SLAM入門心路歷程

讀了三年985的計算機碩士，做了很多項目，發現自己是一個菜雞。c++/object-c/python/java/matlab甚至還寫過R，也就是項目需要什么寫什么。自學能力算是很不錯了，第一次創業自己寫完Android、寫iOS兩個平臺都寫了，后臺搞不贏也寫后臺，寫過三維圖形的程序、讀研期間寫過區塊鏈、搞過深度學習、參加見過比賽混到了某個國際比賽醫學圖像識別賽幾個道的幾張2、3、4、5名的獎狀。

這么多年折騰下來，覺得自己缺乏系統思維。其實我也不太清楚這是啥子，就是覺得做了這么多東西看起來啥都會，還算牛逼。但是自己心里虛的很，這些東西只是拓展了廣度，毫無深度，技術加上簡單的百度都可以做到我做的項目。之前聽說各大廠商的AI Lab淪落成了內部的外包團隊，我好像有點悟了。沒有一個好業務支持，再牛逼的團隊都會是外包團隊。

我創業做瑕疵檢測也有一年多了吧，遇到過很多項目都是給沿海的小廠做項目，一個項目也就20、30萬，每一個都要高度定制化。除了技術問題，還有很多業務的問題需要溝通，不能專心的搞技術。所以不僅要選擇一個自己喜歡且擅長的技術，還要選好業務。目前無人車、無人機、機器人爆發的時候，我覺得slam以及其相關的技術是一個不錯的可以深入研究的技術。

有的人是學了一個技術，能夠用到各種業務中。有的人選擇了一個業務，然后學習了和業務相關的技術。前者多半會成為外包專家，后者會成為這個業務的專家。前者可以隨時選擇行情好的業務，后者必須的選好業務，就比如互聯網教育，突然極盛轉衰。記起來老校長說過的“要學會在大系統中找到關鍵技術問題和關鍵科學問題”。

目前國家有什么大系統？我覺得有，能源供給系統、交通系統、金融系統、國防裝備系統、農業系統、醫療系統、航空航天系統、移動互聯網系統、電商系統、集成電路系統等等。每一個都是關系國計民生的大系統，其中這些系統中，哪些部分是作為計算機從業者可以做的訥？

可以說每一個系統中都可以做，能源供給需要有檢測、調度、計費等需要。交通有傳統交通系統，主要是調度、管控等這些系統，在這些系統中，計算機作為不可或缺的配角出現，所以這些系統大多有行業專家帶一個小部分，找幾家大外包公司就可以做啦。

當然也有稍微地位高一點的金融系統，有不少的公司為銀行提供金融系統，容易產品化。大一些的銀行都會有自己的計算機部門負責相關的業務。但是銀行的核心部門還是屬于金融。在這些系統中，最計算機的就是集成電路了，芯片的設計、工業軟件的開發、但是這個涉及到很多硬件因素限制，比如***等其它方面的限制，所以這個行業需要一段時間的積淀等待。

所以我認為目前的有個大系統為無人系統，包括無人車、無人機、機器人。定位與建圖能夠賦予這些本來就存在的交通工具新的價值。無人車是一個必然，機器人也是必然、無人機也是必然。無人系統為一個關鍵系統，而定位與建圖則是一個關鍵大科學問題。

所以我決定從slam入手入行。目前我自己的公司也在做，我已經處于半退出狀態，所以決定用三個月的時間來學習相關的工程問題，先爬上巨人的腳背，三個月后開始找工作，不求報酬，只為做關鍵的工程問題。

學習訥也應該具備系統思維？！對吧! 目前手頭上有個嵌入式軟開的活路，可以保證半年的收入，那么意思是半年內必須有不錯的工作，那么3-4個月過后得找工作！首先的看看目前成都有哪些相關的職位。

看成都造車的只有一家，所以我們看看外面的造車企業以北京為例。

可以看到slam的應用主要是以百度、美團、NIO、momenta為代表的自動駕駛，Aibee、梅卡曼德、曠視為代表的機器人，安居客和貝殼為代表的房產，以及游戲建模。

北京slam相關崗位224個、上海139個、深圳119個、廣州30個、杭州50個、成都22個，由此看來極大可能會回到北京。還記得畢業和導師喝酒都時候，導師就說你肯定要回來了的。哈哈哈哈 ，還是導師了解哈。

以上言論個人瞎幾把說的哈，專業人士不要針對，此處狗頭保命。