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为什么汽车公司招不到最好的 AI 工程师?

作者:未知 来源:互联网 2019-10-20 20:00 1806 ℃
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编者按:本文来自微信公众号“汽车之心”(ID:Auto-Bit),作者李笠,编辑王德芙,36氪经授权发布。

自动驾驶汽车,是自动驾驶、消费电子科技、云计算、电动化与传感器等技术火花碰撞出的新产物。

它每年能拯救上百万在交通事故中丧命的人,还能减少大量温室气体排放,遍布城市密密麻麻的停车场也将变身绿地公园。

谁可以实现这一切?是那些在汽车行业屹立一个世纪不倒的巨头们吗?

这可能有些难。

因为传统汽车巨头们手上缺失关键「配方」,而且新技术带来的破坏力我们也见识过,看看音乐、零售业和传统报纸的变化,你就明白了。

一、创新

作为信息时代的公民,我们深知摩尔定律的力量。因此,快速创新必须成为日常。

因为对手不会懈怠,只需一个技术周期,落后者可能就会被淘汰出局。

可惜的是,「快速创新」这个早已融入科技行业血液的文化,并不是汽车公司们的日常。

为什么汽车公司招不到最好的 AI 工程师?

某车企整车开发流程:

全新整车开发时间约为 45 个月

大改型整车开发时间约为 27 个月

如果我们观察汽车行业的产品周期,仅新车型的研发就要花上 3 到 5 年时间。据汽车之心了解,这个新车型随后会在市场上销售 6 到 7 年。这期间,车企只是做些小幅度改进,难有实质性创新。对消费者来说,想要新功能就得购买新车。

科技行业的玩家并不是这样操作的。他们更喜欢先为市场定制硬件平台以及与之搭配的操作系统,随后就是操作系统的定期升级。在开发者的努力下,车辆能安装成千上万的应用软件,从而获得新功能。

对用户来说,能持续通过 OTA 获得新功能才是产品该有的样子,而不是「一锤子买卖」。这类理想产品的代表就是智能手机。

目前,许多汽车用户也热衷升级车辆的某些功能,比如车机、导航地图等等。对传统汽车公司而言,系统整合者这个身份也是阻碍其快速创新的一大因素。

在现实中,汽车厂商已经很少研发车辆零部件,所有的关键零部件几乎都采购自博世和大陆这样的一级供应商。

既然产品都是其他供应商设计和生产的,就意味着汽车厂商放弃了关键的工程领导权。这样还想进行实质性的快速创新,不是痴心妄想吗?

汽车行业的新晋玩家也得依靠供应商,但在一些关键领域创新上,他们肯定会牢牢抓在自己手上。

可能有人会说,iPhone 不也把零部件外包给第三方供应商。这话没错,但苹果牢牢攥住了自己的命脉。CPU、操作系统与一些默认应用均是苹果自行设计,而且苹果一直保持着与供应商的紧密合作,为的就是给终端用户提供更好的体验。

反观现在的汽车厂商,谁能做到?

二、数据

对当下的汽车行业而言,用 Mobileye 的芯片连上几颗摄像头和传感器并实现车道保持或自适应巡航已经是小菜一碟,但想要实现真正的全自动驾驶却是另一回事。

自动驾驶系统需要不断学习,而我们连现成的「教材」也没有。

也就是说,真正有用的自动驾驶系统必须靠机器学习培养各种复杂模型,以便应用在不同的情况下。机器学习系统想实现最优性能必须要有强大的数据集支撑。

因此,有两个主要原因可以解释为什么传统汽车公司不太可能在自动驾驶领域出类拔萃。

首先,如今全球最好的 AI 工程师、数据科学家和云计算专家中大多不在汽车公司工作。尽管这些汽车公司确实有才华横溢的工程师,近年来也在硅谷开设了许多研究中心,但类似谷歌、特斯拉、苹果和 Uber 这样的公司,对那些希望通过软件颠覆汽车行业的优秀技术架构师和数据科学家来说,更具吸引力。

第二个原因是数据。有效的自动驾驶系统必须使用机器学习来开发能够适应许多不同环境的复杂模型。机器学习系统需要大量的数据集才能达到最优。

记得谷歌曾推出的「Free 411」项目吗?你以为是谷歌是在做慈善?

当然不是!他们这样做是为了捕捉数百万不同的声音和语音模式,以训练由 Google Now 使用的语音识别系统。

一直以来,谷歌都非常善于使用数据来提升产品性能表现。正是这种网络效应,使得谷歌搜索的表现超过竞争对手。

为什么汽车公司招不到最好的 AI 工程师?

截止 2018 年 10 月,Waymo 测试里程超过 1000 万英里,同样的数据规模优势将影响自动驾驶汽车。这也是 Waymo 的车队在道路上疯狂收集测试里程的原因,它的自动驾驶系统需要「养料」。

为什么汽车公司招不到最好的 AI 工程师?

截止今年 10 月,特斯拉 Autopilot 行驶里程为 18.8 亿英里

图片来源:lexfridman.com

要说真正的数据采集器,不得不提特斯拉——每天在道路上行驶超过 60 多万辆的特斯拉是取之不尽用之不竭的数据宝库。可以肯定的是,未来谁的车队规模大,谁的自动驾驶体验就会更棒。

对传统汽车厂商来说,这有点难。因为他们手上并没有数据,为汽车公司提供零部件的一级供应商手上也没有数据。

事实上,与消费者若即若离的关系,未来也会成为巨头们的烦恼。因为当下的销售模式意味着,他们已经放弃了数据采集的入口。

从中长期看,传统汽车巨头也会销售带有自动驾驶功能的汽车,最终这些车辆也会全面电动化并实现全自动驾驶。

与此同时,也会有许多新创公司带着诚意满满的软硬件而来,他们的目标是重新定义消费者对车辆的预期。

行业创新与洗牌的历史告诉我们,主流技术平台发生重大迭代时,将会有新入局者崛起,它们将从曾经的霸主那里分走一大块蛋糕。山雨欲来风满楼,那些不认真对待的公司终将被时代淘汰。

Tags: 驾驶 汽车公司 数据

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