华为、百度热招：自动驾驶仿真工程师必备技能
华为、百度热招：自动驾驶仿真工程师必备技能
随着自动驾驶技术的快速发展，各大科技公司如华为、百度正在大量招聘自动驾驶仿真工程师。这一岗位不仅要求掌握Carla和Airsim等开源仿真平台的应用，还需要具备扎实的计算机科学基础、算法开发能力和系统架构设计能力。
岗位职责与技能要求
自动驾驶仿真工程师的主要职责包括：
算法开发与优化：研发自动驾驶系统安全性、舒适性等评价算法，保障系统可靠运行。这需要深入理解自动驾驶业务流程，设计数据链路与指标体系，量化自动驾驶能力。
数据分析与挖掘：对海量自动驾驶测试数据进行汇总与分析，深挖数据变化原因，结合数据分析发现问题。这要求工程师具备强大的数据处理能力，能够从复杂的数据中提取有价值的信息。
场景挖掘与仿真：从海量非结构化测试数据中，高效提取对自动驾驶提升有高价值的交通场景。这需要对交通场景有深入的理解，能够识别和模拟各种复杂的驾驶环境。
数据可视化与报告：负责数据可视化与报告自动化，让数据直观呈现，辅助决策。这要求工程师具备良好的数据展示能力，能够将复杂的技术信息转化为易于理解的图表和报告。
要胜任这一岗位，需要具备以下技能：
编程能力：熟练掌握C++和Python编程语言，这是开发仿真系统和处理数据的基础。
数据处理能力：熟悉SQL、Spark等大数据处理工具，能够处理和分析大规模数据集。
数理统计基础：熟练掌握数理统计方法，能够进行数据分析和模型验证。
项目经验：具备自动驾驶、数据分析、大规模数据挖掘、机器学习项目经验者优先。
技术发展趋势
当前，自动驾驶仿真技术正朝着高逼真度、高还原度的方向发展。各大厂商都在推进仿真细粒度的工程实践，力求精准还原真实驾驶环境。
例如，沛岱汽车基于PlenRay物理射线技术的全物理级传感器模型，能够仿真细致的物理现象，如电磁波的多路径反射、折射、干涉等，仿真还原率已逼近95%。
NVIDIA的DRIVE Sim平台采用高保真且基于物理属性的仿真技术，能够生成众多真实世界的数字孪生场景。禾赛激光雷达和速腾聚创激光雷达模型也已集成至该平台，模拟激光雷达在光束控制、自定义扫描模式和分辨率等各方面的表现。
dSPACE的AURELION系统则优化了材料对雷达回波的影响和多路径光线追踪技术，确保接近现实世界的测量效果。在车辆感知环境信息中，对车辆与行人的交互行为进行仿真容易受到忽视。举例来看，昇启科技的千行仿真平台加入了丰富逼真的行人模型，支持行人微观轨迹的自定义，行人批量生成等功能，在场景编辑时，用户可以根据需求，模拟现实中的拥挤、稀疏行人分布，也可以构建行人随机穿行、鬼探头、人车让行、路权争端等复杂的长尾场景，以检验自动驾驶系统的综合表现。平台还提供不同的行人行为风格模型，涵盖了人车交互、横穿马路、斜穿路口等场景，实现了智能行人交通流的模拟仿真。此外，该平台多样化的驾驶员行为对三类驾驶风格的驾驶员（保守型驾驶员，常规型驾驶员，激进型驾驶员）进行建模，并通过一定的概率分布对各参数进行细化，使得环境车辆的驾驶行为多样化、随机化。
职业发展前景
随着L3级自动驾驶系统的商业化落地，仿真测试的需求将持续增长。测试员作为智能网联汽车测试和运营的最后一道防线，需要具备一定的专业知识技能，对测试规程的熟悉程度、对测试操作方法的掌握深度、是否具备紧急状态下的应急处置能力，对于研发、测试和运营的安全甚至行业安全，都有着重大的现实意义。
在国汽（北京）智能网联汽车研究院有限公司制定的《智能网联汽车测试装调职业技能等级标准》（2021年2.0版）中，将智能网联汽车测试装调职业技能分为三个等级：初级、中级、高级。
初级阶段，只要求掌握智能网联汽车相关系统的装配、调试等操作；中级则除了装配、调试、测试、标定之外，还需要懂得相关技术文件编制和测试诊断报告编写，以及整车综合测试的操作；到了高级阶段，重点则转向文件编制及测试诊断结果分析。
在实际的生产经营中，测试员除了可以在整车及零部件企业、运营服务企业、信息通信企业、研发机构的测试领域深入发展，也可以在第三方检测机构就职。
多个政策文件提出由第三方检测机构来承担检测职责 图源：东吴证券
从职业发展路径来看，测试员可以从助理测试员做起，通过不断学习和实践，提升自己的测试技术和评价能力，最终晋升至项目经理。由于与研发团队紧密协作，测试员在积累一定的知识和经验后，也有机会转岗到研发团队中。
结语
自动驾驶仿真工程师是推动自动驾驶技术发展的重要力量。随着技术的不断进步和市场需求的持续增长，这一职业将迎来更加广阔的发展前景。对于有志于投身这一领域的人来说，掌握扎实的技术基础，紧跟行业发展趋势，将能在这个充满挑战和机遇的领域中大展身手。