文章是我自己从网上整理的，主要参考修改了“copy”自动驾驶行业大神。 没有功劳也有苦劳吧，就厚着脸皮说原创吧--格式我原创的， 找工作的朋友可以找我。 一、自动驾驶专业术语：自动驾驶系统（ADS） 按照SAE International 关于自动化层级的定义，自动驾驶分级标准分为了6个层级，通常是在L3～L5层级才开始实现驾驶权利的交接，随着层级的提高，对系统的要求也随之提高。由于目前自动驾驶的分级，特别是 L3级 和 L4级 处在还没有大规模应用在实际生活之中。动态驾驶任务（DDT） Tier1 头部企业 Robotaxi（自动驾驶出租车） Robotruck（卡车 商用车和港口） 。 二、自动驾驶基础知识了解： 搭建一家自动驾驶公司都需要哪些工程师？ 自动驾驶是一个庞大且复杂的系统工程，涉及了感知、定位、地图、预测、决策、规划、控制、仿真、线控、计算平台、电源管理、数据通信、数据管理、5G、远程接管、云服务、V2X、人机交互、功能安全等众多的技术，因此一个完善的自动驾驶团队需要大量的专业人员才能高效运转。 自动驾驶各模块 工作内容（一）、“眼睛“系统（感知、定位、地图、V2X） 首先感知模块通过深度学习和传统算法的融合处理激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等传感器传过来的数据，获得动态障碍物信息（速度、大小、位置、类型等）、交通标志信息（红绿灯、路标、限速信息等）、静态障碍物（路障、围栏、花坛等）、盲区信息、道路结构信息等；而定位模块通过利用激光雷达、摄像头、GPS/IMU组合导航、高精地图等信息实现自车实时位置的定位；高精地图为自动驾驶提供道路结构信息，使得自动驾驶具有全局视野；而V2X通过5G通信等方式获得周围环境的信息；通过上述模块为自动驾驶车辆提供周围世界的全部信息； 如何设计出保证自动驾驶车的安全性和系统冗余的传感器方案，如何能通过多传感器的融合技术使得无人车具备超越人类的障碍物检测、分类、跟踪、理解场景、实时定位的能力，在不同路况、天气和环境中都能准确地“看”到周围的世界，具备全天候工作的能力。因此想要自动驾驶车具备超强的感知能力，需要以下岗位的工程师： 1）多传感器融合算法工程师 2）激光/视觉Slam算法工程师 3）组合导航定位工程师 4）高精地图算法工程师（建图、定位、绘制） 5）机器学习算法工程师（目标检测、分类、分割、跟踪） 6）传感器处理工程师（传感器选型、标定、时间同步、预处理） 7）V2X系统软件工程师 8）标定工程师 （二）、”大脑系统“（预测、决策、规划、控制）“ 大脑系统“接受到”眼睛系统“输入的障碍物信息、道路结构信息、定位信息，对相关信息进行处理，指导自动驾驶车辆应该如何运动。 首先预测模块对动态障碍物进行预测，评估障碍物未来可能的动作，然后决策系统针对动静态障碍物信息、道路结构及自动驾驶车辆的信息做出自动驾驶车下一步该如何做，比如换道、停车、加速、减速、避让等动作，然后规划系统规划出具体的运动轨迹，在实际工作中决策规划模块往往联合工作，没有明显区分；然后控制模块跟踪规划轨迹，对自动驾驶车辆进行控制，将相关指令输给线控系统，控制刹车、油门、方向盘执行器。 如何能准确的预测动态障碍物的行为，如何解决环境不确定性、与障碍物之间的交互博弈，如何解决横纵向规划的稳定性以及控制跟踪的快速性和稳定性是该模块的重要工作。 该模块主要需要如下工程师： 1）预测算法工程师 2）决策规划算法工程师 3）控制算法工程师 4）线控驱动工程师 5）功能安全算法工程师 （三）、硬件工程师（电源管理、通信管理、数据存储、计算单元、远程管理）一辆自动驾驶车辆可以安全的跑起来需要有稳定可靠的硬件系统的支持，电源管理是必不可少的模块；传感器、线控平台和计算平台之间的通信以及路测数据的存储下载系统、计算单元的设计及运行以及远程管理系统设计也是非常重要的模块； 如何能保证整个硬件系统稳定、低功耗、高效率是该模块非常重要的工作。 该模块需要的工程师： 1）硬件设计工程师 2）系统集成工程师 3）汽车电子工程师 （四）、软件工程师（数据平台、仿真平台、交互界面、训练平台、研发平台、管理平台） 自动驾驶的研发高效的开展需要一系列的平台支撑才能保证，比如数据平台和训练平台进行数据采集，标注，存储，管理，训练，清洗，评测等任务，助力自动驾驶落地；评测管理平台管理自动驾驶路测问题的统计及问题回归管理；研发平台保证研发人员代码开发验证、代码管理高效；而仿真平台为研发人员验证算法和大规模测试提供了基础，加快算法迭代；同时交互界面有利于提升用户的体验及开发人员问题定位效率。 该模块需要工程师： 1）仿真算法工程师 2）数据工程师 3）可视化UI工程师 4）软件平台开发工程师 5）系统工程师 6）测试工程师 控制车辆沿着规划轨迹运动，所以需要学习车辆动力学建模，控制算法（MPC，LQR，PID等），车辆底盘接口 自动驾驶是一个道阻且漫长的系统性工程，需要各种各样的人才加入进来才能将自动驾驶更快的实现，欢迎更多的人可以加入进来，也欢迎有志人士一起交流学习。微信：hexinzheng999。 三、自动驾驶公司排名、自动驾驶公司分类 （一）自动驾驶公司各地区分布及分类（按地区分类） 自动驾驶车辆的技术难度从室内机器人—>农用车辆自动驾驶—>矿区自动驾驶—>物流配送车—>商用卡车—>Robotaxi—>私家车落地，由于场景覆盖的复杂化和交互对象的不确定性，自动驾驶技术难度依次提升。因此国内技术领先的公司也可以根据这样来判断，所以第一梯队主要有百度，广州或者北京小马智行，北京景驰科技有限公司文远知行（2017总部广州），深圳裹动智驾AUTOX，深圳杭州华为，广州小鹏，北京滴滴，北京初速度momenta，深圳元戎启行，北京轻舟智航，深圳大疆等，第二梯队就是商用卡车北京图森未来，苏州智加等，第三梯队就是美团，阿里，北京驭势科技，北京智行者，武汉光庭信息、中海庭导航技术、新石器慧通（北京）科技有限公司，白犀牛智达(北京)科技有限公司 ，北京踏歌智行，丰疆智能科技有限公司（湖北襄阳）等，还有就是一些车载计算平台的公司，比如北京地平线机器人技术研发有限公司和上海黑芝麻 等，当然还有很多优秀的公司，具体技术实力大家自己可以判断，而且自动驾驶还没有落地，具体哪家最重能生存下来也未可知。 北京：百度网络技术有限公司（自动驾驶系统 涉及Robotaxi，Robobus，物流小车，乘用车（威马），泊车等，已经开源平台apollo（新石器等） 车路协同，智能座舱，计算平台等） 小米 广州或者北京小马智行 北京景驰科技有限公司文远知行（2017总部广州） 北京初速度momenta（上海、北京） 北京四维图新 北京四维智联科技有限公司 北京中交兴路信息科技有限公司 飞驰镁物(北京)信息服务有限公司 北京智行者 北京车和家信息技术有限公司------理想汽车 北京易航远智科技有限公司 深圳元戎启行科技有限公司（深圳、北京 解决方案） 北京轻舟智航 智能技术有限公司 北京地平线机器人技术研发有限公司(自动驾驶、机器人） 北京超星未来科技有限公司 蘑菇车联信息科技有限公司（1年左右 北京） 滴滴（北京嘀嘀无限科技发展有限公司） 美团 北京小马智行科技有限公司 魔门塔科技（北京，主要从事高精度地图、驾驶决策算法等业务） 北京轻舟智航科技有限公司 北京图森未来科技有限公司（无人驾驶货运卡车技） 北京智行者科技有限公司 纵目科技（上海）股份有限公司（办事处） 北京主线科技有限公司（商用车） 北京斯年智驾科技有限公司（商用车） 白犀牛智达(北京)科技有限公司 北京踏歌智行 北京驭势科技 新石器慧通（北京）科技有限公司 北京踏歌智行 恒润（估计是北京经纬恒润科技有限公司） 国汽智控（北京）有限公司（国企背景） 毫末智行科技有限公司（北京） 北京主线科技有限公司 北京斯年智驾科技有限公司 北京牧月科技 武汉小狮科技（武汉总部，北京研发） 武汉光庭信息 北京领骏科技有限公司 北京中科原动力 北京博创联动 北京易控智驾（矿区无人车） 北京踏歌智行（苏州） 北京觉非科技 北京大唐高鸿 北京路凯智行 上海：上海蔚来汽车有限公司 上海博泰悦臻网络技术服务有限公司 钛马信息网络技术有限公司 斑马网络技术有限公司（由阿里巴巴集团和上汽集团共同发起） 黑芝麻智能科技(上海)有限公司 上海西井科技（商用车） 上海赢彻科技(商用车） 纵目科技（上海）股份有限公司 际洛科技（上海）有限公司（赢彻科技） 威盛电子（上海）有限公司 上海智驾汽车科技有限公司MAXIEYE 深圳：深圳市腾讯计算机系统有限公司（腾讯车联） 深圳大疆和深圳杭州华为技术有限公司（自动驾驶，高精地图，智能座舱，智能车云，车辆网，三电技术等，华为目前和北汽极狐，长安，广汽合作，大疆和五菱，大众合作） 深圳星行科技有限公司roadstar公 深圳元戎启行科技有限公司（深圳、北京） 深圳牧月科技（商用车） 深圳裹动智驾Autox 深圳市易成自动驾驶技术有限公司 深圳一清创新科技有限公司 广东皓行科技 深圳佑驾创新科技有限公司MINIEYE 广州：广州文远知行科技有限公司（商用车） 广州小马智行科技有限公司（北京广州） 武汉：武汉光庭信息技术股份有限公司 武汉中海庭数据技术有限公司 杭州：阿里巴巴集团控股有限公司（阿里云） 杭 州鸿泉物联网技术股份有限公司 杭州飞步科技有限公司（商用车） 杭州宏景智驾科技有限公司 杭州 浙江寰福科技有限公司—亿咖通 浙江嘉兴：福瑞泰克(浙江)智能科技有限公司 苏州：苏州智加科技有限公司（商用车自动驾驶） 苏州挚途科技有限公司（商用车自动驾驶） 畅加风行(苏州)智能科技有限公司 （商用车） 南京：中智行科技有限公司（车联网和单车智能结合老板王劲是原百度自动驾驶的第一位负责人 景驰科技-文远知行） 江苏迪纳数字科技股份有限公司 长沙：希迪智驾（长沙智能驾驶研究院”） 长沙行深智能科技有限公司 长沙中联重科 湖北襄阳：丰疆智能科技有限公司（湖北襄阳）、 河南洛阳：洛阳中国一拖集团有限公司 山东青岛： 青岛悟牛智能 青岛慧拓智能机器有限公司（矿区） 安徽芜湖：安徽酷哇机器人有限公司 （二）按照擅长的领域分类（有另外加一些公司） Tier1：科技巨头 百度(百度国内自动驾驶黄埔军校，涉及Robotaxi，Robobus，物流小车，乘用车（威马），泊车等)，已经开源平台apollo（新石器等），车路协同，智能座舱，计算平台等)。 华为和大疆（除了自动驾驶大力投入外，还涉及高精地图，智能座舱，智能车云，车辆网，三电技术等，据公开信息，华为目前和北汽极狐，长安，广汽合作，大疆和五菱，大众合作，这两家企业技术积累多，长期投入大，行业口牌好，研发资源足，发展前景很好。） 中兴 腾讯（智能座舱/高精地图/仿真工具链） 初创公司 （智驾科技 宏景智驾 MINEYE ） Robotaxi（自动驾驶出租车）：百度 北京或者广州小马智行（硅谷、广州、北京、上海） 广州文远知行 深圳元戎启行 北京滴滴 北京初速度momenta 深圳裹动智驾Autox 北京轻舟智航 北京驭势科技 北京智行者 北京地平线 上海黑芝麻 北京超星未来 南京中智行 北京蘑菇车联 Robotruck（卡车 商用车和港口）：北京图森未来 苏州智加科技 际洛科技（上海）有限公司（赢彻科技） 广州或者北京小马智行 北京主线科技有限公司 北京斯年智驾科技有限公司 上海西井科技 杭州飞步科技 北京牧月科技（文远知行） 苏州挚图科技 苏州畅行智能 北京杭州深圳阿里达摩院 长沙希迪智驾 北京驭势科技，北京牧月科技，上海赢彻科技，北京易控智驾（矿区无人车），北京踏歌智行（苏州）（矿区），青岛慧拓智能机器有限公司（矿区）。 矿区自动驾驶：北京易控智驾（矿区无人车） 北京踏歌智行（苏州）（矿区） 青岛慧拓智能机器有限公司（矿区） 北京路凯智行 上海伯镭科技 上海盟识科技 Robobus：百度 广州文远知行 北京轻舟智航 北京市商汤 深圳市易成自动驾驶技术有限公司 物流配送：美团 北京杭州深圳阿里达摩院 京东 苏宁 中国邮政 百度Apollo 德邦 北京毫末智行（长城汽车） 威盛电子（上海）有限公司 北京新石器 北京白犀牛 北京智行者 北京驭势科技 长沙行深智能科技有限公司 深圳一清创新科技有限公司 杭州伽智科技有限公司 武汉小狮科技（武汉总部，北京研发） 深圳市易成自动驾驶技术有限公司 造车新势力： 上海蔚来 广州小鹏 北京车和家信息技术有限公司-理想 上海集度(百度）上海威马（百度） 北京小米 上海爱驰 浙江零跑（杭州） 浙江合众新能源汽车有限公司-哪吒（360） 上汽智己（阿里） 滴滴 恒大等公司 主机厂：上汽 广汽 北汽 吉林长春一汽 长城（北京毫末智行） 比亚迪 重庆长安 浙江吉利（福瑞泰克） 武汉东风 农用自动驾驶：湖北襄阳丰疆智能 长沙中联重科 洛阳中国一拖集团有限公司 青岛悟牛智能 北京中科原动力 山东潍坊雷沃重工 北京超星智能（未来） 北京博创联动 广东皓行科技 环卫自动驾驶（无人清扫车）：北京智行者（清华系，在北京首钢公园和环保园附近在试运营）、安徽酷哇机器人有限公司（相关链接/s/waOv）、上海仙途智能、上海于万智驾、上海高仙机器人、上海深兰科技、山东烟台浩睿智能等相关自动驾驶公司在环卫行业进行投入 自动驾驶泊车公司：百度 北京纵目 上海追势科技 惠州深圳德赛西威 东软睿驰汽车技术(上海)有限公司 禾多科技(北京)有限公司 纽劢科技(上海)有限公司 北京经纬恒润科技股份有限公司 武汉光庭信息技术股份有限公司 广州领世汽车科技有限公司 魔视智能科技（上海）有限公司 欧特明（昆山）汽车电子有限公司 北京智行者 北京驭势科技 深动科技（北京）有限公司 北京纵目科技 计算平台：华为 北京地平线 北京黑芝麻 北京超星未来 北京国汽智控 高精地图：百度 北京高德 北京四维图新 深圳腾讯 深圳华为 北京滴滴 北京京东 北京美团 北京宽凳科技 北京深动科技 武汉光庭信息 武汉中海庭数据技术有限公司 杭州 浙江寰福科技有限公司—亿咖通 ....... 车路协同：北京中智行 北京蘑菇车联 北京觉非科技 北京百度 深圳华为 北京大唐高鸿 阿里 杭州海康上述公司都是业内发展相对较好的 其他：腾讯，北京四维图新，杭州宏景智驾，北京商汤科技，上海智驾汽车科技Maxieye，深圳佑驾创新科技有限公司MINIEYE，福瑞泰克（浙江）智能科技有限公司，北京领骏科技。 补充些外国Nvidia,MobileEye,高通,博世,Zoom,AutoX 英伟达 四、自动驾驶行业 （一）对一些智能驾驶公司的看法 1、上海擎朗科技和深圳普渡科技这两家偏向于服务型机器人，主要是室内配送，所以没有算作自动驾驶行业 2、易航智能怎么样？北京易航智能（易航智能是做L2级别辅助驾驶公司，最新两轮融资将近3亿人民币，主要投资机构有理想和广汽，然后理想one和广汽（客户）采用了易航智能的辅助驾驶功能，但是在最新款理想one已经不和易航智能合作了，作为易航智能最大的企业股东，理想放弃了易航智能，这也是易航比较尴尬的问题。简单分析：1.易航的融资在自动驾驶行业里算是一般；2.易航主要做辅助驾驶，易被替代，可参考和理想的合作；3.易航有辅助驾驶落地经验；4.易航被理想和广汽投资，如果发展不太好，可以被收购，不会太惨；5.去易航做感知，定位，预测应该还可以，但是决策规划需要考虑，毕竟是做辅助驾驶的） 3、深圳一清创新是港科大老师（创始人）创立的，最近融资还可以，如果是应届生干的好有机会申请港科大老师的博士名额 4、（苏州天津）天瞳威视主要在天津和苏州，据了解视觉感知算法还可以，但是规划算法一般，刚拿到了采埃孚的投资，采埃孚是国际比较牛的tier1，除了投资以外还有合作，合作主要是天瞳威视的感知和采埃孚的规划技术，可以证明他们的感知技术还不错，但是从网上可以查到该公司与员工有劳动争议司法案件，据说是因为拖欠工资问题，可能管理一般吧 5、江苏南京的卢感觉在自动驾驶方面投入一般吧，而且在自动驾驶领域影响力没有那么大，我再调查一下 6、欧特明（昆山），和小鹏有合作 7、浙江福瑞泰克以前是吉利投资，后吉利将自己股权转给浙江亿咖通，可以理解为亿咖通是吉利的，亿咖通投资了福瑞泰克 8、北京经纬恒润算自动驾驶，纬恒润自主研发的ADAS控制器落地上汽荣威RX5车型等，ADAS产品累计出货量接近50万套。还有恒润L3级别智能驾驶域控制器已落地红旗E-HS9。还有恒润研究的无人驾驶智能集卡在唐山港实现了无安全员的试运营 9、广州极飞科技农用无人机市场份额挺大，但是市场毕竟有限，所以做无人驾驶农用车也是一个不错的选择，就和大疆因为无人机市场饱和开始做自动驾驶一样，农用无人车这一块竞争不太激烈，而且极飞在农用无人机方面丰富的经验和技术可以用到无人车上，也有稳定的客源，应该还不错 10、北京或者广州小马智行和广州文远知行主要创始人属于百度系，而且已经在尝试无安全员测试，属于头部自动驾驶公司。 11、北京初速度momenta，深圳裹动智驾autox已获得大笔融资未来发展可期。深圳元戎启行由原来自动驾驶深圳星行科技有限公司roadstar公司部分人员创立，已与东风合作。 12、北京轻舟智航国内唯一一家由waymo（世界排名前列智能驾驶公司）工作过的人员创立，获得字节跳动投资。 13、北京地平线，上海黑芝麻和北京超星未来主要投入车载计算平台，北京地平线在自动驾驶也开始大力投入。 14、南京中智行和北京蘑菇车联都是主攻车联网，从单车智能到车路协同，而且需要提一点的是南京中智行老板王劲可以算是中国自动驾驶第一人。 15、北京地平线和上海黑芝麻除了提供车载计算平台以外，还提供自动驾驶解决方案，大部分提供车载计算平台的公司都在做自动驾驶软件算法，不然没办法和客户合作，开发车规级AI芯片。 16、恒润（估计是北京经纬恒润科技有限公司）定位算法，希迪智驾（也称“长沙智能驾驶研究院”，英文简称CiDi）规划控制，不太看好国汽智控（北京）有限公司（国企背景），毫末智行科技有限公司（北京）属于长城汽车旗下公司，虽然背靠大树好乘凉，但是也可能会因为互联网风格和车企风格相互掣肘，目前毫末智行主要是做底盘设计，这个还是不错的，和美团等企业有合作，在自动驾驶方面推进一般吧，根据网上爆料，所谓的日常运营超多少单不太真实，现在还处于初期测试阶段。 17、华为和大疆除了自动驾驶大力投入外，还涉及高精地图，智能座舱，智能车云，车辆网，三电技术等，据公开信息，华为目前和北汽极狐，长安，广汽合作，大疆和五菱，大众合作，这两家企业技术积累多，长期投入大，行业口牌好，研发资源足，发展前景很好。小鹏自动驾驶做的最好，小鹏P5可以了解一下。蔚来从北京初速度momenta挖来任少卿开始恢复自动驾驶，开始大力投入，蔚来ET7可以了解一下。理想也从伟世通挖来王凯大力投入自动驾驶。上海威马属于百度投资，威马W6可以了解一下，自动驾驶依靠apollo。上海集度是百度和吉利投资成立的自动驾驶公司，正在组建团队。滴滴从2016年开始做自动驾驶，业界传言做车。雷老板号称投入1000做小米汽车，正在组建团队，不知道会不会叫步枪，哈哈哈，小米加步枪。浙江杭州零跑是大华投资全资子公司。合众新能源汽车有限公司-哪吒（嘉兴）最近和360合作，准备哪吒闹海。恒大汽车纯属富二代创业。 18、北京图森未来，全球自动驾驶第一股，但是据说核心研发人员在北美。苏州智加，全球自动驾驶第二股。北京主线科技属于百度系，主要在物流和港口领域，而北京斯年智驾的CEO是原主线联合创始人，这个就有点意思了。杭州飞步的创始人是浙大的何晓飞，滴滴自动驾驶的早期负责人。长沙希迪智驾则是大疆董事长李泽湘教授成立。北京牧月科技是由景驰科技分出来的，据说被文远已经收购。苏州挚途科技则是唯一一家主机厂成立的公司，由解放成立。赢彻背靠中国第一大商用车管理平台G7。北京易控智驾，北京踏歌智行，青岛慧拓智能则是矿区自动驾驶的领头羊。北京驭势科技属于早期做自动驾驶公司，现在主要聚焦落地，在各种场景均有落地，但是近几年声音越来越少。 美团宣成百亿美元投资，现在在顺义区运营，前景比较好。京东业界说技术一般，投入不够。阿里达摩院小蛮驴火了一阵，但是最近没有声音，这种不属于核心业务在大公司也挺难生存。北京智行者创始人都是清华系，有无人清扫车和配送车，乘用车，但是乘用车发展一般。新石器和百度apollo合作，还有理想的投资，和理想关系紧密。北京白犀牛创始人百度系，已开始运营。2021年，北京毫末智行联合美团推出的新一代低速无人配送车具备。深圳一清是港科大一教授创立，港科大教授被李泽湘教授带动的创业氛围还挺浓。 腾讯其实很早就开始做自动驾驶技术了，但是现在也没有公布他们想做什么，可能已经放弃了，他们的主要还是投入于智能座舱，人机交互，地图，仿真，智能车云等方向，自动驾驶单车可能不属于他们的发力点。北京四维图新高精地图厂商，他们的自动驾驶可能只是为他们高精地图服务。杭州宏景智驾创始人通用Cruise出身，近期获得了大笔投资。商汤科技近期发布了L2自动驾驶产品，比较低调。福瑞泰克（浙江）早期为吉利投资。北京领骏科技是由元百度员工杨文利创建，赶上了2021年自动驾驶火热又获得了一笔投资。 （二）自动驾驶物流配送车 具体来看，目前无人配送领域内的企业大致分为三类。 一类是在一些领域已经成为行业巨头的公司，比如阿里、美团、京东、苏宁、中国邮政、百度、北京毫末智行（长城汽车）、上海威盛电子，而这几家也可以分为两类，像前五家自动物流配送业务，采取的是自研+将创业公司车辆接入自己平台的模式，后三家是背靠巨头，但未占据应用场景，主要为占据场景的公司提供服务。 第二类是无人配送领域的创业公司，如北京新石器、北京白犀牛、北京驭势科技、北京智行者、长沙行深智能、深圳创新、杭州伽智科技、武汉小狮科技等，这类企业主要从无人配送场景出发，为行业巨头提供配送业务或自行推出无人零售业务。 第三类是无人驾驶底盘供应商，为无人物流配送公司提供底盘产品，像PIX、易咖智车、中云智车等。 （三）商用车自动驾驶 商用车自动驾驶比赛的有北京图森未来、苏州智加科技、上海赢彻科技、北京主线科技、上海西井科技、广州或者北京小马智行、杭州飞步科技、长沙希迪智驾、北京牧月科技、北京斯年智驾、苏州挚途科技、苏州畅行智能、武汉环宇智行等，苏州挚途科技背靠解放，在整车方面有优势，上海赢彻背靠G7，在场景落地有优势，但是在自动驾驶技术方面，业界对这两家评价都一般吧，不过上海赢彻应该会比苏州挚途科技早入场一些，技术会更好一点，青岛慧拓算是矿区自动驾驶里能叫的上名字的公司了，而且有院士背书，融资也不错，但是实际情况可能还得和内部人员交流一下，苏州智加和北京图森都属于商用车第一梯队，已经上市，公司在融资和客户方面都不错，发展挺有前景，而且总部在苏州，是个不错的城市，内部氛围的话不太了解，长沙希迪智驾和百度apollo，华为的mdc都有合作，但是不知道具体技术咋样，同时长沙政府在政策方面的支持较大，公司目前的盈利应该主要是来和主机厂的合作以及矿区的合作，矿区是自动驾驶最快落地的场景，然后货运物流也即将落地，从这两方面来看，长沙希迪智驾发展还不错，公司的融资来说处于中等水平，和北京图森苏州智加差距挺大，主线其中一个创始人赶走了另外两创始人 Robotaxi是自动驾驶中技术难度最高，融资最多，市场最大的方向，因此Robotaxi赛道也迎来了最激烈的竞争。Robotaxi江湖刚刚拉开群雄逐鹿的帷幕，其中国内出行公司Top1的滴滴（明教），国内第一家自动驾驶公司百度（少林），百度系的北京广州小马智行（武当派）、广州文远知行（峨眉派）、深圳元戎启行（金刚门），还有深圳裹动Autox（昆仑派），北京初速度Momenta（华山派），北京轻舟智航(崆峒派)为Robotaxi八大门派， 1.少林派——百度 天下武功出少林，国内自驾源百度。2013年百度开始研究自动驾驶，2015年12月14日百度成立自动驾驶事业部，8年的时间百度为国内自动驾驶行业培养了大批的人才，可以说是国内自动驾驶的黄埔军校。 一、少林弟子遍江湖：百度系自动驾驶公司占据了国内半壁江山，像鼎鼎大名的广州北京小马智行（彭军+楼天成）、广州文远知行（韩旭）、深圳元戎启行（与国内第一家自动驾驶破产公司roadstar有着千丝万缕的关系，顾问周光）、南京中智行（王劲）、北京禾多科技（倪凯）、北京地平线（余凯+黄畅等）、北京白犀牛（朱磊等）、北京主线科技（张天雷等）、北京领骏科技（杨文利）、北京斯年智驾（何贝等）、北京毫末智行(顾维灏)、北京理想（郎咸鹏）等都是由百度离职员工创立或者担任重要岗位； 二、少林七十二绝技：百度技术积累深厚，涉及高精地图、地图导航、自动驾驶技术、深度学习框架、道路协同、语音助手等技术 三、天下武功出少林：百度apollo开源代码为无数自动驾驶公司提供了基础，每家自动驾驶公司或多或少流淌着百度自动驾驶的技术。百度apollo从2019年对外开放Robotaxi，目前百度robotaxi项目已经在北京（海淀，顺义，亦庄）、长沙、河北沧州、美国加州四个城市的开放道路以及全面开放规模化、常态化运营，已为21万人次提供出行服务，除此之外，还在多地进行道路测试。百度目前是国内Robotaxi开放城市最多、车辆最多、技术积累最深厚。除了有一段时间的式微，大部分时候，少林派都屹立不倒，泰山北斗般的地位不可撼动。研发中心：北京（总部）、美国、深圳公众号名称：Apollo智能驾驶路测视频：百度 L4 无人驾驶：没司机？让我有点害怕！_哔哩哔哩_bilibili 2.武当派——广州、北京小马智行 少林、峨嵋、武当三派，一个得其‘高’，一个得其‘博’，一个得其‘纯’。 2016年底，彭军和楼天城从百度离职创立了广州或者北京小马智行，目前小马智行是国内估值第一的自动驾驶初创企业，截止2021年3月31日，小马智行已经累计获得了11亿美元（约合人民币72亿元）融资，估值超过了53亿美元（约合人民币348亿元）。小马智行于2018年推出了PonyPilot自动驾驶出行服务，先后在北京（150个站点）、广州和美国加州落地了自动驾驶出租车服务，并计划在上海开放，是国内首批开放自动驾驶Robotaxi公司之一，目前已经累积了500万公里的测试里程。小马智行新创，便与百度齐名。小马智行开创了全新境界，技术上大有超越百度的趋势，在Robotaxi 上紧随百度其后，引领国内自动驾驶技术。小马智行在楼教主的带领下，招来了一大批ACM技术高手，整个团队对技术极致追求，但在商业化上略有滞后，如同武当虽有武当七侠，可自张三丰之后武当派再无往日辉煌，功夫虽然重要，可是门派延续辉煌也不可耽搁。研发中心：广州（总部）、北京、上海及美国硅谷 3.峨眉派——广州文远知行 2017年，王劲从百度离职创立景驰科技，后由于百度与王劲之间的法律纠纷，导致王劲离开景驰科技，后经过内部一系列变动改名为文远知行，韩旭接任CEO。文远知行在2020年7月获得了广州市无人测试牌照，又在2021年4月获得了加州DMV颁发的无人测试牌照，成为全球唯一一家同时拥有中美两地无人驾驶测试许可的初创公司。截至2020年11月，文远知行Robotaxi运营一周年共安全完成147,128次出行，服务用户数超60,000。文远知行刚融资额达数亿美元的C轮融资，投后估值33亿美元，仅次于小马智行。文远知行如同峨眉派一样，亦柔亦刚，内外相重，既深耕技术，又在商业化上大展身手，与多家合作伙伴成立文远粤行、文远苏行等，在robotaxi的红海搏杀，江湖地位仅次于少林和武当。研发中心：广州（总部）、北京、上海、南京、美国硅谷，团队规模超过400人，其中85%以上为研发工程师。公众号名称：文远知行WeRide 4.金刚门——深圳元戎启行 火工头陀在少林寺苦心孤诣多年练就上乘武功，后创立金刚门，门下弟子阿二、阿三、刚相武功卓越。2017年5月，三位来自硅谷的青年工程师——佟显乔（CEO）、衡量（CTO）、周光（首席科学家）创立了Roadstar.ai，这三位联合创始人先后在Google、Apple、Tesla、Nvidia、百度等公司都有无人驾驶研发经验，并都曾是团队的中流砥柱。2018年5月，Roadstar获得1.28 轮融资，由深创投和双湖资本领投，估值达到4亿美元，在当时创下自动驾驶行业同一轮次最高融资额。后由于内斗，成为了国内第一家倒下的自动驾驶公司。2019年，元戎启行横空出世，不仅宣布融资近5000万美元的Pre-A轮融资，还助力东风汽车集团获得湖北省第一张乘用车自动驾驶路测牌照。为何元戎启行刚成立就能获得如此多的融资，且还能拿下湖北省第一张乘用车自动驾驶路测牌照，一切的谜底就在于Roadstar的还魂（衡量曾在诉讼中，把周光和元戎启行联系在了一起，元戎启行为RoadStar部分成员成立）。目前元戎启行已经在深圳、武汉、杭州公开道路进行测试，累计测试超过100万公里，最近元戎启行成为首家获得深圳智能网联汽车应用示范通知书的自动驾驶企业，但近期没有披露融资消息。金刚门经受考验，在武林传承百年，一代比一代强，虽然门派势微，但面对武当派张三丰也能一战，元戎启行经过多次考验，还能在Robotaxi占有一席地位，可以证明其能力。研发中心：深圳（总部）、北京、武汉（维护）公众号名称：元戎启行DeepRoute 5.昆仑派——深圳裹动AutoX 昆仑三圣何足道，以琴、棋、剑三绝出名，以一人之力上少林寺论剑，大闹少林寺，少林寺一众被何足道打的人仰马翻，后返回西域重建昆仑派，昆仑派成为江湖赫赫有名的一大门派。2016年，世界著名计算机视觉感知、无人驾驶领域专家、普林斯顿大学教授肖健雄博士于美国硅谷创立Autox。AtuoX是全球自动驾驶行业的领先企业，主要致力于L4级自动驾驶平台研发。2018年，AutoX成为中国城市闹区大规模无人驾驶测试的第一家企业。2021年1月28日，AutoX宣布正式在深圳市坪山区开展L4级别全无人驾驶Robotaxi车队示范应用，面向公众开启全无人驾驶出租车试运营，成为全国首个全无人驾驶运营中心。 目前，AutoX和谷歌Waymo是全球仅有2家对外公开、真正“整车无人”的商业化运营RoboTaxi，同时，AutoX也是加州全无人RoboTaxi牌照第二名获得者。 AutoX除技术扎实外，其商业化进程也位于行业领先地位。他们不仅与本田合作，使用本田雅阁Accord、英诗派Inspire两款车型，探索L4无人驾驶落地更多可能，还投资了整车制造商艾康尼克，以此主导并推进L4级无人驾驶量产车型的生产。目前在全球12个城市测试运营，运营网络全部接入当地知名的出行网络。与高德打车、深圳最大的出租车公司鹏程电动和上海大众出行紧密合作。目前估值十几亿美金。研发中心：深圳（总部）、北京、上海、硅谷、广州公众号名称：AutoX无人驾驶 6.华山派——北京初速度Momenta 华山派被尊为天下第一剑派，其剑法精妙绝伦。华山剑阵威力无穷，在江湖上独树一帜，无人敢犯。但由于剑宗和气宗二宗之争，同门操戈，中途一段时间式微，但依然屹立百年。Momenta 成立于 2016 年 9 月，定位于打造自动驾驶大脑，其核心技术是基于深度学习的环境感知，高精度地图和驾驶决策算法。CEO 曹旭东毕业于清华大学，此前曾在微软亚洲研究院和商汤先后担任研究员和执行研发总监，是计算机视觉领域的技术专家。与其他自动驾驶企业不同的是，Momenta 创立之初就秉持着「量产数据+ 数据驱动的算法+闭环自动化工具链」一个飞轮的技术路线，和「量产自动驾驶 + 完全无人驾驶路线」两条腿走路的产品战略打法，志在实现无人驾驶规模化落地。 2019年中，Momenta 开始投入资源研发 L4 级别自动驾驶方案 MSD，并在 2020 年推出了搭载这一方案的 Robotaxi 产品 Momenta GO，2020 年 10 月，他们在苏州开启了邀请制的运营测试。今年，Momenta 已完成C轮总计 5 亿美元融资。此轮融资由上汽集团、丰田、博世、淡马锡和云锋基金领投；其他投资方还包括梅赛德斯-奔驰、GGV 纪源资本、顺为资本、腾讯和凯辉基金。Momenta经历了总部的搬迁、资金的短缺、合伙人任少卿的出走，到今年获得了5亿美元的融资，已经在失败中成长获得了资本的认可，并在MSD和Robotaxi的组合剑阵独树一帜。研发中心：苏州（总部）、北京、德国公众号名称：MomentaAI 7.崆峒派——北京轻舟智航 崆峒派开山祖师木灵子出身逍遥派，以七伤拳威震天下，名扬四海。“天下功夫出少林”，“天下奇兵出崆峒”，崆峒派跻身六大门派，屹立百年。轻舟智航于2019年成立于硅谷，致力于打造适应城市复杂交通环境的L4级别自动驾驶技术，将无人驾驶带进现实。基于大规模智能仿真系统和可自主学习决策规划框架，轻舟智航专注于为合作伙伴提供可量产的无人驾驶解决方案。目前，公司主要产品为全国首个常态化运营5G无人公交，其成立不到5个月便获得了美国加州自动驾驶路测牌照并开始开展公开道路测试，目前公司已在美国硅谷、中国北京、深圳、苏州等多个城市都设有办公室，并逐步开展无人公交测试运营。截止2021年3月31日，累计有2924名早鸟用户总计乘车超过1.1万次，累计运营里程1.5万公里，日均乘坐116.15人次。轻舟智航出身名门，是国内第一家其主要创始人都来自Waymo的自动驾驶公司。轻舟依赖大规模仿真技术和可自主学习决策框架神兵利器快速成为国内出行领域的头部公司。研发中心：苏州（运营中心）、北京（研发中心）公众号名称：轻舟智航QCraft 金庸武侠小说中，明教依靠一套乾坤大挪移，差点一统江湖。而当今出行领域，滴滴经历一系列生死大战后，几乎在出行领域一统江湖，现在Robotaxi战局就如同六大门派围攻光明顶，各大门派纷纷出来挑战，滴滴该如何应对。2016年，滴滴开始组建自动驾驶团队，并在中美多地开展研发测试。目前，滴滴已构建了路况感知、高精地图、行为预测、规划与控制、基础设施与仿真、数据标注、云控与车联网、自动驾驶调度产品和运营等多个团队。2019年8月，滴滴自动驾驶部门升级为独立公司。随后，滴滴与上汽、宝马获得了首批“上海智能网联汽车示范应用牌照”。2021年4月8日，滴滴自动驾驶发布全球首支自动驾驶连续5小时无接管视频。目前，自动驾驶研发团队人员规模已经超过了500人，在国内外已拥有超过100辆自动驾驶车辆，已经获得上海、北京、苏州、合肥、美国加州等地的道路测试牌照。近期，滴滴自动驾驶完成了一笔3亿美元融资，滴滴自动驾驶估值已超过小马智行。。去年5月份，滴滴自动驾驶就曾获得了超5亿美元（约合人民币32.3亿元）的融资，不到一年的时间就获得了8亿美元（约合人民币51.8亿元）的融资，也显示了资本对滴滴自动驾驶技术的看重。滴滴如同明教一样，曾经历了一系列内部动乱，导致早期自动驾驶负责人何晓飞、美国负责人贾兆演、中国负责人郑建强、早期技术总监杨庆雄等大牛出走，但去年迎来了韦俊青，不知道韦俊青能不能成为拯救滴滴自动驾驶的张无忌。研发中心：北京（总部）、美国公众号名称：滴滴自动驾驶 （五）华为和大疆自动驾驶公司介绍： 华为和大疆在软硬件领域有着丰富的技术积累和供应链管理经验，在自动驾驶的赛道上不约而同的将自己定位为智能汽车零部件增量供应商，剑指Tire1，都想成为中国的博世/大陆/德尔福。智能汽车已站在风口，华为和大疆谁能迎风飞舞，成为中国的博世/大陆。 1.华为智能汽车2019年华为成立智能汽车解决方案BU，据智能汽车解决方案BU总裁王军对外宣称，目前华为智能汽车解决方案BU大约有人员5000余人，其中自动驾驶约2000余人，主要涉及业务包括：计算与通讯架构，智能座舱、智能驾驶、智能网联、智能电动（三电业务，电池，电控，电机）、智能车云服务、计算平台MDC、传感器（激光雷达/摄像头/毫米波雷达）、高精地图、ARHUD、以及HICAR在内等业务，涉及广泛，可以说是除了轮子和座椅，华为都可以做，只不过为了更大的收益，华为目前没有投入到造车业务，主要投入到高利润的智能化部件。 华为自动驾驶掌舵人苏箐是从海思芯片做起，曾领导开发了华为达芬奇AI芯片架构，目前担任华为汽车BU智能驾驶产品线总裁、首席架构师，宣称华为未来自动驾驶算法人员达到1200人，其中规控算法人员可能会达到200-300人，这么大的规模是其他创业公司无法比及的，大部分创业公司规控团队人员可能只有20-30人，而华为能达到其他公司算法人员10倍以上，如此大规模是其他公司不敢想象的。从公开信息可以看到，华为是从2017年就开始投入自动驾驶，在自动驾驶领域有了4-5年的技术积累，目前华为自动驾驶主要在上海和北京等地，上海是华为智能汽车解决方案大本营。 2.大疆车载 大疆车载主要专注于智能驾驶系统及其核心零部件的研发、生产、销售等服务。目前公开的业务有L2+至L4级别的智能驾驶软件和硬件解决方案、览沃科技的激光雷达、视觉感知传感器、域控制器、高精地图、导航定位、预警系统、智能泊车等。 大疆早在2016年时就爆出在研究自动驾驶，2018 年拿到自动驾驶测试牌照，2019 年开始与车企合作，推进自动驾驶技术的落地；2020 年已经确立了车载行业的软硬件系统，生产、质量等体系，但大疆保密极好，外界一直无从得知。目前大疆车载负责人是香港科技大学沈劭劼老师，沈劭劼老师是香港科技大学-大疆创新联合实验室负责人，在学术界和工业界都是非常牛的大佬。大疆车载潜在客户之一就是大众。大众汽车中国CEO冯思翰曾表示，公司正在与大疆在视觉信息处理领域合作研发基于各种场景的自动驾驶技术，计划于2023年至2024年搭载上车。同时在上海车展上，大疆车载宣布与上汽通用五菱合作，在激光雷达方面与小鹏汽车合作，成为国内首颗上车的激光雷达。大疆同样也在自动驾驶领域深耕多年，在技术上投入巨大，目前研发团队主要在深圳，可以看到大疆目前大量招聘自动驾驶相关算法人才，而且也公开了大量自动驾驶视频，虽然大疆没有华为在智能汽车布局全面，但是大部分核心领域大疆都有投入。 结语：华为在智能汽车领域的成果不论在数量上还是质量上都稳居国内前列，就像一个没有偏科的学霸一样，在智能驾驶领域遍地开花，而自动驾驶更是华为最耀眼的花朵。而大疆借助无人机领域深厚的积累，如图像识别/感知算法/定位导航/激光雷达等方面，凭借着无人机技术的积累，大疆也能在自动驾驶核心解决方案方面也有与其他公司一较高下的底气，后续大疆可以通过自动驾驶的优势，拓阔智能汽车产品边界。最终鹿死谁手，也未可知。华为和大疆绝对会是笑到最后的中国自动驾驶双子星。 .华为： （1）拥有电动汽车全栈技术，涵盖三电技术，车辆网技术，通信技术，传感器技术（激光雷达，毫米波雷达，摄像头），车载计算平台，智能座舱，智能车云，自动驾驶技术，大数据技术，车载网关技术，操作系统技术。 （2）消费者行业深耕多年，比如手机产品，对用户需求更了解。 （3）To B经验丰富，和大型车企合作比较顺利。 2.百度国内自动驾驶第一家。 3.小鹏汽车造车新势力自动驾驶技术最强 4.小马和文远自动驾驶创业公司里技术最强，融资最多 5.图森第一家货运自动驾驶上市公司 （六）大疆、地平线、蔚来offer哪个好？ 1.大疆总部在深圳，自动驾驶技术在这三家里面算是最好的；由于大疆无人机已经相对市场饱和了，自动驾驶属于大疆未来重点投入方向；而且目前大疆爆出和大众，通用五菱进行合作，所以大疆的优势在于技术，投入，落地，薪资水平，造血能力，大疆不好的一点在于加班严重。 2.地平线总部位于北京，主要投入在于自动驾驶计算平台，在自动驾驶软件投入没那么大，现在开始搞FSD了；地平线已经经历多轮融资，公司已经平稳了，优势在于计算平台技术，感知技术，计算平台行业竞争相对小一些，可能能赶上上市（没有股权的话也没用），劣势在于自动驾驶技术一般，管理不太成熟，方向变化多。 3.蔚来属于国内新势力里面第一梯队，技术和管理方面相对领先，现在电动汽车刚刚涌入好多玩家，竞争才刚刚开始，蔚来已经把整个流程跑通，在后续胜出机会比较大，优势在于公司可以自我造血，整车技术领先，运营相对成熟，便于跳槽，但是公司刚成立没多少年，流程没那么正规，管理不太成熟，总的来说有机会有风险。 蔚来曾经因为资金问题暂停L4级自动驾驶，自从去年挖来北京初速度momenta研发总监任少卿后，开始重启自动驾驶，目前正处于团队组建阶段，与此同时，蔚来提拔了一位年轻高管——自动驾驶总监章健勇，负责L2级自动驾驶，目前蔚来公开的技术有NOP辅助驾驶，首辆带激光雷达车型ET7，其他资料少一些，不是内部员工不太好评价技术好不好。但是通过上海车展蔚来秦力洪讲话可以看出蔚来的野心，自研自动驾驶软件和芯片，蔚来可期。 浙江零跑是由大华主导成立的，很大程度是依赖大华的一些技术起家，目前属于造车新势力的第二梯队，零跑目前累计交付已达14608台（官网数据），但是零跑的车主要在10万元以下，总体收益会比较少，而自动驾驶需要大量的资金投入，以零跑目前的融资和汽车定价来说，很难相信零跑会去花大量的资金去做L4级自动驾驶，最多是辅助驾驶和预警系统，技术积累应该不是很深厚。

从2020年8月底到11月中旬，历时3个月秋招终于结束了，拿到了3个机器人与无人驾驶知名企业的offer，最终决定加入高仙机器人担任感知算法工程师。

我是管郡智，网名無為，本硕均就读于双非高校，其中本科是民办三本传统车辆工程专业，与人工智能的交集只有数学和C语言。于2019年10月（研二论文开题前一个月）开始接触三维点云目标检测算法，在今年的秋招中拿到了心仪的offer，这个过程发生的一切，足以影响我的一生。

写这篇文章的目的有两个：一是为了激励正迷茫的硕士研究生，二是说明韧性和学习方法也可以争取到机会。

2019年10月，我的课题正式定为基于三维点云的目标检测算法研究，开心而又焦虑，开心是因为我早就听说了三维点云，但迟迟没有机会学习研究，这次终于有机会了，同样也是令人焦虑的事，我怎么在一个月之内才能研究明白三维点云并且准备开题答辩。

当时，我身边没有懂点云的师兄师姐，只能靠自己摸索，方法是搜各种关于三维点云目标检测的博客以及论文，硬着头皮读了大半个月，对这个领域有了初步的了解，又花了一周左右的时间将所有的知识点整理成十几页word，之后也顺利通过了毕业论文开题答辩。但这个时候我心里很清楚，自己对三维点云的理解依然是混乱无序，依旧没有对这个领域有一个系统性的认识，大概在12月份底，深蓝学院上线了三维点云处理课程，我第一时间报名了。

在12月份初到元旦后几天，我一直在读基于深度学习的三维物体检测论文，研究了Faster-RCNN系列、YOLO系列、SSD、PixorNet、VoxelNet、PointPillars以及PointRCNN等等。论文一通阅读之后，对这一领域的前沿算法的发展脉络也慢慢清晰了，打算复现这些论文， PointPillars写了一半焦头烂额，查阅资料发现这些论文的代码都开源了，又开始配环境，打算调试代码学习。“好事”都赶一起了，由于实验室的服务器坏了，暂时用不了，只能买票回老家了，我记得那天是1月14号，完美躲过了疫情，老天有眼。

回到家之后，因为没有GPU，并没有继续学习，就给家里干一些活，远离书本来给自己减压，没几天，疫情爆发了。春节之后，响应号召，呆在家里一心看书学习。在二月份到四月份这两个月的时间里面，我表现的非常烦躁，想学习很多，但回头发现什么也没有学习进去。

当时想好好学习一遍数学，但又非常讨厌应试形式的数学资料，经过调研查资料，最终确定在学习MIT的线性代数，学习哈佛大学的概率论，学习斯坦福大学的C++。结果因为课后习题（我特别讨厌根据课后习题获取学习反馈）而放弃了线性代数和概率论的学习，也有一部分原因是遇到不会的习题没有人一起讨论，那时候是没有人会花时间学习基础知识的，不过C++还算坚持到了最后，但学习效果并没有达到预期，毕竟母语不是英语。

本打算在家没有人打扰的情况下，重拾基础，没想到还是失败了（现在回头想一想主要是心急和学习方法不对，因为写这篇文章的时候我正在再一次重新学习数学，不急不躁，正确的学习方法，对于数学的理解上了一层楼）。

接着就是深蓝学院的三维点云课程开课了，一开始不抱有多大的幻想，只想着这门课程能帮助我一点就行了（因为一直对网课印象不好，忽悠圈钱），事实上我的观点是错的。

当我听课程第一章节之后，我就觉得我应该放下任何事情，好好学习这门课程，这之后我一直认为讲师嘉信博士才华横溢，对数学和感知算法的理解超乎我的想象。其实，开始在答疑群里我是很自卑的，因为我发现大家几乎人均985，留学硕博，在群里的提问很小心，讨论很小心。

慢慢的，到了课程第三章的时候，一个契机，当时在群里讨论如何才能手写出谱聚类算法，发现建立图谱不容易，利用eigengap推断聚类类别数量也很困难，我尝试了很多办法，最后选择用0和1来建立图谱，指定类别数量范围，这两个改进，成功实现谱聚类。

应其他小伙伴要求，在群里展示之后，得到了一致的赞同。也是那一天，我添加了讲师嘉信博士的微信，聊了很多很多，着实相见恨晚，嘉信老师对我的帮助，也改变了我秋招的局势。到了课程后期，我几乎可以直接看着ppt上的算法编写代码，我记得北京科技大学的左师弟还问我是怎么做到的，当时我回忆了一下说，我都是“硬”敲代码，慢慢就熟练了。

在这里我还得好好谢谢北京航空航天大学的孙师弟，虽然比我小一届，但是水平绝对在我之上，课程里面的算法没少和他讨论，一起研究怎么敲代码实现，最后我们都拿到了优秀学员证书。

经历了三个月的学习之后，我对三维点云处理有了很深很广很全面的认识，同时也受邀成为第二期三维点云处理课程的助教，当助教期间，我深深体会到，不能随便说话，得对自己的观点（算法理解）负责。

当助教期间也是另一个层次的学习机会，这时候的我更关心怎么用最直白的语言帮助学员理解算法，怎么帮助学员优化代码。这期间，一边给学员补充一些数学知识，一边教他们如何利用矩阵库敲代码使程序运行更快，一边开始利用搜索引擎回答学员的工程问题，慢慢地对感知算法的落地有了一个全面的认识。

深蓝学院是一个很大的平台，学员中也有很多代码能力很强的大佬，我根据批改作业的情况，开始囤优秀代码，并偷偷学习。

那时正值暑假，我从五月份就开始找实习，因为疫情和学历，我遇到了各种各样的困难。前前后后应聘了十几家公司，全部以失败告终，奥迪中国因为英语口语有障碍，一些小创业公司更是因为疫情，现金流不健壮，导致不敢收实习生。这期间，深蓝学院的班主任佳欣帮了我很多忙，一直通过各种消息渠道给我内推简历，奈何实在带不动我。

找不到实习很崩溃，没少跟长春理工大学的秦师兄抱怨，他是尽最大的努力帮我出谋划策，最终决定，将三维点云课程的两个大作业好好研究作为项目（事实上，这两个作业非常非常好，有很多值得让人深思的地方，而且全部涉及到行业难点，再加上嘉信老师的指导，我几乎完成了一个大项目），并且同时继续学习理论基础和源代码，但是一个一直没有解决的问题再一次出现了，我依然没有一块属于自己的GPU，很多时候学习不方便且有时候学习直接终止。

经过再三思考之后，用花呗透支未来买了一台联想拯救者Y7000游戏本，别人买游戏本打游戏，我是买来学习的，现在回头想想真的很值，因为我一个月薪水就可以买几台了。

但是因为之前几乎没有接触过Linux系统，安装系统和配置系统也是非常费劲，自己捣鼓，上网查资料，向别人请教，能用到的办法都用上了，因为2020款的Y7000硬件比较新，ubuntu安装了四遍才成功，直到遇到了广东工业大学的黄师弟，配置环境才步入正轨。工具准备好了，但代码能力依然欠佳，很幸运遇到某无人驾驶独角兽公司的吴伟老哥，我作业代码里的高级写法都是参考他的作业，一般都是学习他的敲法，并直接用在下一章作业代码里面，有了模仿对象，代码能力就提升很快了。同时最后的大作业写的磕磕绊绊，没少参考大神GeYao的代码，他真的很强，教科书般的代码风格。这些直接加速提升了我的代码能力。暑假我的重心基本就是在研究传统三维点云感知算法及代码实现，以及前沿算法的开源代码调试学习，并当好一名课程助教。

八月份是最难熬的，没有实习，算法越研究越觉得自己学的非常皮毛，感觉自己掌握的还不够深入，炎热的夏天也加剧了负面情绪的积累，到了八月下旬，认识的好多名校的同学都相继进入面试环节，甚至拿到心仪的offer。

到了八月底九月初，觉得自己应该可以参加秋招了，开始重新写自己的简历，并有幸得到中科院王师兄的简历指点与修改，这时候的简历已经干货满满，看起来非常高大上（虽然没有一篇顶会论文，没有一块竞赛金牌）。

开始投递第一波简历，然而令我没有想到的是，一个面试机会都没有，是我自己想多了，脑海里也浮现一句老话，学历是块敲门砖，我这个行业的标配几乎就是985硕士科班出身。

遇到这事，谁都是崩溃，几乎想放弃算法岗，转头C++开发岗，身边也有不少名校同学转开发成功了，并且薪水也不低，特别是听到上交大王同学他们实验室转开发岗的都拿到了30w+的offer，我就更想转了，随即就找一直帮助我的好朋友东北大学的小月同学了解转C++开发岗的细节，并开始恶补C++知识、计算机网络以及操作系统（虽然小月最后依旧拿到了心仪的算法岗offer）。

我记得那天晚上还在朋友圈发了一个找不到工作的负面情绪，结果非常意外的事发生了，好多好多人开始私信我帮我内推简历，一大半都是做助教期间积累的人脉，深蓝学院也帮我内推了好几家公司，嘉信老师甚至为我写了一封推荐信，助我找工作一臂之力。此后我就靠着朋友内推的方式开始找工作过了。

内推的岗位主要是三种：感知、建图、C++开发。C++是我研究生同学托人帮我内推的，但连笔试都没能过掉，计算机网络和操作系统的知识在三天之内着实很难掌握透彻，不过C++倒是学习的很好，为后面的算法岗面试打下了基础。

有一半的工作都是建图和定位，通过面试也发现，主要集中在初创公司（公司业务还没有到感知这一步），面试了好几家，有两家公司令我印象深刻，第一个是深蓝为我内推的苏州的一家初创公司，全程面试大概20分钟，就说录用我，对于当时的我来讲简直是不敢想象，但是因为岗位不是我心仪的，业务里面用不到感知算法，并且薪水偏低一些，还是选择继续面其他公司。

还有一家是北京的初创公司，是我的学员为我内推的，因为我对这位学员印象非常好，两个人经常交流算法，决定面试试一试，但面试我的不是学员本人，并且面试官不懂装懂，想到以后可能和这样的同事一起工作，我就感到很反感，后来我也和学员说明白了这件事，感到很抱歉，占用了公司的招聘成本。

感知算法岗的面试还是比较少的，真的做到这一块业务的公司已经是独角兽和大厂了，我也收到了好几家的面试通知，有两家面试让我印象深刻。第一家是北京某无人驾驶独角兽公司，很早就关注了，没想到真的收到了面试通知，面试的过程很舒服，算法总监提问很细很深，能体现出这位leader有很强的算法功底，并且很快收到HR面试，但之后一直没有等到消息，在我两次询问下，才知道hc太少了，我被刷掉了。

刚开始是很气愤的，耽误了我很长时间（大概有十天），还拒掉了一家公司的offer，不过我还是很快的处理好情绪，通过各种办法找到了算法总监的微信，询问应聘失败的原因。

令我意外的是，算法总监非常客气地跟我讲述了整个决策过程以及一些公司的考虑，并且不停强调我不是能力上的问题，只是hc太少，以及我缺乏实习经历，还为我提出一些提升的建议，非常周全。后来我也厚脸皮要了实习经历，不过还没来得及实习，我又收到了高仙机器人的面试通知。

高仙的面试机会是东北大学的大佬王鹏同学（在发顶会论文数篇）的师兄帮我内推的。

面试过程真的是一波三折，面试过程中问了很多很多知识，范围比较广，不但面试了传统感知算法和基于深度学习的感知算法，还询问了算法的改进、部署等等，面试内容还包括Linux操作系统的基础知识，Ros机器人操作系统的基础知识和部署算法以及C++三大领域知识：标准模板库、智能指针、多线程，还好那段日子好好学习了C++，基本都是从内存的角度回答出来了。线上C++笔试也很有意思，考察了栈和快排，也在规定时间敲出来并且运行成功。

高仙机器人连着HR面试一共四轮面试，我差点挂在最后一轮技术面试，能感觉出来面试官是很懂三维点云的目标检测算法及部署，根据简历问了很多很细很深的问题，其实我那时离简历里面的项目实现也有两个多月了，里面好多实现的细节都有些模糊了，回答的时候有些踉跄，不过我觉得在回答C++实现多线程的时候把前面的不足给盖过去了。

加上之前就收到了两家知名的创业公司（100-300人）的正式offer，权衡之后（评估加入公司后自己leader的专业能力），最终决定加入高仙机器人。

以上就是我秋招的面试经历，一般的面试都是三轮，两轮技术面试，一轮线上编程面试。充分准备项目和算法的同时，还要多刷题。

其中的技术面试是最重要的，算法学习一定要了然于心，达到知其在不同场景应用的优缺点的程度才算入门，并且一定要用代码去验证自己的想法是否达到预期，不然很多细节面试官一听一问，面试者就露馅了。

学习算法的过程中一定要找懂算法的同学多交流讨论，自己学习很容易钻牛角尖，如果和不懂算法的同学讨论，一是浪费了时间，二是很可能同学还会不懂装懂，让你哭笑不得，环境对于一个人的学习也是至关重要的。

其实面试的过程就是学习的过程，我在高仙机器人第一轮技术面试中Ros回答得不好，我知道最后一轮技术面试肯定会再次问我，我就找到了哈工大的崔同学学习Ros算法部署，并且在Ros系统里面成功运行，在最后一轮面试中，很淡定地回答出来，并且还获得了面试官的宝贵建议。

总体来看，我的面试通过率还是很高的，基本上给面试机会我大概率都能面试通过，我自己也总结了一下，主要是三个原因：

第一，离不开深蓝学院这个平台，通过深蓝学院我认识了很多很多名校的算法大佬，平时一起讨论算法，对我的帮助很大，并且学院一直帮助我创造面试机会，对我的帮助是非常非常多的，一些面试之外可能出现的意外全部帮我提前想好，并提供一些建议，这无疑在无形之中提高了面试的成功率；

第二，非常非常感谢嘉信老师，整个求职期间一直指导我的项目，给我讲解非常前沿的算法及解决方案，这在面试中对我的帮助是直截了当的，并且嘉信老师为了帮我增加获得面试的机会，还特意为我写了一份推荐信，虽然他说自己是小人物，不一定起作用，但我能明显感觉得到，推荐信的威力很大；

第三，自己的极致努力，不可否认，没有自己的努力、上进和韧性，嘉信老师就算脚踏重型猎鹰9号也带不动我的，一切的一切都是自己先努力，别人才会主动热心地提供帮助，别人如果不愿意提供帮助，或者帮助的时候很不耐烦，要不先思考一下，自己有没有认真对待，有没有花200%的精力去面对、克服困难。

最后我得感谢自己的父母、缪心心、发小和实验室同学及舍友，他们在我人生最迷茫的时候，一直陪着我。

家里虽然很忙，爸妈依然坚持我把时间花在学习上，而不是干活上，父母是我坚强的后盾，是我坚持走下去的勇气，在他们眼里，我永远是长不大的孩子。缪心心用讨人厌的方式为我解压，为我打气，让生活变得有声有色。

大丙和陈伟一直陪着我打球吃夜宵，听我唠叨，缓解了我很多压力。实验室同学和舍友知道我找心仪offer不顺，一直帮助我稳定情绪，分散注意力。他们都陪着我走过低谷时期，打心底感谢他们。

我一直觉得以前的种种不顺和自己错误的学习方法也是有很大关系的，在吾将上下而求索的过程中，我慢慢悟到了一套属于自己的学习方法。

首先，我觉得很必要来重新认识一下学习，什么是学习？屯资料？买书？报班？大学课堂？还是向大牛请教？我觉得都不是，这些都是获取学习资源的阶段，去看视频资料、上课、读书、请教也依然处于记忆零碎知识的阶段，并没有进入真正的学习阶段。那什么时候才是真正开始学习？答案：输出。只有将自己记忆的零散知识点通过某一种方式从脑袋里面再次输出之后，才是学习的开始阶段。

我自己做过一个试验，一本权威的资料，只看不写，一本普通的资料，看完之后，在word里面写下自己的理解，随心所欲的写，正文写完之后再写一个Summary。一周之后，神奇的事情发生了，即使资料不是很好，我对其的理解依旧深刻，几乎可以脱口而出。

从此以后，我的学习方法都是以写下自己的理解和Summary为主，学习速度和效率大大提升，这样的学习方法让我很有成就感，就跟打游戏一样，一关一关通过。当然，这是我自己找的一套感觉很棒的学习方法，不是万能的，并非人人适用，主要的意思是及时输出，以自己喜欢的方式输出，所以老师讲课越来越厉害的原因找到了，当助教学习效果更好的原因找到了，动手实践发现自己啥也不懂的原因也找到了，本质上这些都是及时输出，找反馈。

不过学习也没有这么简单啦，学习资源也是前人留下来的，以文字、视频的方式记载下来的，那不免会有表达不当造成的理解错误，这是我在把自己的所学用到现实生活中发现的，根据这个问题我又找到一个方法克服，就是我们的一句老话，实践出真知，当把自己的所学有所运用，就会发现，由于各种原因，我们学到的知识其实理解还是有一些瑕疵和错误的，当我们把所学知识与现实世界交互的时候，就会得到很多正反馈和负反馈，正反馈帮助我们强化已经掌握的知识，负反馈来纠正错误的认识，达到完善知识体系的效果，这和目标检测网络的难负样本挖掘好像异曲同工之妙。

这时候经常听到别人会说，那看书有啥用？这里犯了一个逻辑上的错误，没有书本帮助我们在大脑里建立完整的知识体系，我们怎么知道应该如何和现实世界交互呢（成本很低的情况下，可以跳过书本和世界交互，如果风险大，直接撸起袖子干，一旦失败代价可能很惨重）。我的观点是，看书（记忆零散知识的统称）很重要，但是不会学习，那就变成书呆子了，看书+输出=成本最低的学习方法。

还有一点非常重要，就是一定要休息好，休息好是一切高效学习的前提。晚上一定要睡好，睡舒服，平时要多锻炼提高代谢率。如果打算学习了，就尽量避免去消耗精力的场景，比如超市，商品琳琅满目，大脑会将看到的商品一个一个自动识别。

再比如我从宿舍走到实验室有两条路，小路和大路，小路很快，大路反而绕路，但我每天都会选择都大路，因为小路要注意脚下，注意台阶，在用脑，而大路就是宽敞的大陆，没有任何障碍，我走路的同时可以发呆可以想一想计划，思考别的，然后到了实验室之后打开电脑，直接进入学习状态。

这么做的原因很简单，人的精力是很有限的，一天24小时，注意力集中高生产力的时间可能也就四个小时，所以不要让任何消耗精力的事情在做正经事之前发生，要把充沛的精力花在刀刃上。

下面介绍我自己的学习方法：

1、查找最权威最完整的学习资源；

2、以最快的速度把学习资源阅读（看、听、写）一遍；

3、花最大的努力将知识点及时输出并写Summary；

4、寻找最低的成本实践所学；

5、等待一个机会，将自己的所学发挥出来，创造价值。

1、 寻找学习资源的质量可以决定我们发展的天花板。这个动作其实不是一步到位的，当自己的水平提升之后，自己的视野就会更加广阔，这时候寻找的学习资料就会更加经典权威。刚开始步入一个行业寻找学习资源是最难受的，很难找到真实的全面的，我深深体会过，学习感受很糟糕，全靠自己的毅力，大部分人是在这一步就放弃的。

其实这里就涉及信息差这个概念，好的环境有靠谱的信息，那第一步就会非常容易。自己的建议是，去这一个领域的名校想办法找到那个专业的学生或者老师询问入门资源，或者通过高考和考研进入这个学校。

如果大家对人工智能或者机器人领域感兴趣，那就直接推荐深蓝学院了，全部是硬核课程，学完绝对是建立了完整的知识体系。对感知算法感兴趣当然是选择嘉信老师的三维点云处理课程了。

2、 快速的学习是非常有必要的。但我猜很多人会认为是快速看书看视频，快速动手做完一件事。这其实是错误的，真的快速去做的时候，就会发现，刚开始没多久就会放弃了。

我说的快速过一遍，其实是包含及时反馈的，一边学习资料，一边用word记录自己纯粹的理解，完全用自己的大白话讲出来的输出，一个知识点看完就及时输出。这个过程其实很慢的，所以要注意力集中，排除一切诱惑一切琐碎的事情，拿出整块时间做这件事，必须成模块的学习结束之后，才能停止，不然我会感觉很难受。

一个模块（一个章节、一个视频）学习结束之后，将自己的及时输出阅读一遍，趁热打铁写一个Summary，这个时候学习才算结束。

这里的及时输出很多方式，比如直接动手试一下是最好的，可以想办法为自己创造条件，现在人手一部电脑，可以用仿真软件寻找反馈，程序员可以敲代码试一下，算法工程师可以敲代码或者在机器人系统里面仿真一下。

方式各种各样，自己喜欢就行，不过目的是一样的，那就是及时的输出，因为这一步才是真正意义上的学习。

3、 在第2步里面已经说了很多，但不全面。学习不是简单的事情，我们得尊重自己大脑会遗忘的这个事实，第一遍学习不可避免会出现知识点遗漏和知识点太难学不会的问题，第2遍学习的作用就直接凸显出来了。

用相同的方法以更快的速度将之前的笔记和原资料学习一遍，主要的操作：其实这时候对知识已经很熟悉了，所以阅读资料的速度也是飞起来了，阅读之后，就对自己的笔记重新修改删减，以达到全面、言简意骇的效果。这一遍梳理之后，就会有一种恍然大明白的感觉，仿佛见到了光明。

4、 理论知识扎实之后，就得用实践来检验一下是不是有效果，一般而言理论知识和现实世界交互都是有负反馈的，毕竟不是每一个人都是作家，不能用精准的语言记录自己的所闻所见。

这时候的实践就可以帮助我们调整或者重整自己对这个领域建立的知识体系。但有一个原则，那就是花最低的成本去实践，如果为了验证某一个idea，把自己年轻的生命搭进去了，那就太不值得了，不排除一些伟大的科学家。

比如算法工程师可以创建仿真环境，只需要一台带GPU的电脑就可以，程序员就更简单了，只要有电脑能敲代码就行，其他工科也有相应的仿真软件。像哲学、文学、教育这些行业，就真的需要时间慢慢沉淀了，与世界的互动非但不能快，还需要慢慢体悟。创新就是在这个阶段产生的。

5、 我们学习知识是为了什么？找工作？赚钱？炫耀？找存在感？我觉得都不是，我觉得会学习的人一定不会为了这些目的，会学习的人会有很强的思考能力，看到的远远不止这些。只有自己觉得这些知识很厉害的时候才会向别人炫耀，而自己对知识的掌握又有几成呢。

我从不敢跟别人说自己很懂算法，更不会去炫耀自己的学习方法，因为我有一个很强烈的感觉，懂得越多，明白的越多，越会发觉自己只是沧海一粟，时刻提醒自己多学习，充实自己。

对待学习，我觉得有两个目的：一是认识自己，二是参与到社会分工中，创造价值。不可否认，很多人都是从炫耀、找工作、赚钱这些目的开始的，我就是为了找到工作，哈哈。但找到工作之后，解决了温饱之后，人自然而然就会产生其他想法，也就是更高的追求。

所以，在柴米油盐的同时，抽出时间想一想，我是为什么学习？活着是为了什么？

当然，学习方法这一块只是我这两年根据自己的经历感受写的一些总结，说不定明年我就自己推翻这一套理论了，所以，我建议每一个人寻找适合自己的学习方法。但我还是想再强调一点，学习=输出，而不是自我感动、坚持等等。

不要放过每一个机会。把自己装备好之后，依然拿不到心仪的offer，依然一事无成也是很正常的，因为不是每个人都有机会的。

清华北大的学生之所以厉害并不是所有人都是天才，很大一部分人是小时候就掌握了正确的学习方法以及吃苦耐劳的品质，他们的厉害之处来源于他们有足够多的机会，且获得这些机会的成本很低，几乎触手可及。

借助得天独厚的学校资源，清北学生可以从各个方面提升自己，他们就像坐着电梯直接厉害到上天，而普通学校的学生真的是没有机会，我觉得自己就属于自己开山造路型的学生，什么也没有，什么都要自己去争取，有一点机会都会当作宝贝一样珍惜。

所以，对于普通孩子来讲，高考考研绝对是最好的机会，如果错失了，那就要好好珍惜每一次小小的机会，来锻炼自己成长起来。越努力越幸运，总会有一个天大的好机会，落到自己头上，然后利用自己早就准备好的才华，好好利用机会，成就一番事业。

学习算法一定一定要踏实，不管时间多么紧急，都要从基础理论学起，看似很慢，其实是最快的学习速度，不尊重基础，轻则学习速度慢，重则从入门到放弃。基础也是一个人对算法理解的天花板，想要在拿到算法岗的offer，请远离调包调参，深入算法的内部数学原理。

把我逼急了什么事都能做出来，除了数学。算法功底练深厚之后，那做啥都会很快，也能快速上手其他领域的知识。天才真的很少，甚至这辈子都遇不到一个，厚积薄发而已。

多和优秀的人交朋友，优秀的人，很谦虚礼貌，时刻关注自己的前方和脚下的路，和他们交流，会非常的充实、幸福。成长的路上，注定进入一个圈子后又很快离开一个圈子，这也是成长的代价，但并不是放弃自己的故友，有机会见面了，一定要不醉不归，回忆过去。

“遇贵人先立业，遇良人先成家，无贵人而先自立，无良人而先修身” 。所谓成长，挺过一个又一个困难，抓住一个又一个机会， Anything is Possible!

以下推荐一些自己正在看、反复看的学习资料：

l 三维点云处理算法：首推嘉信老师在深蓝学院开设的《三维点云算法处理课程》；

l 目标检测网络源码学习：推荐张士峰博士在深蓝学院开设的《基于深度学习的目标检测算法》和香港中文大学开源的OpenPCDet源码库；

l C++资料：王建伟老师写的《C++新经典》系列，看完就能懂；

l 深度学习基础：推荐斯坦福的cs231n或者吴恩达的课程，花书；

l 数据结构与算法：左程云的书《程序员代码面试指南IT名企算法与数据结构题目最优解》及《剑指offer》 ；

l ROS机器人操作系统：古月的书《ROS机器人开发实践》 ，同时也在深蓝开设了课程。

深蓝学院正在征集原创稿件，诚邀大家一起来投稿，为人工智能贡献自己的一份力量！