无人车参与无人驾驶并且面向校招的公司就有很多

如果想毕业后直接从事无人驾驶的研究 国内企业这块的机会并不多~目前比亚迪在这方面有布局 东风汽车前段时间有新闻报道也在从事 但从视频上可以看到 依然属于很基本的起步性研究~至少现阶段 国内绝大多数厂商 依然暂时没有把无人车相关技术作为主要的企业研发方向~但作为行业发展趋势 这是迟早的事情~

而如果你也考虑从事相关的研究 如传感设备 也是一个可行的就业方向 德尔福在上海有研究单位 也涉及一些雷达设备的研制

如果高校或者下属研究单位你也考虑 那基本就是国内主要研究车的几家单位了 西安交大 中科院 军交 国防科大

研究所高校更多的是原型研制 也和企业有诸多联系~而且研究所更倾向于做整车研发~而国外企业如奥迪 宝马 沃尔沃 奔驰 更多的是子系统的集成 如车道偏离预警 自主泊车~如我所在的研究所 现在有部分项目是跟奥迪 菲亚特等合作 很少有整车的研发 所涉及的如车尾灯检测 车辆行人分类 但这些是整车研发的一个必经过程~

另外就是汽车公司的研发中心 奔驰 宝马 以及设备供应商 如德国的continental daimler AG等在这块都各个牛逼 各有千秋~当然 怎么能忘了google呢~

汽车这块的东西实在太多~从第一层的传感获取处理 中间的规划决策 到底层的控制 设计的东西非常广泛~个人建议就某一个方向进行深入研究 但对整车系统的其他部分也应该要有了解~这对于你合理的设计系统 分配你的硬件软件资源有很好的指导意义~

如果你搞传感器 那以后就做图像 做视觉设备 现在各个电子设备厂商都在玩可持设备的相机 恨不得把所有视觉算法都搞上去 那这是一个方向

如果你搞规划 那以后可以做移动机器人的路径研究 无人机 无人传输设备 现在物流业的发展也在向无人化方向发展 亚马逊 京东都在搞无人机 可以考虑

无人驾驶依然是一个工程性很强的研究方向 这对于你的动手能力 工程经验都会有很大的帮助(高校不保证 至少企业确实能锻炼)~所以 代码这道坎必须要过~而且要尽可能好~作为一个实际运行的系统 高效率 少错(无错误几乎不可能)是基本条件~无人车另一个特性是安全性 任何一行代码的疏忽 都可能导致事故 这时候就不是电脑上跑程序 有bug崩了重新来这么简单了~

如果你能经过几年时间锻炼成代码大牛 那这也是你的求生技能撒~我就不是计算机专业的 依然在学 依然在写~

代码永远只是我们的一个工具 而不是全部~你要比程序员多的是 理论知识 工程实践 以及对整车系统性能的深入了解~当你面对一个实际工程问题 你能够知道如何拆解问题 并寻求合适的解决方案~

坦率讲 我也有过很多抱怨 很多担忧 但当你看到你的代码 你设计的系统能让车顺畅跑起来时 这些都不值一提了~至少这点 对于我坚持做这个事情 起了很大的作用~

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无人驾驶无疑是2017年人工智能领域最热的话题,它涉及了目标感知、定位、自主决策、协同控制等诸多前沿技术。谷歌、百度等互联网巨头,上汽、长安、一汽等国内外传统汽车企业以及无人驾驶技术为核心的创业公司,纷纷布局。

据估计,半自动驾驶和全自动驾驶汽车在未来几十年的市场潜力相当大。例如,到 2035 年,仅中国就将有约 860 万辆自动驾驶汽车,其中约 340 万辆为全自动无人驾驶,520 万辆为半自动驾驶。当下,以无人驾驶为核心技术的创业公司已达到 27 家,融资规模超过 80 亿人民币。

Roadstar.ai、Minieye、中科慧眼、图森、Momenta、英倍汽车智能、景驰科技、地平线机器人、纵目科技、骥智智能、环宇智行、YINCAA鹰瞰、驭势科技、易航智能、FMC、蔚来汽车 、饮冰科技、云天励飞、禾赛科技、伟景智能、智行者、小鹏汽车、极目智能、清智科技、智驾科技、西井科技、Pony.ai(排名不分先后)

近期,由腾讯研究院与Boss直聘联合发布的《2017年全球人工智能人才白皮书》报告中,AI领域高薪职位调查中,自动驾驶工程师平均薪资4万/月,高居第一,远超语音识别、推荐算法、机器学习、计算机视觉等领域,如图一所示。

深蓝学院()是专注于人工智能的在线教育平台,致力于构建前沿科技课程培养体系的业界标准,涵盖人工智能基础、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、智能机器人等领域。

总的来说,目前研究方向分为两类,一个是robotics,也就是机器人和感知,另一个是软件算法,主要是视觉、机器学习和高精地图定位等。

从发展历史来看,机器人方向从斯坦福和谷歌开始已经有多年的研究历史,传感器主要是LIDAR最近几年更是飞速发展,目前美国的自动驾驶公司都有着一定的人才积累,招聘的门槛应该是很高的,一般要求该领域的研究和工作经验。所以如果现在开始从事研究生学习,将来想进入一流的公司或者研发团队,难度应该较大。

软件方面可能机会更多,最近的一些startup(创业公司)也都是瞄准无人车的核心算法,包括机器学习,仿真训练,导航,高精定位,策略算法等。该领域历史较短,机会更多,并不要求你有很丰富的无人车工作经验,但是编程水平要求很高,算法和机器学习的知识尤为重要。

这些仅是硅谷的发展现状,值得一提的是,最近一年硅谷和国内成立了很多初创公司,瞄准的是国内汽车市场,长远来看,中国会是下一个无人车战场,激烈的厮杀也带来更多的机遇!

想了解更多自动驾驶的知识,欢迎关注我的微信公众号“自动驾驶说” zidongjiashishuo。

第一,以我所见到的,在国内想找到完全对口“无人驾驶”的工作,恐怕不容易,有我也会觉得不靠谱。

或许我个人观点保守,但我认为汽车工业作为传统工业的巅峰,基本立场就是保守的。所以我认为无人驾驶这事儿,远期可期近期无望——国内——而题主读研毕业也就两三年后吧。

第二,如果放开一点限制,汽车电子方向的就业需求还是比较稳定的,也是鄙校汽院很好找工作的方向。纯机械领域,整个汽车工业已经接近于顶峰,换言之,瓶颈。所以电子化是个趋势,细分一点:可以是驾驶辅助系统,也就是无人驾驶的前奏;可以是人机交互系统,这个眼看着就是个热点;可以是车联网,但概念多于实际,慎重。

第三,如果再退一步,容我说点更虚的。如果是我,不会在意“浪费宝贵时间”这种事情;相反在我看来,时间就是用来浪费的,无非浪费在哪里罢了——那么浪费在学习上,无论学什么,总还是个不错的选择。生命璀璨如乔布斯,如果不是晚年回顾一生中的粒粒珍珠,大概也说不清学字体排印要做什么。

所以少年,如果你知道自己该做什么,就去做该做的;如果不知道该做什么,就做你想做的。汽车行业,无论你学哪一行混碗饭都不难,无论你搞什么想很快地平步青云都不容易,考虑各种选项的时候,不必太在意就业这件事。

免责条款1:我的判断,来自于我个人所处时间、地点的所见所闻,不一定有普适价值。

免责条款2:我所说的人生道理,都没什么用;我自己奉行是个人爱好,但客官您就不必当真了。

我是国内汽车行业的猎头,近几年基本上完全专注于无人驾驶方向了,以我目前操作的case和客户的招聘情况来说,这一块的人才未来是非常非常有就业前途的!!!!

以薪资来说,目前不论哪个企业,ADAS相关的职位薪资都比企业汽车电子产品相关的职位薪资高出20-50%,尤其在BAT进入无人驾驶领域之后,更是打破了汽车行业本身的薪资水平,我认识的人选就曾经出现过从吉利涨薪80%进入阿里的。

另外,目前国内各大主机厂和一级供应商所能提供的各类ADAS产品,基本都属于辅助驾驶,或者主导安全的领域,距离真正的无人驾驶尚且有很长一段距离,这其中有技术原因比如摄像头类产品的算法达不到国际水平(mobileye),也有成本原因等等,但是即便是停留在这些简单的ADAS产品的阶段,目前国内这一块的市场仍然是非常可观,创业公司比比皆是,各大知名外资供应商和主机厂也纷纷在国内建立研发中心和产线,比如奥拓力夫等。

做车载的雷达和摄像头的基本上属于跨界人才,因为本身的汽车行业是没有这一部分的,所以从研究所(军用雷达),安防行业(海康,大华),芯片行业转过来的人很多,但是最抢手的还是有ADAS项目量产经验的人才,这种人真的是一家有女百家求!所以也就出现了少量博世,德尔福,同致电子的资深工程师被创业公司以天价挖走的现象。

如果你对这一块感兴趣,或者正在学习相关的专业和知识,我很乐意与你长期保持联系!

先说题目相关吧,无人驾驶这个方向就业还好吧,先抛开整车厂,单看科技公司就有好多在布局,例如百度,阿里。国外更多,苹果居首。英伟达把处理器这块大蛋糕砸在了无人驾驶汽车上,无论是算法开发还是硬件FPGA应该都还蛮有前景的。

再说各大研究院,据我目前了解,各汽车研究院都在这方面有所涉猎,BYD,GAC,FAW,GEELY等等,CA最近也搞得风生水起四处求合作。从研究生毕业找工作肯定没问题,而且一般在研究院工作居多。

本人车辆工程硕士在读,研究方向是无人车运动规划,感觉挺尴尬的一个方向。首先是缺少项目经验,目前课题组正与某企业开展相关项目,有望在毕业前参与一下;其次是,核心技能是算法和程序设计,需要一些传统的车辆动力学控制,计算机专业的学生应该更容易入门。所以,我只能看论文、看书、写代码。。。。

打个广告,本人可以熟练阅读领域内英文书籍、论文,熟练使用c/c++/matlab/python编写程序,对机器人感兴趣,目前正在努力学习机器视觉、机器学习等相关内容。有啥招聘信息请砸过来!

看到题主的问题,能够理解题主的担忧,毕竟在现在这个年代时间成本的优先级确实很高,如果选错了方向,三年搭进去了,最后自己面临一毕业就失业的窘境,是有些让人忧虑。所以关于学习无人驾驶有无就业前途这个很宏大的问题,我们可以拆开按照以下几个方面来看:

无人驾驶属于汽车行业的一个分支,从国内的人均汽车保有量以及现在国内在大力发展的电动车来看,汽车行业是一个依然在稳步发展的行业。同时,在新的时代汽车行业又经历着数字化转型,在转型的过程中又产身了很多和软件相关的岗位。所以,总体来看,汽车行业依然在发展而且更向着无人驾驶以及智能网联方向发展。基于此,至少在近几年学习这个方向,是有就业岗位去承接的。

如上述,传统的汽车公司包括合资(一汽大众,上汽大众,北京奔驰等)本土(一汽,上汽,广汽,长安等)在发展自己的无人驾驶;互联网科技公司(百度,华为等)也在大力发展此方向;无人驾驶的初创企业(小马智行,momenta); 造车新势力(蔚来,小鹏,理想)当然还有特斯拉这个方向更是他们发展的重头戏。

说一个我朋友的故事,本科学习生物,研究生开始转学CS, 最后成功获得某车企自动驾驶方向算法工程师的职位。所以,其实,题主担心自己因为没有本科的积累,代码能力一定比不上学CS的同学而不能够去做相关的职位。我在想,这个担心是否有必要?说句鸡汤的话,机会都是自己给自己的,而且确实是有很多人在非科班出身的情况下,实现了自己想要达到的目的。过程肯定会很难,但是,现在这个年代,哪有简单的事情呢?一般情况下,这样的岗位都是要求你在有过硬的基本功(包括你的理论基础+编程能力)。同时还是需要有一些顶会以及国际比赛的经历以及实际项目的经历。所以,研究生一定不会是一个很轻松的过程。

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我们通俗一点来讲,无人车技术主要就是研究不需要人类或部分功能不需要人类参与的驾驶方式。无人车技术分为5种级别,从L1的完全需要人类驾驶到L5的完全不需要人类参与,其中是L4级别以上的无人车基本可以做到放飞双手的自动驾驶。上一篇文章提到的WeRide,Xmotors,Pony,TuSimple现在都在研究L4级别的无人驾驶,Inceptio是从L3级别开始然后向L4级别发展,这几家公司都在中国和美国设有办公室。

而对于无人车企业来说,想让自家的技术能够达到自动驾驶的目的,就需要让汽车具备和人类一样的感受,判断以及行动能力,那么我们今天就针对于L4级别的无人车进行一下简单的技术介绍来了解一下人类是如何实现无人的:

顾名思义,perception即感知,当我们要准备开车的时候,第一项任务就是观察四周,这时候camera和sensor(Lidar/Radar)就可以代替眼睛的作用来观察该道路是否安全可行,然后通过Computer Vison技术和Sensor Fusion技术将收集来的数据进行清理和分析,与此同时运用Machine Learning来不断的强化CV的准确度。做perception相关的职位一般需要EE或CS等相关背景,对算法能力要求很高,C/C++要精通。

当有了观察到了路况之后要思考往哪个方向前进,就要用到Mapping和localization,就像手机导航或者“人肉GPS”到作用一样。其中HD Map(高精地图)和SLAM(Simultaneous Localization And Mapping 同步定位与地图构建)发挥了巨大到作用,HD Map对地标位置和本车位置的精度要求都非常高,做一般导航地图的几乎无法直接转到HD Map,SLAM则是通过判断地标,进行3D Reconstruction,调整model,确认location来达到实时构建定位与地图信息。

无人驾驶汽车国内一线研发人员,本人在中科院某研究所,就我所知国内本科没有无人驾驶汽车专业,我师兄在hfut准备开一门选修课,想从事此工作必要条件是深厚的编程功底,英语水平,好奇心,吃苦耐劳

我是湖南大学的车辆工程方面的研究生,目前选择的方向就是机器视觉,为智能车服务

今年八月底CNH Industrial NV (CNHI)公司推出的一辆无人驾驶拖拉机在今年的尖端农用设备展上出尽风头,详细不说了,这个来自CHN的视频介绍的很多,

我最近也买了无人驾驶的书看,我本人是做控制器底层软件开发的。我就瞎扯一点自己最近的思想动态吧:1.无人驾驶系统也分几个模块和层次,最顶上是路径规划,当然加上车联网,协调所有车辆这就更牛逼了,那这一个层次更多关注的是交通信息以及地图等的处理,我还不太懂这一块的关键点的难点。2.短距离的规划,这个依赖于雷达,摄像头的信息综合处理,这一块我觉得主要是识别算法自己重构等等。3.更短距离的规划,主要是车辆的方向车速等的控制,更多是车辆动力学等的问题。4.无人驾驶作为一个大的系统,这么多的模块其实都有人研究,各个模块之间的通信也值得关注,我看好以太网。说了这么多,发现跑题了。

必然有前途啊,这是整个行业的发展方向,不说硅谷有多少公司,就国内而言,参与无人驾驶并且面向校招的公司就有很多,百度,滴滴,地平线,商汤,小马智行等。。。大多以百度系出来创业的团队都是非常nice的目标。所以,只要下功夫,工作待遇完全不用愁

第一次受邀,受宠若惊,我并不是这个行内的人,只是在做相关产品(激光雷达),应该算有利益关联的,就我所做产品来看,编程并非一定,建模算法才是王道,而目前国内能做好的建模的人非常难找,至于汽车控制等方面实在不了解

在我们的APP平台上,有很多行业新人对这个方向的就业都很困惑,一些行业大牛也通过实际经验,给予了中肯解答,你可以去看看他们的回答

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