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辅助驾驶技术迭代,车企高端人才流动引发攻防大战

   时间:2025-05-24 09:23:25 来源:ITBEAR编辑:快讯团队 发表评论无障碍通道

张杨,一名化名的新入职员工,在其职业生涯的新起点遭遇了意想不到的考验。他的新雇主在入职首日便要求他透露前东家——理想汽车的辅助驾驶算法与代码。面对这一不合规的要求,张杨选择了拒绝,并很快离开了这家公司。

理想汽车近年来因其在辅助驾驶领域的迅速突破而备受瞩目,成为了同行竞相探索的秘密花园。随着辅助驾驶技术的不断演进,从传统的基于规则方案转向“端到端”模型路线,车企对人才的需求也发生了翻天覆地的变化。如今,中国车企对AI人才的渴望程度,堪比互联网大厂与AI公司。

在激烈的市场竞争中,车企内部的竞争同样激烈。辅助驾驶部门常常采取团队赛马、立军令状、集体封闭式开发等高压手段,甚至不惜以“做不出来就换人”的决绝态度推动项目进展。在这种高压环境下,挖角高端人才、解密竞争对手技术,成为了不少企业的“潜规则”。

今年以来,辅助驾驶领域的第一梯队公司人才更是成为了各大车企争抢的对象。猎头们纷纷透露,在端到端、AI大模型这股浪潮中,华为、理想、Momenta三家公司成为了人才流失最为严重的“重灾区”。理想汽车CEO李想曾在公开场合表示,理想辅助驾驶团队的核心成员在2024年、2025年初几乎都接到了超过20个猎头的电话。

然而,高端人才的争夺往往伴随着竞业风险与法律纠纷。据知情人士透露,理想汽车今年曾起诉一名跳槽至同城企业的员工,索赔金额高达千万元级别。最终,双方选择私下和解,员工向理想汽车赔付了一年工资的金额。类似的竞业协议诉讼并不少见,理想汽车还曾起诉南方一家头部新能源车企的员工,和解后后者赔付了超百万元。

竞业限制与法律诉讼,已成为车企防止技术外溢、抑制对手发展的常用手段。在新能源汽车行业产品力日益同质化的今天,辅助驾驶技术成为了车企为数不多的差异化竞争点。随着辅助驾驶进入“端到端”模式,“更大数据量更强模型表现”的Scaling Law定律依然有效,同时VLM(视觉-语言模型)/VLA(视觉-语言-动作模型)等多模态大模型也开始崭露头角。

面对技术迷雾,中国车企们只能自行探索。华为、理想、小鹏、Momenta等公司,成为了行业中成长最为迅速的代表。理想汽车从曾经的“落后生”一跃成为行业第一梯队的玩家,自2023年至今,理想汽车内部尝试了多种技术路线,包括依赖地图的城市NOA方案、轻地图方案、端到端+VLM,以及新一代方案VLA。

而华为和Momenta则是行业中高级辅助驾驶落地规模靠前的技术供应商。华为乾崑智驾ADS的装机量已突破50万,预计今年底将达到200万辆;Momenta的方案搭载量也已经接近30万辆。这些公司流出的技术人才,往往受到同行的热烈追捧,尤其是今年重点发力辅助驾驶的新、旧势力车企。

比亚迪今年掀起了辅助驾驶平权运动,推出了天神之眼A、B、C三大平台。C平台功能由比亚迪自研,具备高速NOA等功能,甚至在比亚迪7万元级的海鸥车型上都能搭载。为了加快新方案的进度,比亚迪技术院院长杨东升、辅助驾驶负责人李锋曾多次前往上海,积极招揽技术人才。

小米汽车也在积极补足辅助驾驶能力,从新势力公司招募了多位人才加入。小米雷军还招揽了英国自动驾驶公司Wayve的原主任科学家陈龙,加入小米辅助驾驶团队。但人才的流动是双向的,理想汽车自身的成长也离不开关键技术骨干的加盟。在招揽一位核心技术人才时,理想汽车甚至帮该员工向前司支付了数百万元的竞业赔偿。

然而,随着“端到端”方案的落地,理想汽车内部开始了人员精简,部分辅助驾驶人才开始向外溢出。为了防止核心骨干快速流失,理想汽车要求辅助驾驶团队的员工签署保密协议,尤其是参加最新的VLA项目的员工,在项目落地之前都不能离开。若员工提出离职,需在非核心部门脱敏6个月后方可离开。华为辅助驾驶团队也有类似的项目保密协议。

尽管车企们试图通过保密协议争取6-8个月的领先身位,但端到端、大模型路线的迭代速度非常快,6-8个月后可能就不再是最新的技术和模型了。从硅谷到中国,从AI公司到车企,这场围绕顶尖大脑的争夺战已进入白热化阶段。而2023年至今辅助驾驶行业的技术路线剧变,也让人才流动成为行业兴衰的晴雨表。

在这场激烈的竞争中,一些车企试图通过捷径来获取成果。有传言称,一家辅助驾驶供应商以“白盒”形式向一家新势力车企交付了代码方案后,该车企的辅助驾驶员工几乎人手一份代码。很快,这家供应商的算法代码就开始出现在其他车企手中。尽管这种拼凑出来的“可用”方案与行业第一梯队追求的“好用”方案仍有距离,但对于一些跟随型企业而言,能做出来就已经不错了。

然而,辅助驾驶的技术进化并未停止。从基于规则的方案到“端到端”,再到当下被看好的VLA模型,每一次技术架构的换代都是一场全新的挑战。即便是华为、理想、Momenta等头部玩家,也仍在摸索中前行。在特斯拉停止公开技术PPT后,国内头部玩家只能自行探索,用累积的工程化能力为AI的不确定性兜底。

在辅助驾驶技术迷雾尚未拨开之前,中国的车企和技术供应商公司需要穿越无人区。AI人才的流动和企业之间的攻防,在一定程度上有助于抬升行业的技术海平面基线。但对于跟随型企业而言,若仅依赖人才流动所带来的技术外溢,或企图通过捷径来获取成果,而缺乏自身的原创性思考与前瞻性判断,那么将很难在行业竞争中立于不败之地。

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