電子發燒友網報道（文/黃山明）如果在十年前，或許沒有多少人會想得到，汽車與AI的結合會如此之快。彼時，燃油車仍然占據市場主流，自動駕駛只是雛形。但與此同時，AI技術正在快速的發展，云計算、計算機視覺、深度學習、大數據等應用開始不斷涌現。

大量需求的出現，預示著行業的繁榮，并且AI技術已經被認為是決定未來的關鍵技術。在國內，2016年AI便被列入了“十三五”規劃綱要，此后每一年都被寫進了政府工作報告。確定的賽道，合乎邏輯的故事，尤其在2015年谷歌旗下的AI創業公司DeepMind制作的AlphaGo戰勝了世界圍棋冠軍，都讓無數玩家涌入，大量資本開始狂歡。但這場狂歡，如今卻迎來轉折點。

從風口到落下神壇

2017年算是AI行業的元年，資本瘋狂涌入。軟銀的CEO孫正義也在公開場合表示，人們應該為AI的發展做好準備，因為這個技術將在30年內改變我們的生活方式。

孫正義的看法也代表著當時大多數投資人的看法，這也造就了AI企業估值不斷膨脹，許多企業在當時也想方設法在自己的身體貼上AI的標簽，因為只要這樣做就能讓企業的未來充滿想象，能夠擁有更高的估值。

市場的狂熱，也造就了對人才的渴求，不少AI企業為了能夠盡快招攬高端人才，紛紛給出高額薪酬，如騰訊招攬CV算法研究員，便開出了年薪60萬以上外加北京或深圳的戶口的條件，而商湯、曠視、百度等，在算法研究員崗位上開出了35萬-50萬不等的薪酬。如今回首來看，是否有一種強烈的既視感。

不僅是招攬更多的專業人才，同時一些有野望的企業也在研發上大力投入，如云從科技自2018年到2020年的研發費用累積達到11.8億元，而在2020年研發費用更是占到了營收的77%；依圖科技在2020年上半年投入的研發費用為3.81億元，幾乎與營收相當。

而這種情況在近期有了轉變，巨額的投入，高端的人才，以及完美的故事，但這些都無法換來足夠的收益。

利潤率不高的直接后果，便是許多高端人工智能人才漲薪幅度的緩慢。誠然高薪聘請應屆生著實讓AI行業迸發出了一段時間的繁榮場景，但等到這些人才真正進入到企業當中，卻陷入到了內卷當中。

有一些行業內的資深獵頭透露，一些AI企業的整體漲薪速度非常慢，比如在AI四小龍中，高學歷的應屆生工作2年漲薪不超過15%。要知道這可是處在風口上的行業，并非是傳統的制造業。對此只有一個解釋，那就是高昂的投入換不來豐厚的回報，企業也無力為員工提供更高的報酬。

有業內人士表示，只靠算法的時代已經過去，未來需要看各家的落地能力到底如何。AI的未來是屬于有場景業務的行業龍頭，如果只提供技術，沒有場景不懂業務，將越來越無法獲得客戶的認可。

因此，如今的AI行業，已經開始了轉變，從專注于技術算法，轉變為真正落實到具體的應用方案當中。而智能汽車的出現，讓AI似乎有了新的用武之地。

汽車軟件、算法市場高速發展 人才需求大增

如今在新能源汽車領域，隨著自動駕駛、車輛網的興起，汽車軟件及算法被擺在越來越重要的位置，有許多行業專家認為，如今已經到了軟件定義汽車的時代。

BlackBerry QNX大中華區首席代表董淵文在接受電子發燒友網采訪時表示，軟件定義汽車的確是時下的行業主流趨勢，這一趨勢也是伴隨著汽車電子電氣架構向域控制的演變而來。

域控制器的發展對硬件芯片、操作系統、中間件、算法和應用、數據和云這五大關鍵技術均提出了更高的要求。而在這五項技術中，有四項都是軟件。由此可見，軟件對于現今和未來汽車行業的演進，對于新能源汽車和自動駕駛的發展是十分重要的。

不過對于軟件定義汽車，董淵文總結了實現的三大前提，第一，是標準化硬件的大規模使用；第二，是硬件和算力的預埋；第三，則是標準化軟件的大規模應用，標準化的軟件架構需要SOA軟件平臺。

就標準化軟件而言，作為底層的操作系統承擔著一個基石的作用。除了可靠性，操作系統以及中間件的功能安全等級也相當重要。BlackBerry QNX專注于以操作系統為核心的軟件研發與升級，聚焦于車規級操作系統的業務開發。同時，BlackBerry也將核心的安全技術應用于QNX軟件，在功能安全和網絡安全等方面提供可靠創新且經認證的解決方案。

從人才角度來看，隨著基礎和應用軟件重要性的逐步提升，對軟件相關人才的需求可以說是與日俱增。這一增長趨勢也是伴隨著軟件定義汽車的日趨主流而不斷凸顯。

以智能汽車攝像頭市場為例，隨著自動駕駛的不斷普及，對于攝像頭以及相關算法的需求也在不斷提升，其中算法更是占了其中總價值的20%，不可謂不重要。

從近期的多家車廠招聘信息來看，以小米為例，給出的薪資已經達到了42萬-84萬左右，顯然，這個薪資已經比許多傳統AI廠商給出的報酬還要高了。

同時這些高企的薪酬并非隔離，據國內招聘平臺給出的數據顯示，智能車人才需求同比增幅已經達到了1.8倍，同時平均薪資同比漲幅達到21.6%，平均月薪為15367元。值得注意的是，自動駕駛算法崗最為稀缺，年薪甚至達到了百萬以上。

如蔚來給出的智能人機交互首席系統架構師的薪資便達到8萬-11萬，理想汽車開出智能座艙高級系統工程師的月薪為3萬-6萬。并且在自動駕駛相關崗位中，企業給出的最低月薪也達到了2.5萬。

汽車算法市場能否容納AI人才？

如今AI市場光環不在，更多的企業需要找到更務實的賽道。而前段時間的云從科技艱難上市，也讓外界看清楚了AI行業的現狀。但另一方面，新能源車的蓬勃發展，也讓更多AI領域的人才看到了新的機遇。

不過無人駕駛產業的高速發展需要的是高層次產業人才，無人駕駛也是最復雜、技術最集中的AI應用場景，還有許多亟待突破的技術壁壘，如泥濘道路的識別與控制、霧霾天氣的識別精度，這就意味著無人駕駛的研發團隊需要同時具備汽車工程與人工智能算法的高端人才，兼具技術與工程能力。

而目前許多AI企業的相關人才，大多優勢在于通用型AI的技術積累，強項在于做項目管理與解決方案架構的能力，對行業的理解更多在于廣度而非深度。

有業內人士提到，以安全為例，除了在軟件中的安全算法以外，還有在硬件中的底層算法，如內置在芯片中的底層安全IP。這些都需要專業人才來進行設計，但目前國內相關人才缺口仍比較大。

據數據統計，當前許多自動駕駛領域的研究學者主要分布在美國及歐洲地區，國內主要依賴于海外渠道引進。在2018年底，中國人工智能技術性從業者僅有5萬人左右，遠低于美國的85萬人以及英國的14萬人。

同時在由教育部、人力資源和社會保障部、工信部聯合印發的《制造業人才發展規劃指南》中顯示，2020年中國對節能與新能源汽車領域的高端人才需求量達到了85萬人，而人才缺口卻達到了68萬，到了2025年該領域的人才缺口將超過100萬人。

誠然，AI市場的人才想要直接轉入到汽車算法市場當中，還需要一定的適應階段，并且需要對工程技術有所了解。同時AI行業公司人才動輒成百上千萬的高薪，也將不復存在。但目前國內相關人才缺口巨大，轉入到汽車算法領域，或許將是一個不錯的選擇。

當然，也有一些AI企業直接宣布自己造車，如商湯便已經官宣要進入汽車領域，并已經發布了智能汽車的解決方案“絕影”。不論是轉型還是轉行，可以確定的是，如今吹向AI的風口，已經轉向了智能汽車。