闲话软件工程师(二)

    十几年前就有人预言,软件开发将越来越多的体现为整合,而不是传统意义上的编程。也就是说,作为软件开发者这个群体将被越来越明显地分化:一部分人编写核心构件和平台,另一部分人使用这些部件像搭积木一样拼装出最终的产品。而后者的工作很多时候不需要太深入的思考,往往只是调用API。显而易见的是,在IT世界风云变幻,产品厂商争夺的你死我活的时候,可以躲在后面笑看风云的只有那些掌握了核心技术的上游厂商,而能够参与编写核心构建的也只有这些企业里的大牛们。我们中国IT起步的晚,能够拥有核心技术的软件类企业更是凤毛麟角。在中国,绝大多数从事软件开发工作的人做的其实都是“整合”。这也是为什么有人会说,在中国做软件,编程技术是次要的,重要的是把握需求,是管理,是构架,是精通业务。这符合现实的情况。
    这种分化对于社会一定是进步的,逾现代化,逾分工明确。市场和消费者无止境的新的需求,催生着更快更好的软件开发方法。套用一句常常听到的话--你不可能再自己重新造轮子,市场不可能容忍你这么做。已经有了某某厂商提供的一切汽车部件(开发平台),你只要组装起来(整合开发),最多换个喷漆的颜色或是安装个更好质地的座椅(客户订制),就可以拿到市场上去卖了。然而这种结果也许并非表面看来的皆大欢喜。
    正如大机器生产的时代导致了大量产业工人的失业;高度自动化的生产流水线,使得工人只需要经过简单的培训就可以上岗,并且只需要机械性地熟练某个工位就可以了。低门槛对于企业来讲是低风险,低成本;对于从业者而言意味着高可替代性、低收入和低保障。这种担忧同样弥漫在软件开发领域。“软件蓝领”这一概念的提出者也一定做过如上的类比。把软件产品开发(这里不是指核心构建的开发)变成传统制造业的一种,是现代软件工程研究的一个目标。不论说这最终有没有可能,但趋势是明显的,像“写软件就是个体力活”这样的论调就是软件工业化进程中的处在最低层的劳苦大众发出的牢骚。这里并没有任何贬低体力劳动者和生产线工人的意思,每一个自食其力的人都是有尊严的。同时“整合”的工作也绝非我上面所说的轻描淡写。只是作为原本应该靠头脑吃饭的软件开发者群体中的很多人是否感受着一种深深的失落和迷茫?
    我没有什么逃出生天的独门法宝,既然潮流来了,我们不应该逆潮流,而要顺应它去找到自己的行业中的位置。我能想到这么几种道路:
1,真正热爱编程且有天赋的人可以继续在纯技术的领土上深耕下去,去做那个编写核心平台的大牛。
2,更深入了解业务规则,做行业技术专家和咨询师。到时候你不仅仅是被动接收客户的需求去订制产品,而是凭借你对行业的了解,提供适合客户的解决方案。
3,在软件工业化进程中一定需要很多兼具理论与实践的项目管理者,有效的技术管理在没有人员素质提升的情况下,本身就可以提高生产力,是很值得研究的一个领域。
4,真正的精通某一个平台或某一组核心部件,对于它们的优缺点和适合的应用领域有深刻的理解,在已有的平台上开发出平台设计者都叫绝的应用。这绝不比第一条简单,是大部分的IT公司都想揽入囊中的顶尖工程师。

    其实所有这些道路的共同点只有一个:就是选定一个领域,然后深入下去,持续地思考和努力。根基深厚了什么样的大浪都无法卷走了。

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值