作者 | cvlife.net 编辑 | 自动驾驶之心
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来源：知乎，原文链接：https://www.zhihu.com/question/656388149/answer/3503659245
目前自动驾驶一般分为感知、决策、规划、控制，需要对应算法工程师优化结果，之后这些会使用一张大网替代，那么普通算法工程师会不会被裁员呢？
作者：刘斯坦
如果端到端真的在实践中被确认是有效的，可用的，那么这是肯定的。就比如翻译行业，以前那些搞HMM翻译模型的已经被LSTM替代掉一波了，LLM出来之后那波搞LSTM的也被替代了。。。
无论是感知的端到端，规控的端到端还是整个的端到端，人们总归是希望能越来越多的替代掉人工的部分，无论是体力劳动还是脑力劳动。不劳动一定是最终的追求，这是无法避免的历史趋势。
但实际情况却并不一定，一是整个蛋糕大了，端到端也不是所有的平台都用得起的，无论是自动驾驶还是具身智能，只要自动化在向整个社会蔓延，需要的人必然就是越来越多的。一边是需求的比例慢慢变低，一边是整个市场变大，两个因素一对冲，到底是市场变大了还是变小了还很难说。
再加上其实从几年前开始计算机的学生就已经是人均深度学习了，所以原本传统方法学的人就越来越少，再过五到十年，算力不足的平台仍然要依赖于传统方法，如果那个时候需求大爆发了，甚至出现传统算法人才供应跟不上的情况都有可能。
现在的硕士毕业生，你想去找懂贝叶斯的，懂优化的，可能都很困难了。。。
作者：猫熊在路上
作为一个干决策规划的人，从最近的工作中，不仅没有感到危机，反而感到了一丝惊喜。
简单说就是，在目前这套体系下，业务上我有很难解决的问题，这时候居然有个模型工具能帮我解决，那我用起来吧，大概的感觉就是这样。
如果只会写条件，当然会被淘汰。理解问题，用好工具，解决问题，才是核心竞争力。
作者：我不叫田花花同学
会，但是从业总人数会继续扩张。可能看到的现象是，一边猛裁员，一边猛招人。会快速更新掉没能跟上产业升级的年龄大的“老人”，而年轻的反而不会受到影响，甚至利好。35岁老男人很受伤。
如果端到端真的能够得到落地应用，那么一定是因为其优异的性能表现或者是因果推理能力。虽然目前看不到任何迹象说明端到端能够实际量产落地，但是其中的环节和各模块均需要较长的打磨时间。最简单的就包括因果推理，逻辑推演，非训练场景集内的处理能力。
实际量产中场景变化的不计其数，简单说一个，摄像头前面飞过一个塑料袋，车辆的行为是什么样的，很难有人说得清楚。
所以可能最靠谱的，非抄概念，能量产落地的方案，目前还是模块分割，必定自动驾驶不是llm，你编个答案给我我不会怎么样，但方向盘刹车信号确实会要你命。人类尝试总结归纳相关特性和关系，在上面再加以束缚。不管是自动化过程还是人工过程，都需要大量的人力投入。
还是那句话，有多少智能就有多少人工，尤其是在早期发展阶段。现代的cnc也一定是从手工钳工的阶段逐渐制造出来的。这是一个漫长的产业升级过程，本来据需要大量人力投入，想加速就只能会要更多的人投入。
一个有意思的问题，自动驾驶到底是先落地端到端的方案，还是先落地个模块的学习方案？每个人给的答案都不大一致。其实这个问题完全取决于市场意志，尤其是资本的意志。
我认为技术上一定是先实现，局部模块的learning化，再在大量的数据和方案演化和充分的行业积累理解下，才能真正的实现端到端。
然而事实证明，我的理解就是个屁。并且资本决定着技术的发展方向。技术的发展方向，从来都不是技术人员说的算。所谓的技术积累都只不过是资本眼里的生产资料而已，有可能值点钱，但在短期利益和概念面前又一文不值。
还有你们都评论的是啥，不是我删的。
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