一名自动驾驶算法工程师的窘境

本文是我们星球嘉宾的投稿，我相信很多小伙伴也会有类似的感觉。

这篇文章我没有做任何润色发了出来，并不是给大家泼冷水或者唱反调，只是分享一些业内从业者的真实感受。

在自动驾驶的下半场，我们何去何从。

我们好像正在失去“未来”

"曾经，我们都觉得自己站在时代中央"

我还记得自己刚入行，包括在学校的时候。那几年，自动驾驶几乎是整个 AI 行业里非常耀眼的方向。只要你说自己在做自动驾驶，别人都会下意识地高看你一眼，觉得这个是一个非常 fancy 的事情：

“无人驾驶啊？”“是不是以后车都不用人开了？”“你们是不是天天训练特别厉害的 AI 模型？”“很有前景的工作啊！”

现在，作为自动驾驶工程师，我甚至不好意思说自己在搞 AI。

说实话，那时候我自己也有一种很强烈的时代参与感，会觉得在参与某种真正意义上的技术革命。当然，那个阶段的行业氛围也确实很疯狂。融资、扩张、挖人、堆算力、堆数据，太多的公司在做智驾（彼时还可以称之为“自动驾驶”），也有很多的公司都在讲 Robotaxi，讲 L4 落地，讲“未来三年会彻底改变出行”。

所有人都像站在新时代门口。

很多最优秀的算法工程师都在往这个方向涌。做 CV 的、做 SLAM 的、做机器人方向的，甚至还有不少做搜广推、大数据的人转过来。身边也有很多学长学姐开始从事自动驾驶行业，私下里聊完才知道原来校招薪资可以给到那么高，这是【传统互联网】行业所不敢想象的。

“后来我才发现，大部分人根本碰不到核心”

但真正进入行业之后，我慢慢发现了一件事：自动驾驶行业里，大部分工程师的工作，其实并没有外界想象中那么 fancy。

尤其是做 L2 的。

外面的人会以为我们天天在研究【当年】认为前沿模型。Transformer、BEV、Occupancy、端到端……听起来都特别高级。但真实情况是，真正能碰核心模型的人，其实也不多。团队里，真正负责网络结构设计、训练框架、核心架构的人，可能就那么几个人。

剩下的大部分工程师，更多是在做数据挖掘、badcase 回灌、问题定位、评测对齐、版本验证等等一些 dirty work。（叠个甲：这些工作其实也很重要，这里的 dirty 只是相对做模型的工作而言）

后来我也接触过一些 L4 团队。说实话，在真正接触之前，我一直觉得，L4 应该才是真正的未来吧。毕竟 L2 （或者是当年吹的 L2++）本质上还是辅助驾驶，而 L4 才是真正意义上的无人驾驶。

但真正了解之后会发现，L4 是个更复杂的工程。感知、预测、规划、控制、高精地图、仿真、定位、云端调度……任何一个模块出问题，整辆车都会出问题。

于是很多团队的工作都是 issue-driven 的。每天开会、每天同步、每天复盘、每天追问题。有时候一个问题能追两三周，最后发现，虽然能解决了，但是也只是按下葫芦浮起瓢的事儿。

“最难受的，会慢慢失去‘成长感’”

这是我后来越来越焦虑的一件事。

刚毕业那几年，以及刚进入一家新公司的时候，其实成长特别快。每天都在接触新东西。模型、训练框架、部署优化、数据闭环等等，太多的工作和新的东西，让我会明显感觉自己在变强。

但做久之后，会慢慢进入一种很奇怪的状态：就是很懂自己的模块，特别懂。懂这个链路的所有细节，知道每个 badcase 出现的原因，知道系统每个 corner case 的风险。但问题是，这种能力越来越“不可迁移”。

会越来越觉得自己像一颗工业体系里的螺丝钉。离开这个系统，整个价值感会突然变弱。尤其是最近一两年，整个 AI 世界变化速度快到有点失控。

“大模型出现之后，行业气氛突然变了”

以前行业里朋友聚会聊的是： “今年高阶 NOA 能不能真正普及？” “端到端到底什么时候落地？” “纯视觉路线是不是未来？”

后来慢慢变成： “你们现在怎么用大模型？” “你们公司 VLA 搞到咋样了吗？” “你们搞 World Model 了吗？” “你们做 Agent 了吗？”

再后来，越来越多人开始选择离开这个赛道……有去做大模型 infra 的，有去做 AI Agent 的，有去做具身智能的。甚至有很多原来做自动驾驶的大佬，都投身具身的创业浪潮中了（参见自动驾驶之心前两天的整理）。

因为大家突然发现，真正的“未来叙事”，已经不在车上了……车不过是 Physical AI 中的一个“载体”……

“具身智能，像是自动驾驶人的'第二次机会'”

这一点其实特别微妙。

个人感觉，因为自动驾驶和具身智能，本来就有很多技术共通性。感知、规划、控制、强化学习、仿真、数据闭环……这些能力天然就是相通的。所以很多自动驾驶工程师看到具身智能 Job Description 的时候，会有一种很奇怪的感觉：“欸？这东西我好像能接上。” 尤其是很多自动驾驶老兵，他们过去几年积累的很多能力，其实都能迁移。

于是行业里开始出现一种情绪：很多人觉得，自动驾驶可能已经不是最终形态了，机器人，才是。

前几年大家相信的是“车会成为机器人”，而现在大家开始相信“机器人会变成人”。

“最残酷的是：自动驾驶突然没那么“性感”了”

这个变化其实特别明显。

以前自动驾驶是资本市场非常爱听的故事。可现在呢？一个 Agent demo 就能融资，一个机器人视频就能刷爆全网，一个 AI 创业公司，几十个人就能几亿估值。反观自动驾驶，还在做路测、做法规、跑闭环、验证安全。它太重了，太慢了，太像传统工业。

而互联网行业有个很现实的规律：当一个方向不再性感的时候，资源就会开始流失。人会流失，钱会流失，关注度也会流失。

很多自动驾驶工程师真正的焦虑，并不是工资，而是他们突然感觉自己好像不再站在时代中心了，并且离得越来越远。于我来说，我甚至开始担心自己未来，会成为别人眼中的“传统 AI 的老登”。

“不是不热爱，是等不起了”

我慢慢开始觉得，自动驾驶是一个长期主义行业。但现实世界里，大部分人根本没有无限长期主义的资格。

结婚、孩子、年龄、晋升、收入、房贷，这些东西会逼着人重新做选择。很多人 25 岁进入自动驾驶行业，转眼就 30 岁了，然后突然发现行业风向变了。但自己的技能树，又和大模型不完全重合。

大家会感到一种特别尴尬的状态：继续留在自动驾驶，感觉行业想象力在下降；转去大模型，又发现自己不是最核心的人。

因为现在市场最值钱的能力，已经变成了预训练、大模型训练、Agent等等。而过去几年大家积累的，可能是感知规控、数据闭环、车端部署、仿真系统等等。

当然，我不否认这些东西依然有价值，但问题是，它们已经不是整个 AI 行业最贵的能力了。

"但我还是喜欢自动驾驶"

虽然我天天吐槽，虽然我也焦虑，虽然我也会研究大模型、研究 Agent、研究具身智能，甚至也想过转方向。但我心里始终还是觉得，自动驾驶是我所真正热爱的。

从多年前的学生时代，我就开始研究这个领域，彼时还那没有那么多充满噱头的名词，VLA, World Model, World Action Model...

但是它可以让我将想法和算法与物理世界相连接。它不是纸上 PPT，不是 chat bot，也不是流量产品；它是真的可以在控制一台物理的车，在真实道路上运行；它会影响生命安全，会改变交通，会改变物流，甚至改变整个城市结构。

这件事本身，其实很酷，只是它确实已经没有以前那么性感了。

“我想积累一些五年后还值钱的能力”

前段时间，我和一个朋友聊天。他以前也是自动驾驶算法工程师，后来跳去了大模型公司。他说了一句话，我记到现在。

他说：“工程师最痛苦的，其实不是问题难，而是你不知道自己现在积累的东西，五年后还值不值钱。”

我后来想了很久，发现这句话特别真实，因为技术行业变化太快了，你可能花五年成为某个领域专家，结果行业风向一夜之间变了。

那种感觉特别像：你拼命爬一座山，爬到一半，发现所有人突然开始爬另一座山。

而更让我难受和焦虑的是，甚至不知道，哪座山才是对的。

写在最后：我们好像被困在未来到来之前

深夜的高架上，我激活智驾走在下班路上，看着周围几辆亮着小蓝灯(表示开着智驾)的车...

有那么一瞬间，我会突然觉得，这就是智驾的意义，让疲惫的大家能在下班途中节省一些精力。

这东西真的像未来。

只是很奇怪，我们这些造未来的人，却好像先被困在了未来到来之前。

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