车载软件架构 ---互联网人才怎么转变成汽车软件专家?

server/2025/1/7 11:40:56/

我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。

老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师:

所谓鸡汤,要么蛊惑你认命,要么怂恿你拼命,但都是回避问题的根源,以现象替代逻辑,以情绪代替思考,把消极接受现实的懦弱,伪装成乐观面对不幸的豁达,往不幸上面喷“香水”来掩盖问题。
无人问津也好,技不如人也罢,你都要试着安静下来,去做自己该做的事.而不是让内心的烦躁、焦虑、毁掉你本就不多的热情和定力。

时间不知不觉中,快要来到春节。2024结束,2025又开始新的忙碌。成年人的我也不知道去哪里渡自己的灵魂,独自敲击一些文字算是对这段时间做一个记录。

在这里插入图片描述

一、开发人才从何而来

引言:从2019年下半年开始,各个玩家都发布了在汽车软件化方面的战略,特别是2020年这种经济大环境不好的情况下,仔细去看看各方的动作,丝毫感受不到有什么汽车业的寒冬,有些玩家是真做,有些玩家是在跟风,还有一些还在睡觉。

最近和各种背景的人交流,技术派似乎认为这就是未来方向,传统派关注的问题很实际,花这么大代价去重构汽车的软硬件基础架构,究竟有什么意义?对这个方向还存在疑虑的,现阶段也很难有什么令人信服的证据去说服。我更加关注执行层面的事情,如果这个方向的是正确的,如何能让想法慢慢落地?思考了很久,决定从三个维度去阐述这个事情:

1、人从哪儿来

关于“人从哪儿来”的问题,确实是一个核心挑战。汽车软件化需要重构车辆底层的软硬件基础架构,这需要具备特定技能和经验的人才。然而,目前行业里并没有现成的人才储备,无论是来自互联网还是传统汽车电子软件领域的人才,都存在能力上的短板。因此,对于想要在这一领域取得突破的车厂来说,如何培养和吸引人才成为了一个关键问题。

2、要做的事情

在人才方面,车厂需要掌握三个基本能力:软件架构能力、软件开发能力和软件工程能力。这些能力对于构建高效、可靠和可扩展的汽车软件系统至关重要。而为了吸引和留住这些人才,车厂需要提供良好的工作环境、有竞争力的薪资和福利待遇,以及广阔的职业发展空间。

3、执行策略与计划

接下来,关于“要做的事情”,车厂需要明确自己的战略目标和实施路径。这包括确定软件化转型的优先级、制定详细的项目计划和时间表、以及建立有效的团队协作机制。同时,车厂还需要与供应商、合作伙伴和科研机构等建立紧密的合作关系,共同推动技术创新和产业升级。

最后,关于“执行策略与计划”,车厂需要采取一系列措施来确保转型的顺利进行。这包括加强内部培训、提升员工技能水平、建立灵活的组织架构和决策机制、以及加强风险管理和应对能力。同时,车厂还需要密切关注市场动态和技术发展趋势,及时调整战略和计划以适应变化的环境。

此外,对于传统巨头来说,虽然他们在汽车领域拥有强大的实力和丰富的经验,但在软件化转型方面却面临着诸多挑战。一方面,他们需要克服自身的惯性思维和传统做法,积极拥抱新技术和新模式;另一方面,他们还需要与新兴的科技公司进行竞争和合作,共同推动行业的进步和发展。

为什么先讲人,是因为软件定义汽车这件事情,最关键的还是要重构车辆底层的软硬件基础架构,而行业里面没有现成的人才储备,无论是互联网来的,还是传统汽车电子软件来的,都存在能力上的短板,并且从架构上也没有最佳实践,所以即使是哪家车厂想清楚了要做什么,短时间也招不到如此多的合格的人才,所以传统的玩家无论想做什么软件,三个基本能力是必须掌握的:

-> 软件架构能力

-> 软件开发能力

-> 软件工程的能力

很多人都在讲,传统巨头转型过来,会吊打特斯拉,可事实是转型过来的巨头依然还在被吊打着,有一个要素大家要清楚,拥有强大软件的研发能力的科技巨头,招揽汽车顶级人才的能力,要明显强于传统巨头招揽软件人才的能力,科技巨头拿二线程序员的薪资就能招揽到一线的汽车人才,虽然很残酷,但却是事实。

二、互联网人才的能力模型

互联网人才在汽车软件化转型中确实扮演着重要角色,但他们的能力模型也需要适应新的环境和挑战。以下是对互联网人才在汽车软件化领域中的能力模型的详细分析:

1. 软件开发能力

互联网人才在软件开发方面具有丰富的经验,他们熟悉各种高级编程语言,如C++/JAVA/OC/JS/PYTHON等,并能够在不同操作系统(Windows/Linux/IOS等)上进行应用软件开发。这种能力在汽车软件化转型中同样重要,因为汽车软件也需要跨平台、跨设备的开发能力。

2. 软件工程经验

互联网公司在构建大规模软件系统方面积累了丰富的经验,包括项目管理、需求分析、设计、测试、部署等环节。这些经验在汽车软件化转型中同样具有参考价值,因为汽车软件也需要高效、可靠、可扩展的开发流程和质量保障。

3. 算法与数据处理能力

互联网公司通常拥有强大的算法和数据处理能力,这在自动驾驶和智能网联等领域尤为重要。图像识别、语音识别、数据分析等技术是自动驾驶和智能网联汽车的核心组成


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