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近年來，自動駕駛和車聯網行業異常火爆，這很大程度上得益于馬斯克的吸引力。他所做的事情總覺得那么難，那么遠，但“自動駕駛”在短短幾年內就走出了實驗室。目前全球只有數百家企業做自動駕駛。

對于這個新興領域，獲得核心技術人才尤為重要。你看看科技巨頭來回跳槽，科技巨頭到處挖人，谷歌和優步對無人技術人才的競爭，就能看出這個行業的人才缺口有多么巨大。

我在網上搜了一下，大家都給了大學選擇專業的基本建議:如果可能的話先報電腦，這樣以后不想做自動駕駛的話可以做點別的；電氣自動化好，軟硬件都學；推薦數學、數學知識和編程基礎是實現無人駕駛算法必不可少的；至于學校專業的熱門程度，計算機>:電子>:自動化>:汽車...

這些建議有些是準確的，有些則需要深思熟慮。客觀地說，在行業繁榮的背后，學術界必須緊跟其后。其中最突出的是北航空航空航天大學與百度公司聯合創辦的國內第一個“自動駕駛”專業，清華大學交叉信息學院的自動駕駛課程。

課程基本涵蓋了自動駕駛的整體技術路線和主要模塊的設計與算法，但基本都是硬件、感知、地圖、定位、決策規劃、控制、系統架構和仿真，屬于素養的基礎課程。了解自動駕駛的人都會知道，實現自動駕駛需要環境意識、行為決策和車輛控制技術，其中還有很多知識需要進一步加強和研究。

客觀來說，目前學生在校學習的大部分材料很少與行業相匹配。比如，據我所知，目前很少有學校開設安卓課程。即使他們教計算機科學，他們學的也只是傳統和古老的計算機知識，而不是針對安卓的計算機科學。

如今，教育直接攻擊行業只是必要的。如果你以后想從事自動駕駛和車聯網相關的工作，那么學校里的“考古”知識是沒有用的。如果你能在上學期間學習到特斯拉、奔馳、滴滴、英偉達等公司所需的技術，未來工作顯然會更輕松。

那么如何選擇這些公司需要的“就業知識”呢？我們可以先從目前公司招聘的崗位要求中尋找線索。如果你仔細看，你會發現很多公司都在招聘協調駕駛和自動駕駛的人才。從這些招聘信息中我們可以發現，招聘主要集中在通信、計算機、智能交通等專業。很多人有一個誤區，就是簡單地把自動駕駛等同于算法，認為只需要用“算法”來填寫專業即可。從以上各大公司的招聘要求來看，我們知道算法只是自動駕駛的一小部分。

自動駕駛涵蓋的范圍很廣，比如硬件、系統、產品、研發、測試等等。要實現自動駕駛，需要協調車輛和道路。要實現這一點，需要通信和流量的支持。所以建議選擇專業的朋友，不要只關注算法，多看看系統、產品等相關專業，對你未來想從事的自動駕駛行業會更有幫助。

智能駕駛和車聯網是高度系統化、跨學科的，一所大學的單一專業不可能面面俱到。計算機和軟件傾向于算法和編程，自動化和電子信息工程傾向于控制器的軟件和硬件實現，車輛工程傾向于與車輛中的算法和控制器集成。由于自動駕駛是一個跨學科的領域，如果以后想學習通用性強的專業，建議看自動化、信號處理、計算機專業。

在這一點上，我想說的是，專業只是一個跳板，對于自動駕駛這個跨學科的領域來說，人才的多面性會更受歡迎。學習是知識沉淀的基礎，真正獲得經驗價值的地方還是后期的實踐。目前國內有一些專門研究自動駕駛和車聯網的優質學校，如清華、北理、同濟、交商、國防科技大學等。感興趣的朋友可以關注一下。另外，在學校學習專業知識的同時，要保持好奇心，多關注行業發展，多參加比賽。比如大學生電動方程式大賽、無人駕駛大賽，可以通過在實踐中增強認知，幫助你更好地實現人生目標。至于能不能嫁給月入百萬的白，還是看你的“本性”了。來吧，大家，奧里，這里！