又一家疯抢端到端人才的企业

作者：钟声

编辑：Mark

出品：红色星际

头图：智能驾驶汽车图片

据悉，博世近期招聘了十几位头部Tier1人才加入感知团队。从去年开始，博世为了加强端到端的研发，就一直在财大气粗的砸钱招人挖人，是市场上算法人才的最大需求方之一。

过去一年，这个老牌的Tier 1一直通过人才引进的方式重塑自己的技术能力。经过一年多时间的补课，在今年的高阶和中阶上，博世开始打出自己的牌。

1. 行业格局变化

众所周知，国内辅助驾驶行业几乎是每年都会有新的技术路线变化，每一次变化都会改变玩家的领先格局。23年是华为凭借无图“遥遥领先”，24年则是理想凭借端到端后来居上。而25年的主题则是一段式端到端。

特斯拉FSD入华给各大车企上了一课，车企领导们算是真正见识到了什么才是“好用”的辅助驾驶方案。虽然车企领导们经常分不清楚什么是一段式什么是两段式，但是会对标，点名要带FSD味的算法方案。

24年国内玩家都推出了端到端的方案，但是和特斯拉FSD相比，总觉得缺一点端味。一位业界朋友表示，如果FSD的端味有七八分的话，国内的端到端也就四五分。

同样都是端，感受差异咋就那么大呢？其实原因也不复杂，国内许多玩家的端只是套了一层神经网络的皮，把手写规则算法魔改成神经网络，而不是真正基于数据训练出来的模型。所以，性能体验上像新手司机而不是FSD那样老司机。

这也是国内辅助驾驶行业存在的一个大问题：要解决如何将高阶辅助驾驶从“可用”做到“好用”。

答案就是一段式端到端，一段式端到端算是摸到了“好用”的门槛了。

目前阶段能推出真正基于数据训练的一段式端到端的玩家非常少。今年上海车展之后，围绕一段式端到端的激烈竞争主要在华为、Momenta、博世+文远之间展开。

其中博世算是一匹黑马。就在一年多以前，博世在高阶上还没什么存在感。即使24年换帅之后，博世的主要表现也是在中阶上，通过和卓驭的PK拿下一批项目，在高阶上的建树并不多。

有车企领导试驾体验过博世+文远的一段式端到端之后，评价说有FSD味。凭借带有FSD味的一段式端到端的表现，博世活跃在自主车企以及合资车企今年高阶项目的竞标中，头部公司感受到了和博世争夺的压力。

而在另一条战线中阶上，博世准备了升级迭代，基于地平线J6E/M芯片来做全域NOA，也就是把中阶方案从高速NOA升级到城区NOA。这是25年中阶市场最大的变化看点。

今年高阶和中阶上的变化，又会改变玩家格局。两年前涌现出地大华魔的供应商格局，而到了今年这个格局也变了，像大疆卓驭由于战略和定位上过于偏激，竞争优势下滑。而博世这个老牌Tier 1，似乎是重振旗鼓，高阶上紧追华为、Momenta，中阶上用技术迭代进行洗牌。

而就在一年多以前，博世还被业界许多人看衰，曾经的ADAS王者“廉颇老矣，尚能饭否”。这一年多时间，博世内部究竟发生了什么？

2. 重组试错和技术富养

24年1月博世XC中国区换帅，这是一次危急时刻的换帅。

此时的博世，在辅助驾驶上无论技术竞争力还是市场份额都在下滑。技术和市场下滑只是表象，更深层的原因是技术团队、组织架构、战略等不适用于国内内卷的辅助驾驶行业。

组织架构上，仍旧是传统ADAS时代的。按高阶、中阶、低阶设置团队，每个团队都有感知、规控、定位、功能安全。这不仅会导致资源浪费，而且团队之间各搞各的容易互相冲突。

在战略上，由于还残留着ADAS时代王者的优越感，出现了闷头造车的问题，导致产品技术与市场需求出现脱节。

这时的博世在辅助驾驶上来到了一个十字路口，如果不进行改变和重塑，就会被华为、Momenta这些头部公司甩开距离。而且留给博世的时间并不多，算法技术迭代太快了，如果连续两年跟不上，就会像其他外资Tier 1一样彻底被甩下牌桌。

自我拯救的最佳路径只有一个，向新势力以及头部公司学习和看齐。

在技术团队上，博世决定引入新鲜血液，从新势力以及头部公司引入算法人才。这也是一个公司如果想要后来居上必须要做的，人才的流动，可以快速提升开发经验，少走很多弯路。

有新人进，就必然有老人走，既得利益者被剥夺利益，也因此招致许多人在小红书等社交媒体不停发帖。远离XC，避坑XC的声音不绝于耳。 

24年各家公司对算法是普遍裁撤或降薪，博世为了表示诚意，没有选择占便宜，反而开出了业界最高一档的薪资。

在组织架构上也向头部公司看齐，辅助驾驶行业是软件架构决定组织架构。软件算法一变，组织架构也跟着调整。

在技术路线选择上，博世和理想一样，选择直接做端到端。在无图开城竞赛时期做得一般的公司，想要后来居上就只能去挑战最新的技术路线。

感知上，博世一开始就奔着端到端来做，系统架构都是对标最新的架构设计，并根据这套架构来设计组织架构。

一位业界朋友表示，在解决道路场景问题的能力上，端到端类似于火枪大炮，而手写规则类似于刀枪弓箭，技术代差非常明显，以前手写规则遇到的难以解决的case问题，在端到端这里是迎刃而解。

端到端的技术魅力非常大，代价和成本也非常大，费钱、费人、费卡、费数据。最核心的还是费钱，有钱不一定能做好端到端，没钱肯定是不能。

博世的策略是能省则省：办公室租金能省一点就省一点，政府补贴能申尽申，省下的钱就补贴技术上的“富养”。

需要卡，就买卡；需要自建数据底座，一年就砸下去数亿；在抢一段式和强化学习的人才上，开出最高一档的薪资。一位猎头朋友说，博世吸引前沿算法人才，最大的优势是看重人才的长期成长。

一年花掉十几亿，一年时间，就把卡的数量追上了第一梯队，和一些新势力在辅助驾驶上的投入旗鼓相当。

德国总部也逐渐认识到做辅助驾驶还得是China。所以，德国总部那边不停在缩减开支，而预算和资源向中国这边倾斜。中国区这边研发的方案以及人才，向博世全球市场输出。

这可能是未来博世对辅助驾驶在全球的布局战略，国内花钱研发，全球市场摊销。

不过，这个战略也有挑战的一面，目前只是端到端这一轮表现的不错，后续还有强化学习、VLA等技术路线的持续挑战，能做得怎么样还是未知数。

结束语

国内辅助驾驶每年一轮的技术路线变化有其残酷的一面，企业需要不停的投入追逐新技术，一轮投入还没有收回成本又需要投入下一轮。但是对于后发的企业来说，却又得到了弯道超车的机会。

从无图到端到端，理想和博世就是两个典型。只要有钱、有算力、算法好、数据质量高，同时能建立好人才团队以及组织架构，能出好成绩。

不过，辅助驾驶的竞争远没有结束，这只是车轮战中的一轮，没有哪一家能盖棺定论的说是稳赢的，能弯道超车别人，也能被别人弯道超车。

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