、云数据平台开发、软件等自动驾驶研发类岗位。
从长远来看，自动驾驶人才自主培养及引进将长期进行。蔡春茂向记者介绍到，为了进步自动驾驶，缓解缺少有关人才的问题。现在企业通过培养其他云数据等专业的团队来转型做自动驾驶算法等有关方向。
行业环境变化对人才的布局和流动有着非常大影响。付于武向记者提到：“中国的自动开车刚最初，大家有后发优势，要化危为机。所以在疫情当下，大家要坚持目前中国企业在自动开车产业进步上，重要是优化人才的布局，注意协同革新，优化人才的用，加速自动开车人才的培养，发挥最大的效率。”
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