昨天我在朋友圈看了一条新闻，点进去一看，居然是小鹏汽车的校招宣讲。地点是华南理工的大礼堂，座无虚席，但旁边还是会有人挤到耳边说：哎呀，这事靠谱吗？应届毕业生百万年薪，不会是炒作吧？我也心里犹豫了一下，但是真正了解这个案例后，觉得背后暗藏的行业变化挺有意思。
说到这我突然卡壳了，怎么说呢，小鹏这次的校招让行业都震了一下。估算一下，单在广州的校园范围内，来听讲的人大概2000左右，参加面试的能到百余人，样本少，但从现场反馈看，确实有人愿意赌一把，干看着那些光鲜亮丽的待遇，谁都很心动。
我帮朋友问了他，他是做自动驾驶算法的，说：你们知道吗？我刚问了师兄，了解了一下行情。懂点AI、自然语言处理的毕业生起薪都在15万左右，但这几年涨得厉害。只要能跑得快、技术过硬的，年薪早就冲到30万，甚至有人开出了40万的报价。一比之下，小鹏给的百万，肯定是走人才罕见，能者多得的套路。
我自己越想越觉得，这跟过去传统车企动辄30万起薪不同，AI和软件逐渐变成了硬标准。你要想拿那百万，不是说只会写代码，要懂神经网络、深度学，最好还会点硬件架构，就像准备一份硬核的菜单，里面要啥有啥。想一想，汽车什么时候变成了移动的AI终端？别的不说，车内那块下一代大脑，已经摆脱了机械的简单控制，真正做到了会学会想。
但我又想到一句，做AI人才，压根就像养大腱子那样，细节都得打磨好。这车用的算法不只是代码写得溜，还得稳，得抗干扰。一个自动驾驶系统，比如要车在高速公路跑上50万公里，从技术面看，不光简单模仿，还要能应付突发状况——比如突然出现的障碍物。这就跟你开车在高速路上，gogogo，那车的心脏就得一天到晚地打磨，确保不过热不过载。
这我又想到一件事。有人问我，研发投入那么大，怎么保证不亏？这里面其实有点像开饭馆：你买材料、招人、做菜，前期都得很花钱。你要是一份大的投入，不一定马上能收回来。再者，供应链也是个关键点。你用的零件、芯片、传感器，质量稳定很重要。去年我见过一个朋友的车，他说整套传感器用了三圈，连续调了半年，简单讲，就是把原材料调到最合适的状态——这过程像磨刀，磨得越细，刃越锋利，但也够呛。
对比两辆同价车：一辆传统燃油SUV，后期维护简单，零件磨损快但换起来容易；另一辆纯电AI车，固然智能，充电便捷，但零件复杂，维修难度也高。我猜，供应链的深度，就像衣服的剪裁，要贴身、合理，否则就会撕裂。目前我觉得，某些供应商集中在几个大厂手里，像是把棋子都安排到手里，既保护了自己，也封死了竞争对手。
说到这我想起一件事。去年看过一个小报告，讲到某高校毕业生自动驾驶岗位的平均工资大概在25万到35万之间，少部分一线大厂还能刷到40万，但大部分是在这个区间漂着。这个行业，真的是春节红包越发丰厚的趋势——以前觉得技术人员只要能力好，养得起家，现在看来，更像是在争行业门票。
我刚才翻了下笔记，看到一张图，是某自主品牌的研发资料，上面画了个技术雷达，环节细节满满。忽然发现，技术堆得很像玩钢丝绳搭建塔楼，少一根就可能崩。你看，汽车不是简单的机车，它变成了个行走的软硬件集成大厂。每次新技术上传，都会带来一轮补差价。也有疑问，比如：伪创新是不是也藏在里面？开发出一套能用得久、技术门槛高的东西，是不是现在唯一的王道？我觉得未必吧，也许某个不中用的新技术，随时有可能变成未来的死角。
另外一个细节，光靠技术还不够，还要看用户的接受度。这倒让我想起一个朋友，他虽然是汽车设计师，但开始关注智能驾驶后，发现很多传统工艺都变成演示品。有人喜欢光滑的界面，有人则觉得这样会降低驾驶体验。他一句话让我沉思：未来不光是我能做出来，还得用户愿意用。
但我还没明确回答自己：像小鹏这种大手笔，是不是只是在输血养技术？他们顶着巨大压力，想在未来的赛场上占据优势。而资本、供应链、研发，堆在一起，就是个巨大的黑洞，不知道投进去到底能不能回本，还是说，他们早就心里有数——其实我觉得，行业别太天真，资金的洒出来像喷泉，水流其实早被吸干了。
说到这里我又忍不住想小细节。去年某车厂的技术负责人对我说，压力其实很大，每次补充技术，都像在打堡垒。你可以想象，工厂里的工程师像是在用拼图拼一幅未来图。等你拼完，它就有可能变成别人的复制品。（这段先按下不表）
这场人才大战会变得可怕吗？我觉得会。技术不断迭代，考验的不只是能力，更是耐心和学力。有人说，搞技术像长跑，要不然早崩溃。我猜，真正的核心还不是你掌握了谁的技术，而是你是不是能跟上这个节奏。
总结一句，行业的变革就像在跑车上调校引擎，油门一踩，动力全开，但刹车和转向都不可忽视。你问我，未来的汽车到底会是什么样？我只能说——它会变成一个会学的伙伴。而我们呢，也许都在赶路的途中，抓着那一抹细节——车灯里映出的影子，是否也暗藏未来的密码？
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