翰德发布《2022自动驾驶人才趋势》
自动驾驶被视为汽车科技"皇冠上的珍珠"，完全自动驾驶的实现将使汽车从纯粹的机械产品转变为"移动第三空间"。自动驾驶技术的革命也逐渐对汽车产业的价值链产生深刻影响，改变包括雷达感知、车联网、高精度地图、智能驾舱、算法、汽车控制等等上下游行业的生态体系。近日，全方位人才服务解决方案公司翰德(Hudson)发布《2022自动驾驶人才趋势》。
数字化转型为各行各业都带来了新的机会与挑战，而其对汽车行业的冲击，则最为明显。在"电动化、网联化、智能化、共享化"推动下的智能驾驶领域，汽车行业的产品结构、服务方式及竞争格局都将发生彻底改变，从而改写人类出行的历史进程。
根据 KPMG发布于2022年发布的报告，预计中国主要城市在2030年实现自动驾驶的大规模商业。根据中国信通院预计，2022年中国新能源汽车市场规模将超570万辆(+73%)，到2025年，中国新能源汽车年销量将超1300万辆，电动化加速汽车产品智能化进程。根据麦肯锡的预测，到2030 年，智能驾驶领域将给全球汽车市场带来额外1.5 万亿美元的收入。届时，新售汽车中，将有15% 为自动驾驶车辆;共享汽车也将更加普遍，数量将占到新售汽车的10%。
在这个过程中，由于新造车对信息技术、通讯、软件开发等数字化技能的高度依赖，汽车行业已从原有的传统制造业，逐渐呈现出越来越多的互联网属性。这些变化都使得它们对汽车行业的人才需求与之前大为不同，拥有数字化技能的人才，成为促进行业发展的关键因素。据中国汽车工程学会预测，到2025 年，中国智能网联汽车人才净缺口为3.7 万人。
自动驾驶的发展：从圈地到圈人
汽车智能化赛道战斗激烈，科技巨头纷纷加入"跑马圈地"，传统汽车公司则开始寻求合作，积极挺进积极挺进汽车智能化的下半场。汽车行业的竞争格局也在转变。随着新一轮科技革命和产业变革加速，“软件定义汽车”趋势的显现，汽车行业的发展逻辑有了深刻变革，汽车行业正在经历从产品到生态全面重塑。科技巨头创新基因强大，其创新速度和创新能力明显强于车企，易将人工智能、大数据、云计算等技术植入汽车产品，主动迎接自动驾驶商业化面临的挑战。
新能源汽车行业人才结构存在严重问题，IT背景的人才不懂车辆的系统工程，车辆专业人才难以融通电子信息和计算机科学，而智能网联人才需要这些知识的深度融合。
行业发展的速度快过人才培养的速度。汽车人才培养周期至少需要经历一个完整车型的落地，短则三年，长则五年。但是，随着电动车造车节奏的加快，人才供应紧张，新能源汽车公司只能从传统汽车制造商找愿意持续成长学习的，或者互联网行业对造车有兴趣的人才。
当车企已经不再标榜自己是车企，人才无疑已经成为企业最核心的资产。翰德观察到，由于车企从制造为本转向科技为本，所以人才密度和领军人物成为了影响企业估值的关键因素，车企一边争夺人才，一边防止人才流失。新势力造车青睐芯片圈和科技独角兽人才，转型期电动车青睐一线新势力和互联网大厂人才。
许多新型职位已经应运而生，对应的人才往往是互联网、消费品、3C、通讯等其他行业。重要的岗位有系统工程师、软件工程师、硬件工程师、算法工程师、测试工程师五大类，涉及工作模块包含系统设计/集成、环境感知、决策控制、地图定位、网络通信、大数据、云基础平台、人工智能、安全技术、标准法规等十大类。
人才争夺战仍将持续，复合型人才始终紧缺
新能源汽车称得上是最近一年多最热门的投资风口，短期内大量新人涌入、老兵频繁跳槽，行业平均薪酬快速攀升，各家公司招纳人才的成本大幅增加;传统汽车公司不得不提高薪酬竞争力，减缓人才流失速度。翰德认为，未来三年，新能源领域人才竞争还将持续。更加激烈的下半场终会拉开帷幕。
传统汽车需要具有互联网背景和思维的人才，而互联网公司造车缺乏传统车企人才及其扎实的专业能力，这种取长补短的需求，对人才而言是个机会。而互联网造车需要的汽车人才，需要具备较强的软实力，包括用户思维、持续学习能力、敏锐的洞察力和灵活抗压的能力等。
为打动中高端人才，除了通常采用的高薪加股票的手段，股权作为长期激励变得越发重要，企业有没有牛人和强大的团队也是关键因素，创始人和核心团队成员亲自出马邀请也开始变得常见。企业创始人及团队的背景、愿景、上市计划和背后的投资方也成为吸引候选人的重要因素。
为了赶超新能源汽车公司的节奏，传统汽车公司也在积极转型，电子电气架构、软件人才格外受欢迎。翰德认为，传统汽车制造商更关键的是要为人才提供更重要的角色岗位和更具想象力的薪酬体系;以及适当增加宣传力度，增加企业在候选人心中的正面影响。
结语
汽车行业的发展逻辑有了深刻变革，智能出行时代的到来，让原本处于低迷中的传统汽车行业看到了曙光，也让信息技术、互联网等新兴科技寻找到新的应用场景和增长突破口。从消费行为到出行习惯，科技改变我们生活方式的脚步正在加快，并将逐渐触达到更广阔的层面。也构建了从产品到生态的全面塑造;
在自动驾驶技术走向成熟的道路上，技术难题、商业不确定性亦或是个别故障引发的安全隐患和社会因素都可能会对自动驾驶的未来商业化道路上形成层层阻碍。尽管如此， 自动驾驶仍然将是一股势不可挡的趋势。
