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自动驾驶行业最激烈的技术变革正在到来。

端到端架构是2024年最重磅的技术炸弹,它打破了传统架构中模块化方案的解决思路,让感知信息能够更加无损地参与到每一次的路径规划,理论上能够输出更加类人的驾驶策略。

但同一时间,焦虑的种子也已被埋下。自动驾驶行业从来不缺乏热词,但仿佛在一夜之间令所有人都为之聚焦的技术变革却实属罕见:

蔚来在今年年中成立了大模型团队;理想专门为端到端搭建了上百人的研发团队;小米智驾团队将感知和规控两个部门合二为一,只为端到端架构方案能够尽快量产。

端到端架构的技术优势是否真的如PPT描述的那般优越,还未曾可知,但属于技术变革的第一场秋风,已经吹向了那些奋战在一线的智驾工程师。

2024年的自动驾驶市场本就不算太平,即便是再火热的新新概念都没能让其重新焕发第二春。

2021年曾是智驾人才市场的巅峰时刻。

在那个众多厂商还以demo小视频行走天下的年代,拥有实际量产项目经验的人才少之又少,靠融资获得海量现金流的自动驾驶公司也都是财大气粗,通过跳槽实现高额涨薪甚至直接翻倍的工程师大有人在。

但站在2024年的档口,自动驾驶商业化路径已经明确,叠加资本市场遇冷,自动驾驶赛道部分公司市值相比巅峰时期已跌去大半,整个行业已然重新回归冷静期。

行业玩家之间的优胜劣汰也在加快。从最早树立起智驾招牌、并在量产落地上拔尖的小鹏;到通过爆品新车问界新M7,将智驾概念彻底推向大众市场的华为;再到此前普遍被认为是落后了,却突然在端到端架构上异军突起的理想……

短时间占领技术高地并不能真正一劳永逸,而更像是一场需要对市场需求精准洞察,坚持投入高昂研发成本,以及不断与时间赛跑的量产竞赛。

在外部环境遇冷以及内部技术变革的双重压力下,智驾人正在遭遇前所未有的职业难题。

他们不得不去思考的是,在以端到端架构为未来趋势的大背景下,自己所在的公司究竟还能在市场中保持怎样的竞争力,是否会因为竞争力不足而缩编减岗;

自己掌握的传统技术栈,在未来的端到端架构中究竟还能否有用武之地;

相比专注于现阶段的量产项目,是否应该更早地切换到应用端到端架构的项目中去积累经验……

这些问题或许很难在日复一日的高强度工作中寻找到足够理性的答案,但已经到来的窗口期,并不会等待站在交叉路旁的所有人。

某头部智驾公司的感知算法工程师张骁,在回忆起2021年自动驾驶人才市场的盛况时不禁感慨:那时简直可以用“疯狂”来形容。

那一年,自动驾驶行业第一次在乘用车市场看到了大规模商业化的可能性,但与此同时,能够落地的量产项目却很少。

即便是当年非常出圈的一次自动驾驶走街串巷的营销案例,据知情人对《电车场》表示,那也仅仅是一个准备充分的demo,在正式拍摄的前一天晚上,工程师直到很深的夜里都仍在调试。

紧俏的量产项目经验,在那一年成为智驾人们在人才市场不可多得的议价筹码。

“只要是在这个行业里做过2-3年,手上有1-2个量产项目经验,出去跳槽的涨薪比例起码都在50%以上,一些顶尖的技术专家甚至能够直接翻倍,年薪达到百万级别”。

但当时间来到22年底、23年初,张骁能够明显感受到整个自动驾驶行业在急剧退热,一些公司开始在现金流上慢慢不支,也越来越鲜有大规模的集体挖人和高管跳槽。

退热的主要原因是随着乘用车辅助驾驶逐步落地,自动驾驶的商业化前景已经触碰到了可观测的上限。

反映到人才市场最直观的表现就是,行业能够容纳的岗位越来越少,曾经做L4自动驾驶的工程师纷纷出走AI或是芯片领域;

张骁所在的这家头部智驾公司仅用数年就获得了巨大的商业成功,但张骁工作三年后的工资,仍然没能赶上行业最热时某外部公司曾给他开出的水平。

大浪淘沙,小型智驾供应商们的日子更不好过。“一些做自动驾驶解决方案的供应商,可能上半年刚谈好的项目,下半年就谈崩了”,某智驾供应商的工程师如是告诉《电车场》。

就在自动驾驶行业热度不复当年之时,端到端架构的适时出现让所有人看到了行业地位重排的新希望,但同时也造就了新的分水岭。

虽然自动驾驶行业过去几年已经经历了多轮的技术迭代,行业对于全新的技术名词早已见怪不怪,但“端到端+大模型”仍然是非常之大的技术演进。

张骁客观评价道,端到端架构下的自动驾驶产品将会在未来2-3年集中量产,在体验上这将是完全不同的产品,也将极大的改变自动驾驶赛道的玩法。

然而,全行业都看到了端到端架构蕴藏的巨大价值,但并非所有人能有足够的资源投入其中。

端到端架构席卷行业前,自2023年掀起的量产项目交付竞赛仍处于白热化阶段,相当多的企业虽然在宣传口径上都表示要ALL IN端到端,但有限的人力和物力资源在保障量产项目如期交付的前提下,通常都是分身乏术。

某造车新势力规控算法工程师刘烨所在的团队,数月前刚刚交付了今年的量产功能,整个团队中的大部分人都正在转向端到端。

刘烨有些后悔曾在行业最热的时候加入了目前所在的这家造车新势力,因为在他看来,这家新势力有限的资源并不足以支持未来在端到端架构下的智驾体验上,获得足够的竞争力。

据刘烨所知,某头部新势力和某顶级智驾供应商的每一条业务线,都分配了至少30-40人专门在研发端到端架构;而像自己所在的一些小厂,只有当手上没活儿时才能勉强看看。

向端到端架构下转型,对于那些每日沉浸在传统技术栈中、拼命保交付的智驾人们而言,也绝非易事。

本质上,端到端架构是一次由感知模块推动的技术变革,曾经适用于感知模块的深度学习网络和技术栈被发现在预测、规划等其他模块也同样好用。

因此,相较负责感知算法的研发工程师,更加剧烈的职位动荡则发生在规控岗。

刘烨说,自己曾经在21年的时候从规划转到了预测,正是这次转岗让刘烨提前接触到了相关模型的知识,因此当下再转到端到端并非太过困难。

“我用了大约4年的时间接触这些内容,慢慢学也就感觉还好……但如果让那些只会写规则 人用一年时间向端到端演进,那肯定相当有难度”。

除了对扑面而来的新技术感到焦虑,更需要维稳的还有心理层面。

上述某智驾供应商的工程师告诉《电车场》,大家现在最怕的就是随着某一次重大的技术革新,自己所谓这几年的工作经验是不是就完全没用了。

“在现在的就业环境下,如果面对的是全新的技术,你和刚毕业的小同学站在同一条起跑线,那你大概率还比不上他”。

张骁说,端到端架构引起的技术变革,短时间内还没有传递到人才市场,对于那些想要从量产项目转向端到端的智驾人们而言,还留有一定的窗口期。

端到端看似是一个很潮流的新词汇,但相关概念其实早在17年、18年就有人提出过。而张骁所在的这家公司对于端到端还有着一个更加便于理解的叫法,那就是“规控AI化”。

“规控AI化”作为一个前沿的技术领域,这些年的进步肉眼可见,从最早只出现在学术论文中,到逐渐被一些公司以demo的形式对外展示,再到如今已经零星地出现在量产项目中。

但“规控AI化”真正受到行业重视也仅仅是最近一两年的事。张骁说,真正能在“规控AI”化上做出成果的,即便到了24年也只有寥寥数家,理想汽车便是其中之一。

即便端到端架构真的能够在未来让每一家智驾公司趋之若鹜,在张骁和刘烨看来,转向端到端也绝不意味着能够一劳永逸。

历史的经验说明,传统的技术栈在新架构下仍然会有用武之地。就比如BEV视角下的感知,最早由特斯拉在2021年的AI DAY上带进自动驾驶圈,并被中国自动驾驶玩家们纷纷效仿。

然而,即便到了2024年的今天,在OCC占据栅格网络和端到端横空出世的大背景下,和BEV有关的技术栈仍然在被当下前沿的架构所应用,某头部造车新势力最新的端到端方案也还会有BEV输出,并没有被就此淘汰。

张骁说,一些特定的功能模块反而天然适合用传统的规则来做:

比如AEB自动刹车,需要实现的目标非常明确,也不需要优先考虑用户体验,因此规则真的非常好用;

掌管车辆方向盘到底打多少、油门和刹车到底踩多少的控制模块,目前也仍然是采用传统的方式来做,并没有被大家囊括进端到端的范畴,从业者无需担心自己的技术栈被颠覆。

由于AI模型的工作逻辑是从大量数据中寻找出更高的概率的解法,因此端到端架构下的路径输出无法避免抖动的问题,这就仍然需要基于传统规则的安全模块去兜底。

路线抖动问题带来的安全隐患和不适感是非常强的,车辆在决定绕行障碍物的时候,有可能上一秒刚决定从左侧绕,下一秒就换成了从右侧绕。

因此,车企仍需要在基于传统规则的安全模块上投入很多,比如华为乾崑ADS 3.0架构中的本征安全网络正是起到类似的作用,自然也就仍需要这方面的人才。

而在未来端到端架构量产上车的初期,写传统规则的人甚至有可能不降反升——

端到端架构下的智驾体验,很难在一开始就媲美经过了无数轮优化的传统架构,因此这就需要更多的人去写规则,去为这个暂时还捉摸不定的新架构兜底。

那么在未来基于端到端的项目中,写传统规则的人究竟还能在团队中占到多大比例?

张骁说,在目前量产上车的项目中,规则和网络在系统中的占比是1:1的,而具体到团队结构来说,以感知模块为例,做数据和网络的人员占比为70%,写传统规则的人员占比30%。

“未来如果端到端架构非常理想的情况下,写规则的人还会保留15%……

无论华为、小鹏还是理想现在的量产项目都还是非常依赖规则的,至少有50%以前写规则的人,在端到端架构的时代还是适用的”。

端到端架构下,团队中的人才更替很可能会以相对“温和”的形式发生。

在每一轮重大的技术变革当中,行业中最急缺的是能够在学术界做到引领的顶尖技术专家。这些人通常都是凤毛麟角的存在,他们会带领那些此前虽然做的是传统项目、但是具备一定业务经验的人完成转型,而团队中的绝大部分人实际上并不需要对新技术的理解非常深刻。

“据我所知M公司的下一代产品已经确定要做规控AI化,但是他们的人员调配并没有出现大规模的裁员,大部分人还是会留在原来的团队里,会由新的技术领导者带领他们来做新业务”。

端到端架构下的人才流动已在发生。

作为行业中第一批发布端到端智驾方案的公司,张骁所在的研发小组最近已经完成了分拆,一部分人去做量产交付,另一部分人已经转向了端到端。

不久前刚结束量产项目交付的刘烨,虽然如愿加入了端到端项目的工作中来,但危机感十足的他已经在开始关注新的机会。

“小厂现在都希望能降成本,我们对于公司来说是比较贵的人,可能公司也会希望我们走……

很多时候变动并非来自新技术,往往和企业本身更加相关,大企业对人才的虹吸效应会非常明显,尤其是在自动驾驶行业”。

端到端架构对于智驾人各方面能力的需求目前还并不清晰,这是令大家感到焦虑的原因,但同样也是机遇所在。

刘烨在为公司端到端架构项目招聘新员工时,他发现由于过去模块化的工作方式,导致人才市场上的大家都只擅长自己专精的那一小块领域,或是搭建模型的能力非常强,或是在数据处理上非常厉害,或是在规划路径上很有经验,但很少有能熟悉各个领域的全才。

张骁说,未来端到端时代最核心的能力还是要“懂业务”:了解这套系统的边界能力在哪、要完成什么样的工作任务,并为其搭配合理的硬件和技术资源。

做到“懂业务”,需要智驾人在大量的实际项目中积累足够多的工程经验,这些经验无论面对何种颠覆性的技术变革,都是不可多得的个人竞争力。

端到端时代,留给智驾人们的转型窗口期已然开启。

要么坚守传统技术栈,继续为量产项目发光发热,要么责无旁贷转向端到端,因为留给大家纠结的时间已经不多。

目前来看,头部智驾公司端到端架构的阶段性产品已经开始落地:

华为ADS 3.0于9月份开始陆续推送;理想端到端智能驾驶10月23日开始向用户全量推送;据传小米的端到端智驾或也将于年内落地……

张骁判断,明年2、3月份,做传统技术栈的老智驾人,被淘汰的例子可能会越来越多,而当整个行业都开始量产端到端架构下的产品,再想转型将会变得难上加难。

“缓解焦虑的唯一方式就是学习新的东西,能不能转型成功都还是另外的话题,因为大家如果都在转向端到端,你不转的话就已经被落下了”,前文智驾供应商的工程师说。

(受访者张骁、刘烨均为化名)