对于自动驾驶开发，『精通 C++』到底能带来怎么样的壁垒？
对于自动驾驶开发，『精通 C++』到底能带来怎么样的壁垒？
自动驾驶系统是一个复杂的集成系统，涵盖了多个关键组件和模块，涉及的开发语言也不近相同。一般来说，自动驾驶系统包含环境感知、地图定位、决策规划、控制执行等多个算法模块的online（在线）系统，这些组件共同协作，使得自动驾驶系统能够感知周围环境、做出决策、规划路径并安全地控制车辆到达目的地。除了算法模块，online系统还包含人机交互、通信连接、状态监控、数据采集等模块，以给安全员和乘客提供必要的信息显示，在必要时为乘客提供紧急安全接管服务，并记录数据来保障研发迭代。
但是，online系统其实只是自动驾驶的一部分。为了支持高效的数据闭环与算法迭代，自动驾驶系统还有offline（离线）系统，它包含一系列承担不同功能的子系统。在自动驾驶公司，这套离线系统也被成为data pipeline（数据管道）或infra（基础设施，即infrastructure的简写）。以下是一些常见的offline系统组件：
- 地图与标注系统
- 机器学习模型训练系统
- 仿真测试系统
- 数据存储与管理系统
- 车队管理与远程系统
自动驾驶系统的online和offline系统会混合使用多种语言，以满足复杂多样的功能实现要求。具体的选择通常取决于性能要求、系统架构设计和开发团队偏好。
Online
车载计算平台的CPU、GPU和内存资源往往是有限的，所以在online系统中，出于性能和实时性的考虑，绝大多数模块都会用C++开发或部署。此外，Shell语言可能用于执行一些系统级别的任务和脚本。在涉及人机交互、数据传输的模块，也会使用Python。
Offline
在离线系统中，由于脱离了车载计算平台硬件资源的掣肘和安全性的约束，多种语言都会被使用：
- C++： C++用于开发高性能的组件，例如地图与标注、仿真测试等各个系统的核心组件往往是用C++开发。
- Python： Python在离线系统中广泛用于机器学习、深度学习和数据处理。Python也可以用于各个子系统的接口标准化，以提供全平台统一的服务。
- Javascript： offline系统需要为开发、测试、标注人员提供快捷易用的网络工具和界面，所以需要使用Javascript进行Web开发。这包括仿真工具的可视化界面、数据可视化以及其他与用户交互的多个工具。
- Java：Java在处理大规模数据和分布式计算方面具有良好的生态和应用。在自动驾驶系统的数据管理系统中，Java可能用于管理、调度离线数据等。
总体而言，不同语言具有不同的优势，但也可以明显看到，C++是自动驾驶中最广泛使用、重要性最高的语言，只靠python行走江湖的时代彻底结束了！C++是算法人员和开发人员必备的技能，也是量产的基石，永远绕不开的工具。
近40 年以来，C++以其高性能、灵活、稳定和强大的底层支持而闻名。运行速度快、对硬件高效访问、可以实现复杂的计算和控制算法，因此始终是信息行业的热门语言。
自动驾驶系统的第一要求是安全和稳定，这也是为什么在自动驾驶系统中，C++几乎是最重要的编程语言。自动驾驶公司都有大批C++算法工程师，他们开发关键的软件模块，比如感知、定位、预测、控制、运动规划等，从算法优化到部署上车、从数据回收到仿真模拟，整个过程都离不开C++，因此熟练掌握C++成为从事自动驾驶研发大多数岗位的必备技能。现在的算法人员也已经从纯python和torch开发，逐渐要求掌握C++语言，更深入参与各类感知等子模块的调试开发。
深入了解C++，将使学习者能够更好地应对自动驾驶项目中的挑战，为行业发展贡献自己的力量，自己的职业发展道路更宽广。主流自动驾驶公司和车企在招聘算法工程师时，JD里面都要强调熟练使用C/C++，这就是门槛。
尽管C++在自动驾驶行业中应用广泛，但许多学习者在学习C++时往往面临各种挑战。从语法规则到高级应用，如何快速掌握C++的关键知识点和思维方式，是每个C++初学者都会遇到的难题。如果还需要同时学习自动驾驶相关模块算法的知识，就更让初学者感到畏惧和艰难。
虽然很多人在学校里有机会学习C++，但学校的课程质量令人不敢恭维：
- 学校的C++编程课程过于注重语法知识的学习，而较少关注实际编码，导致学生对概念一知半解，一动手就迷糊；
- C++涉及面广，而学校的教学时间有限，所以学习往往碎片化，重要知识点无法系统地学习；
- 学校老师大多没有实际项目开发经验，很难将C++应用场景和实际工作需求结合，和自动驾驶结合就更加稀少；
- 许多学校还在使用着陈旧的教材与开发工具，往往落后实际应用一二十年，大量C++新特性没有涉及。
此外，网络上的C++课程汗牛充栋，良莠不齐。而且这些课程都更专注于C++本身的语法和特性，一般是面向通用领域，没有结合特定领域而展开，或者以互联网后端服务为主。相比之下，自动驾驶行业对C++有非常独特的需求，比如自动驾驶核心算法不需要考虑多机冗余和高并发， 而是涉及大量的数学运算、矩阵操作、图像处理等，需要利用C++进行高效的底层实现；自动驾驶还需要考虑系统架构、并发、硬件访问等问题，这需要工程化的C++编程思维。因此，虽然已经有大量C++课程，但依然缺乏面向自动驾驶领域、具备实战案例的C++课程。