自动驾驶行业冷知识:L2卷成狗,L4躺不平,港口矿山纯纯荒野求生
——来自上海某厂两年工龄自动驾驶工程师阿Q的碎碎念
一、L2量产岗:卷到猝死边缘的“技术搬砖工”
冷知识1:你以为搞L2=写代码?其实是在给主机厂当孙子
入职前:想象中天天调激光雷达算法,用C++怒写感知融合。
入职后:80%时间在给主机厂写需求文档,20%时间跪着解释“为什么车道线检测在逆光下会抽风”。
冷知识2:量产压力大到秃头
“2025年L3认证要落地”的传闻一出,主机厂疯狂堆功能:AEB、LCC、NOA… 功能清单比购物节打折清单还长。
阿Q亲身经历:上个月为了赶某新势力车型交付,连续三周凌晨2点下班,同事在工位囤了半箱红牛,行政大姐见到我们直接递护肝片。
冷知识3:薪资高但跳槽难
别看L2算法岗年薪50万+,一旦被绑上某家车企的智驾系统,跳槽时发现——别家用的芯片/传感器/架构全!不!一!样!(别问我怎么知道的,前同事跳槽后被迫从Orin转战地平线J6,现在天天在群里骂娘)
二、L4 Robotaxi:听着高大上,实则“倒闭预备军”
冷知识4:Demo炫酷≠能赚钱
公司PR稿:“我们的Robotaxi在浦东跑了1000公里0接管!”
实际:为了这1000公里,安全员偷偷踩了200次刹车,运营成本够买辆宝马5系。
冷知识5:融资续命是常态
前年隔壁组大佬跳槽去某L4独角兽,年会抽奖发特斯拉,今年公司裁员50%,剩下的人改做港口物流车——因为投资人说“Robotaxi商业化还得再等5年”。
冷知识6:技术越高级,debug越玄学
某次路测遇到路边大妈晾被子,激光雷达把飘动的被单识别成“未知移动障碍物”,系统直接刹停… 最后解决方案:在代码里加了个“晾衣场场景过滤”(真·人工智障)
三、港口/矿山场景:钱多事少?不,是钱少事多离家远!
冷知识7:工作环境≈当代知青下乡
朋友面过某矿山自动驾驶公司,HR原话:“我们矿区在内蒙古,包吃包住!宿舍有暖气!” 到了才发现——暖气是烧煤的,上厕所要步行200米去旱厕,网络信号靠缘分。
冷知识8:技术迭代?不存在的
港口AGV路线固定到厘米级,算法三年没更新过。同事吐槽:“在这干三年,出去面试连Transformer是啥都忘了”。
冷知识9:隐形职业病预警
长年面对矿卡/叉车单调场景,某前辈得了“颜色识别障碍”——看到红色就条件反射踩刹车(后来转行开滴滴去了)
阿Q的求生指南
- 选L2:做好“白天写代码,晚上写PPT,凌晨接主机厂电话”的心理建设
- 选L4:优先找抱紧车企大腿的公司(比如某厂和吉利合资的智驾子公司)
- 选港口/矿山:建议自带羽绒服、防尘口罩、以及《如何在荒郊野外保持心理健康》手册
最后送大家一句真理:在自动驾驶行业,活下去比算法精度更重要(来自一个经历过部门裁撤、项目烂尾、年终奖打折的卑微工程师)
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