Case

又一家疯抢端到端人才的企业

  据悉,博世近期招聘了十几位头部Tier1人才加入感知团队。从去年开始,博世为了加强端到端的研发,就一直在财大气粗的砸钱招人挖人,是市场上算法人才的最大需求方之一。

  过去一年,这个老牌的Tier 1一直通过人才引进的方式重塑自己的技术能力。经过一年多时间的补课,在今年的高阶和中阶上,博世开始打出自己的牌。

  众所周知,国内辅助驾驶行业几乎是每年都会有新的技术路线变化,每一次变化都会改变玩家的领先格局。23年是华为凭借无图“遥遥领先”,24年则是理想凭借端到端后来居上。而25年的主题则是一段式端到端。

  特斯拉FSD入华给各大车企上了一课,车企领导们算是真正见识到了什么才是“好用”的辅助驾驶方案。虽然车企领导们经常分不清楚什么是一段式什么是两段式,但是会对标,点名要带FSD味的算法方案。

  24年国内玩家都推出了端到端的方案,但是和特斯拉FSD相比,总觉得缺一点端味。一位业界朋友表示,如果FSD的端味有七八分的话,国内的端到端也就四五分。

  同样都是端,感受差异咋就那么大呢?其实原因也不复杂,国内许多玩家的端只是套了一层神经网络的皮,把手写规则算法魔改成神经网络,而不是真正基于数据训练出来的模型。所以,性能体验上像新手司机而不是FSD那样老司机。

  这也是国内辅助驾驶行业存在的一个大问题:要解决如何将高阶辅助驾驶从“可用”做到“好用”。

  目前阶段能推出真正基于数据训练的一段式端到端的玩家非常少。今年上海车展之后,围绕一段式端到端的激烈竞争主要在华为、Momenta、博世+文远之间展开。

  其中博世算是一匹黑马。就在一年多以前,博世在高阶上还没什么存在感。即使24年换帅之后,博世的主要表现也是在中阶上,通过和卓驭的PK拿下一批项目,在高阶上的建树并不多。

  有车企领导试驾体验过博世+文远的一段式端到端之后,评价说有FSD味。凭借带有FSD味的一段式端到端的表现,博世活跃在自主车企以及合资车企今年高阶项目的竞标中,头部公司感受到了和博世争夺的压力。

  而在另一条战线中阶上,博世准备了升级迭代,基于地平线E/M芯片来做全域NOA,也就是把中阶方案从高速NOA升级到城区NOA。这是25年中阶市场最大的变化看点。

  今年高阶和中阶上的变化,又会改变玩家格局。两年前涌现出地大华魔的供应商格局,而到了今年这个格局也变了,像大疆卓驭由于战略和定位上过于偏激,竞争优势下滑。而博世这个老牌Tier 1,似乎是重振旗鼓,高阶上紧追华为、Momenta,中阶上用技术迭代进行洗牌。

  而就在一年多以前,博世还被业界许多人看衰,曾经的ADAS王者“廉颇老矣,尚能饭否”。这一年多时间,博世内部究竟发生了什么?

  此时的博世,在辅助驾驶上无论技术竞争力还是市场份额都在下滑。技术和市场下滑只是表象,更深层的原因是技术团队、组织架构、战略等不适用于国内内卷的辅助驾驶行业。

  组织架构上,仍旧是传统ADAS时代的。按高阶、中阶、低阶设置团队,每个团队都有感知、规控、定位、功能安全。这不仅会导致资源浪费,而且团队之间各搞各的容易互相冲突。

  在战略上,由于还残留着ADAS时代王者的优越感,出现了闷头造车的问题,导致产品技术与市场需求出现脱节。

  这时的博世在辅助驾驶上来到了一个十字路口,如果不进行改变和重塑,就会被华为、Momenta这些头部公司甩开距离。而且留给博世的时间并不多,算法技术迭代太快了,如果连续两年跟不上,就会像其他外资Tier 1一样彻底被甩下牌桌。

  在技术团队上,博世决定引入新鲜血液,从新势力以及头部公司引入算法人才。这也是一个公司如果想要后来居上必须要做的,人才的流动,可以快速提升开发经验,少走很多弯路。

  有新人进,就必然有老人走,既得利益者被剥夺利益,也因此招致许多人在小红书等社交媒体不停发帖。远离XC,避坑XC的声音不绝于耳。

  24年各家公司对算法是普遍裁撤或降薪,博世为了表示诚意,没有选择占便宜,反而开出了业界最高一档的薪资。

  在组织架构上也向头部公司看齐,辅助驾驶行业是软件架构决定组织架构。软件算法一变,组织架构也跟着调整。

  在技术路线选择上,博世和理想一样,选择直接做端到端。在无图开城竞赛时期做得一般的公司,想要后来居上就只能去挑战最新的技术路线。

  感知上,博世一开始就奔着端到端来做,系统架构都是对标最新的架构设计,并根据这套架构来设计组织架构。

  一位业界朋友表示,在解决道路场景问题的能力上,端到端类似于火枪大炮,而手写规则类似于刀枪弓箭,技术代差非常明显,以前手写规则遇到的难以解决的case问题,在端到端这里是迎刃而解。

  端到端的技术魅力非常大,代价和成本也非常大,费钱、费人、费卡、费数据。最核心的还是费钱,有钱不一定能做好端到端,没钱肯定是不能。

  博世的策略是能省则省:办公室租金能省一点就省一点,政府补贴能申尽申,省下的钱就补贴技术上的“富养”。

  需要卡,就买卡;需要自建数据底座,一年就砸下去数亿;在抢一段式和强化学习的人才上,开出最高一档的薪资。一位猎头朋友说,博世吸引前沿算法人才Industry news,最大的优势是看重人才的长期成长。

  一年花掉十几亿,一年时间,就把卡的数量追上了第一梯队,和一些新势力在辅助驾驶上的投入旗鼓相当。

  德国总部也逐渐认识到做辅助驾驶还得是China。所以,德国总部那边不停在缩减开支,而预算和资源向中国这边倾斜。中国区这边研发的方案以及人才,向博世全球市场输出。

  这可能是未来博世对辅助驾驶在全球的布局战略,国内花钱研发,全球市场摊销。

  不过,这个战略也有挑战的一面,目前只是端到端这一轮表现的不错,后续还有强化学习、VLA等技术路线的持续挑战,能做得怎么样还是未知数。

  国内辅助驾驶每年一轮的技术路线变化有其残酷的一面,企业需要不停的投入追逐新技术,一轮投入还没有收回成本又需要投入下一轮。但是对于后发的企业来说,却又得到了弯道超车的机会。

  从无图到端到端,理想和博世就是两个典型。只要有钱、有算力、算法好、数据质量高,同时能建立好人才团队以及组织架构,能出好成绩。

  不过,辅助驾驶的竞争远没有结束,这只是车轮战中的一轮,没有哪一家能盖棺定论的说是稳赢的,能弯道超车别人,也能被别人弯道超车。

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