自动驾驶(八十五)---------端到端要来了

        特斯拉FSD V12据说马上要推送国内,看油管视频貌似效果很好,这不得不引起警觉,端到端的自动驾驶真的要来了! 自动驾驶行业里的芸芸众生将不得不面临新一轮的洗牌。

       我从不怀疑新技术更新迭代的速度,看看SpaceX发火箭的情况就知道:马斯克和资本家都残忍,端到端一上线,立刻裁员10%,相信这中间不少是V12之前的功勋人员,那也毫不留情一脚踢开!幸运的是,在中国还有一丝喘息之机,让你在有稳定收入的时候,能思考未来;这并不是中国资本家底线更高,而是他们缺少透过迷雾看穿本质的能力和决心。

       自动驾驶生态链中职位有很多,面对即将到来的冲击,我们只有不断调整自己的身位,才能找到一个合适的位置潜伏,安稳度过职业生涯。今天结合自动驾驶不同职位特点和工作内容,分别预测一下对应的前景和作用,给大家一个参考,一家之言,抛砖引玉:

 1. 感知模型工程师

        毫无疑问感知模型工程师将是端到端模型的最大受益者,在端到端时代将继续大放异彩,对模型的理解和炼丹将主导一切,大杀四方。不同的是端到端模型需要更加全局的角度考虑问题,和感知object的准招率不同,模型将直接对自动驾驶结果负责,所以需要有更加全局的视野,考虑只有模型工程师才能调参炼丹,感知模型工程师将继续担任端到端模型工程师的主力,推荐指数5颗星。

2. 预测工程师

        预测工程师也是会模型的工程师,在端到端中搭模型依然是核心价值,所以预测工程师能转型为端到端工程师,和感知类似,需要跳出原来的框框,应用场景完全改变,但我依然看好预测工程师,这和交叉学科带来的红利类似,端到端学习过程中,预测的背景可能会带来一些不一样的效果,当然规划就没有这些红利了,毕竟还是模型背景,只有同一维度的交叉才能带来红利。推荐指数5颗星。

3. 融合工程师

        融合工程师基本是传统的多传感器融合,用的是跟踪匹配的方法,这类工程师端到端模型中将无用武之地,就是这么残忍,端到端已经可以特征级融合,不需要目标级的融合,融合工程师的技术栈是:匈牙利匹配、运动补偿、卡尔曼滤波等。在端到端模型中,唯一有用的知识是运动补偿,这方面还有定位、控制等工程师分食,未来端到端也可以学习,可变形注意力机制等等将不需要融合工程师的技术栈。推荐指数1颗星。

4. 地图定位工程师

        端到端大概率是SD地图,高精地图将被淘汰,这已经是现实。地图地位工程师的技术栈是:卡尔曼滤波、运动补偿、地图要素等,在端到端模型中也将淘汰,唯一能起作用的是在大屏显示时候,做一些目标的跟踪和滤波,但是这类工作对精度要求不高,只要求稳定性,地图定位工程师将没有太好的发展,推荐指数2颗星。

5. 规划决策工程师

        规划决策工程师将是端到端模型最大的受害者,在基于规则的时代,规划决策是自动驾驶全链条的核心,而在端到端时代,将无安身之所,不禁让人唏嘘。决策规划工程师的技术栈是:数值优化、规则调参、ST图、变道、选空、安全边界等等、端到端时代将完全抛弃,如果前期基于规则还能作为冗余备份出现,到后面随着端到端数据和效果的提升,将有可能彻底退出历史舞台。推荐指数1颗星。

6. 标定工程师

        标定工程师主要是Camera、和雷达外参,对应的技术栈是:动态、静态标定、数值优化、基础矩阵等,总之还是传统CV的范畴,当下BEVformer和tesla的4DBEV,都还是需要先进行标定和Camera校准,但最近的模型都在想办法跳过标定,让模型自己适应内外参数,相信跳过标定步骤也只是迟早的问题。到时Camera的校准也只有理论指导作用,考虑到还有一定的作用,推荐指数3颗星。

7. 控制工程师

        控制工程师还是有一定的发挥空间,这主要是因为规划到控制的数据传输没有太多的信息丢失,所以很多端到端的模型还是只到轨迹,没有把控制包含在内,这样控制在端到端模型中还有生存空间。不排除后面的端到端会直接到控制指令的输出,毕竟只要端到端够稳定,就没有控制的必要了。控制的技术栈是:PID、MPC、LQR、控制理论、数值优化等等,推荐指数3颗星。

8. 功能软件工程师

        功能软件的主要任务是人机交互、状态机、进程管理、车身信号平台化等等,幸运的是:在端到端时代依旧还有发展和思考的空间,例如:结合端到端的特性,如何更好的展现出更高维度的人机共驾,将是下一个时代自动驾驶比拼的方向。加之没有决策规划模块插手,功能的状态将完全依赖状态机的控制,端到端时代将更加自由,推荐指数4颗星。

9. 中间件工程师

        中间件工程师主要分为两个方面,一方面对Autosar工具链熟悉,例如Vector的达芬奇等等;还有一种是自研了一些功能,二次开发了Ros2和CyberRT等等,Ros2和二次开发将从汽车电子软件中消失,这里不讨论。总之,端到端时代,中间件将极大的弱化了IPC,进而突出诊断等其他功能安全相关的功能,所以端到端的时代中间件工程师依然能很好地发挥,而且Autosar工具链还有较深的护城河;推荐指数4颗星。

10. 架构工程师

        基于规则的时代,软件、系统架构的技术栈主要是:平台化、SWC设计、芯片算力、中间件、BSP驱动、功能安全、失效分析等等,对软件架构的要求其实很高,在端到端时代只是弱化了SWC设计,其他知识依然还能发挥,总之端到端时代在弱化了算法后,各家的护城河会慢慢转移到功能安全、FMEA等内容上。架构工程师也需要对模型优化等内容有了解,方便更好的优化系统,推荐指数4颗星。

11. 产品工程师

        产品工程师本来也没有深耕算法,对于他来说实现功能就行,至于是规则还是端到端没区别,产品工程师主要是熟悉竞品功能,统计效能、主观体验、横纵向对比等等,由于在端到端时代好坏很难量化,导致主管感受更加重要,推荐指数3颗星。

12. 系统工程师

        系统工程师再基于规则时代,主要是拆解需求、跟踪链路和结果、写文档、对模块要求有一定的理解,端到端时代对系统工程师的需求将弱化,没有模块需要理解,模型将无法理解,只要知道把什么数据放进去训练就行了,人机交互方面的理解也将是功能软件开发工程师的内容,推荐指数2颗星。

13. 功能安全工程师

        功能安全毫无疑问在基于规则的时代是被冷落的功能,所有公司把功能做出来是第一位的,整个功能链路很长,占据了绝大部分精力,功能安全被认为是过时和束缚的功能,这也或多或少的导致了一些事故,不过没有人统计和在乎,相信在端到端时代,会有更多精力关注这方面,不管效果如何,至少可以大声喊出:汽车自动驾驶,安全、安全、安全、安全第一!打造一个更加高级的人设(马光林尚能饭否?)。推荐指数5颗星。

14. 工具链开发工程师

        其实工具链开发和自动驾驶关联不大,给谁都是工具链开发,这里主要是为了自动驾驶开发显示、调试、数采等工具,端到端时代依然需要这些工具,同时最好熟悉Tensorboard等模型的可视化工具。推荐指数3颗星。

15. 数据标注工程师

        数据标注工程师不光是画框框,这里也包含相关工具的开发和理解,端到端时代将是香饽饽,按照大语言模型的经验,当数据量达到一定的量级时,就能达到某种智能。数据量和数据标注,将是影响好坏的另一个关键因素,所以数据标注工程师和模型设计将同等重要,推荐指数5颗星。

16. 数据处理工程师

        数据处理主要工作是数据清洗、云端保存、云端调用、数据加密等内容,不管是基于规则还是端到端,这部分工作重要性基本不变,端到端时代可能会提高数据的量级和质量,但其实基于规则时代并不是没有这些要求,所以数据处理工程师能随着量级重要性一起提高一点,总之数据处理还是旱涝保收的,推荐指数4颗星。

17. 测试工程师

        测试工程师和算法也没有太大的关系,端到端时代依然是考察系统的百公里接管次数、系统的平稳性、主观感受等,测试依然是验证软件有效性的手段,也是数据采集的重要来源,测试工程师推荐指数3颗星。        


        认清局势,放弃幻想,拥抱未来,迎接战斗。接下来我也会重点学习模型相关的内容,保证在冲击下不至于掉队。推荐学习up主:迪哥的人工智能课

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