自動駕駛將成為汽車行業的主流，這已是業內不爭的事實。但你可能不知道，目前市場對自動駕駛工程師有極大需求，有很多可能你意想不到的公司都在大規模招聘這類人才。

為了滿足這類需求，「谷歌無人車之父」Sebastian Thrun 建立的 Udacity 在 2016 年甚至專門開辦了針對自動駕駛的課程，希望為這個行業輸送優秀技術人才。

有條件當然優先報計算機，這樣以後不想做自動駕駛了還能做別的；

電氣自動化不錯，軟硬體都學；

推薦數學，關於實現無人駕駛演算法的部分，數學知識和程式設計基礎必不可少；

……

由此衍生出來的問題是：大學應該學習什麼專業對未來從事自動駕駛領域的工作更有利？在正式回答這個問題前，我們先看看自動駕駛領域的「大牛們」都是什麼專業出身的。

Sebastian Thrun

*Sebastian Thrun 當年參加 DARPAR 挑戰賽時期的照片

「谷歌無人車之父」 Sebastian Thrun 出生於德國。1988 年他在希爾德斯海姆大學拿到了計算機科學、經濟學和醫學學位。1995 年在伯恩大學獲得計算機科學與統計學博士學位（Computer science and statistics）。

在這之後，他加入卡耐基梅隆大學（CMU）計算機科學系，擔任研究計算機科學家。1998 年，他成為 CMU 機器人學習實驗室助理教授兼聯合主任。2003 年他離開 CMU，入職斯坦福大學，在計算機科學與電氣工程系擔任全職教授。

2005 年，DARPA 第二屆挑戰賽，Thrun 帶領的斯坦福隊獲得了冠軍。2007 年，他加入 Google，並建立了 Google X 實驗室。無人駕駛汽車作為實驗室裡的一個專案，也在 Google 孵化了十年，並逐步走入公眾視野。

Chris Urmson

要論技術、實戰經驗和工程挑戰解決能力，業內能壓過 Chris Urmson 的工程師屈指可數。這位因谷歌出名的技術大牛在自動駕駛行業的從業經歷已經超過 10 年。

曾在谷歌無人車團隊擔任 CTO 一職的 Urmson，1998 年畢業於加拿大曼尼託巴大學，專業是計算機工程（Computer engeering）。2005 年他獲得卡耐基梅隆大學機器人方向（Robotics）博士學位。

2004 年第一屆 DARPA 無人車挑戰賽奪冠的是由富有傳奇色彩的機器人專家 William Whittaker 領導的卡內基梅隆大學隊，Whittaker 正是得到了年輕有為的 Urmson 的輔佐。

從 2009 年到 2016 年，Urmson 在谷歌無人車團隊擔任 CTO 一職。2016 年下半年他從谷歌離職，隨後創辦自動駕駛公司 Aurora。

Anthony Levandowski

Anthony Levandowski 畢業於加州大學伯克利分校，大學時的專業是工業工程和運籌學（Industrial Engineering and Operations Research）。

畢業那年，他參與設計的無人駕駛摩托車參加了 DARPA 的挑戰賽。在挑戰賽中，他設計的摩托車使用的是 GPS 以及三維攝像機進行導航，Sebastian Thrun 也參加了那次比賽，他設計的是採用 3D 雷達裝置的 SUV，那場比賽 Levandowski 雖然沒能贏過 Thrun，但是也打敗了許多對手，並因此與無人駕駛結緣。

隨後，Levandowski 創辦了 510 Systems，2011 年 10 月，510 Systems 被谷歌秘密收購。2016 年 Levandowski 離開谷歌創辦 Otto，後被 Uber 收購。

參加比賽積累經驗

上述三位自動駕駛領域的大牛雖然在求學期間所學專業各異，但三人的共同點是都曾參加了 DARPA 無人車挑戰賽。

換句話說，除了專業上的能力，他們在自動駕駛領域的經驗是透過參加 DARPA 比賽逐漸積累起來的。

在國內，與 DARPA 挑戰賽類似的是中國智慧車未來挑戰賽。

作為國內規格最高的無人車比賽，從 2009 年舉辦的第一屆開始便吸引了眾多高校參與，同時這一比賽也輸送了不少自動駕駛領域的人才，並幫助他們積累了大量的實踐經驗。

除了中國智慧車未來挑戰賽外，中國汽車工程學會主辦的「中國大學生系列汽車賽事」之一——中國大學生無人駕駛方程式大賽也在今年正式啟動。據瞭解，這是一項針對碩士/博士階段的賽事。今年 9 月將在湖北襄陽舉行。

應該選擇什麼專業？

馭勢 CTO 姜巖是北京航空航天大學博士，美國伊利諾大學香檳分校聯培博士研究生，研究領域為自動駕駛系統架構設計和規劃控制。2013 年，他代表北京理工大學參加中國智慧車未來挑戰賽，獲得全國總冠軍。

由於自動駕駛是一個跨學科的領域，姜巖給出的建議是可以考慮計算機、自動化和訊號處理這三個專業，因為通用性比較強。據他透露，馭勢目前大部分的崗位要求是有上述三個專業的背景。

智行者科技 CTO 王肖是清華大學汽車工程系博士，在求學期間，他曾獲得 2012、2014 及 2015 中國智慧車未來挑戰賽冠軍。

「從我個人經歷來看，自動化、電子 、車輛、計算機（專業）都是可以的。關鍵還是要看研究生實驗室和課題。想積累（自動駕駛）經驗的同學可以申請實習，通常進入公司就有經驗的工程師帶著幹，三個月就能慢慢入門。」王肖表示。

前百度研究院副院長，深度學習實驗室主任、地平線創始人餘凱則推薦計算機專業，他認為這一專業可以看成是數學加上實踐技能。而餘凱本身在慕尼黑大學獲得的是計算機科學博士學位。

有意思的是，Mobileye 董事長兼 CTO Amnon Shashua 1985 年在以色列特拉維夫大學的專業便是數學和計算機科學，1989 年他在魏茲曼科學研究所獲得計算機科學學位，後在麻省理工學院拿到腦與認知科學博士學位。

自 1996 年以來，他一直擔任耶路撒冷希伯來大學的計算機科學系教員。1999 年，他被任命為副教授，2003 年為全職教授。在 2002 到 2005 年間，他是希伯來大學工程和計算機科學學院的負責人。多年來，Shashua 在機器學習和計算機視覺領域發表了超過 100 篇論文。

從上述看來，與自動駕駛較密切的專業有：計算機、自動化、電子通訊和車輛工程專業。

清華大學計算機系教授、博士生導師鄧志東教授說，資訊大類下的幾個專業差別不大。目前本科畢業生大多選擇繼續攻讀碩士或博士學位。而在未來，隨著產業的興起，相關專業畢業的學生越來越多，其就業的門檻只會越來越高。

事實上，這也是為什麼從事 AI 或自動駕駛相關工作都需要在完成博士學業以後。

「這是因為 AI 中研究的內容遠多於工程應用，所以高學歷從業人多。」清華大學自動化系統工程研究所教授姚丹亞教授解釋，「當 AI 應用在行業中、且工程化成熟（如果）後， AI 方法類研究少於工程應用類研究時，我認為對學歷的要求會降低，也許那時候有 AI 職業學校培訓專門 AI 技工。自動駕駛也一樣。」

對於專業方面的選擇，姚丹亞教授建議：不要過於看中專業，選擇自己喜歡的方向作為專業即可，培養綜合素質就是最好的選擇。他還表示，大學教育，特別是一流大學的教育不同於職業培訓，不會針對某一個職業設計培養方案，而是以增加學生的基礎知識和培養學生的綜合能力為主。

總得來說，專業只是一個跳板，自動駕駛是一個跨學科的領域，本身需要的是複合型人才。在這個領域，真正的經驗獲取仍是來自後期大量的實踐。

臺北時間11.7日騰訊在LinkedIn釋出的招聘資訊表明，它將招聘至少9類工程崗位，專業包括運動規劃、感測器融合、汽車智慧和機器學習它將招聘至少9類工程崗位，專業包括運動規劃、感測器融合、汽車智慧和機器學習！

以下是一些關於自動駕駛汽車工程師的一些職位與要求！

1.自動駕駛售前技術支援工程師

2.自動駕駛質量體系工程師

3.自動駕駛融合定位演算法工程師

4.自動駕駛深度學習演算法工程師

5.自動駕駛決策演算法工程師

6.MIG16-自動駕駛計算機視覺演算法工程師

在這裡一共列舉了六個職位，總結一下必須會軟體變成以及具有豐富的專業知識（具體每個崗位不一樣）希望你努力！加油！

這個需要軟體和硬體的完美結合，本人也不是特別懂這方面的技術，可以閱讀一下這篇文章：

https://www.zhihu.com/question/24506695/answer/223085931