11月27日，发改委印发《增强制造业核心竞争力三年行动计划（2018-2020年）》，计划提出，到“十三五”末，在智能汽车等领域突破一批重大关键技术实现产业化，组织实施关键技术产业化专项。2017年进入第四个季度，国家各部委紧锣密鼓的政策和行动，尤其是这次发改委的产业化专项落地政策，进一步助推中国智能网联汽车产业向前快速发展。对于业内企业而言，2018年智能网联汽车研发人才如何布局和培养？为了更好地服务行业内的企业，中国汽车人才研究会课题组特为您呈现部分智能网联汽车研发人才阶段性的调研成果，同时希望行业内的企业积极参与我们明年的调研，参与企业可共享完整报告内容。

一、国家部委第四季度产业政策盘点

（来源：公开资料）

二、中国智能网联汽车产业及人才现状

产业和调研背景：随着通信及互联网技术的发展，汽车的智能化和网联化已成为发展趋势。我国汽车产业已成为世界汽车产业的重要组成部分，而当前汽车的智能化和网联化技术正进行国际上新一轮的竞争。《中国制造2025》中明确：发展智能网联汽车已是国家发展战略。

在国家发展战略的指引和行业发展的强劲需求背景下，中国汽车人才研究会课题调研组根据工信部《汽车产业中长期发展规划》，力求从智能网联汽车战略发展规划的角度审视新时代下的人才培养和发展趋势。

参与调研企业概况（基于中国智能网联汽车产业创新联盟成员）：

在我们看来，对于智能网联汽车人才，我们需要从智能化与网联化两个层面来定义，是指从事车辆/设施关键技术（含环境感知、智能决策、控制执行）、信息交互关键技术（专用通信与网络技术、大数据、平台、信息安全）、基础支撑技术（高精度地图与高精度定位、标准法规、测试评价）等领域内的各类人才。

1.人才总量

截至今年6月，据参与调研的91家企业来看，平均每家企业智能网联汽车研发类工程师在百余名左右。14家传统整车企业中，目前智能网联汽车人才为2000多名；本次参与调研的91家企业中，智能网联汽车人才总数约12,000人。据不完全统计，整个行业智能网联汽车人才的总量预计不足2万人。新能源和新兴车企、IT、通信企业的智能网联汽车人才相对比较集中；高精度地图与定位和汽车零部件企业的这类人才相对比较分散，每家单体企业的人数相对较少。

2.人才岗位分布

从调研结果看，当前各个企业已经招募的智能智驾技术研发工程师和ADAS系统研发工程师占比最高，其次是系统安全工程师，占比15%；电子电器、大数据分析方面的人才占比也很高，分别达到了12%和10%。另外，从事标准法规和测试评价的人员也在人才规划和配置方案中占据一定的比例。

3.智能网联汽车人才能力素质模型（RESPECT模型）

4.行业人才缺口

1）紧缺领域

产品研发、试验测试、数据分析这三个职能部门的人才缺口比较大，分别高达23%、17%和12%。另外，除了生产制造、质量管理和项目管理之外，信息及通信技术和网络技术方面的人才也是紧缺领域内关注的重点。

2）紧缺岗位

智能智驾技术研发工程师缺口最大，占25%；另外，ADAS系统研发工程师、系统安全工程师、大数据分析工程师的缺口也位居前列。海外高端创新型领军人才、高层管理人员，无论传统燃油汽车、新能源汽车，还是智能网联汽车，都是目前汽车行业中一直非常紧缺的人才。

从另一个侧面也反映出，国内汽车行业的高端人才供给不足。目前，各大企业都纷纷走出海外，直接在德国、美国等海外市场招募行业急需的高端人才。

5.当前人才发展困境

1）人才总量不足，研发人员缺口大

截至今年6月，所调研企业中90%以上的车企中智能网联汽车研发类人才占整个研发人员比例不足5%；其中，在汽车信息安全领域，目前汽车信息安全人才不足100人。这些人才远远无法满足行业发展的需要。

2）高校供给端的人才输送跟不上产业的发展

高校供给端出现的供给不足就是因为行业发展太快，自从节能与新能源汽车技术路线图出来以后，国家各项政策频繁颁布，整个行业在快速地向前发展。但是，人才培养是有周期性的。该领域需要的是“汽车+IT+通信”高层次复合型人才，岗位要求更高、更全面、更深入。

3）岗位需求标准不明确、不统一

鉴于该行业在全球都属于新兴产业，各国都在摸索各自的人才培养和发展模式。就研发工程师而言，对于不同的岗位，各个企业的岗位需求和标准都不统一，都处于“摸着石头过河”的探索过程中。

实例参考：美国著名自动驾驶公司（ZOOX）软件工程师（机器学习方向）岗位说明书

Software Engineer - Machine Learning（软件工程师-机器学习）QUALIFICATIONS任职资格

Masters degree in an engineering, math, or related field（工程、数学硕士）

Fluency in C / C++（熟练掌握C/C++）

Extensive experience with programming and algorithm design

对编程和算法设计有丰富的经验

Strong mathematics skills较强的数学知识

PREFERRED QUALIFICATIONS优先资历

Experience with path planning  有路径规划的经验

Experience with computer vision有计算机视觉的经验

Experience with GPU programming 有GPU编程的经验

Experience with autonomous robots 有无人驾驶机器人的经验

Experience with SLAM 即时定位与地图构建方面的经验

Experience handling large data sets 具备处理大数据集的经验

Solid understanding of ROS 对ROS有深入的理解

Experience with OpenGL or QT 具备OpenGL或QT的经验

三、应对措施与建议

针对整个行业人才总量不足，对于企业而言，短期内可以尝试从以下几个渠道来积极探索：

1、企业内部选拔转岗

对于条件具备的企业，基于整个企业的战略计划，可以考虑从企业内部选拔年轻、基础扎实、学习能力强、综合素质较高的年轻技术工程师充实到智能智驾技术研发工程师的队伍中。通过企业内外部特训、学习业内著名的自动驾驶MOOC（慕课）和在职项目实践，完全可以自主培养一批企业所需的人才。

2、校企合作定向培养

企业可以根据各自的人力资源配置计划，选择特定的具有学科优势的高校联合培养汽车智能化、网联化等方面的人才，通过设立企业奖学金或“菁英班”，为有志于汽车人工智能等技术进行深入研究的专项人才进行专业化培养，为企业提供稳定的人才渠道，进一步构建贯通人才培养和平台建设全过程良性互动的双创体系。

3、分步引进海外人才

企业可以充分利用中国吸引海外人才的政策，在特定的海外市场，诸如美国、德国、日本等国积极引进所需的国外人才。不同的企业可以结合自己企业的实际情况，分步探索从引进海外华人到外籍员工的管理机制和薪酬体系，适时实施真正的国际人才招聘，可以尽快解决部分紧缺领域的人才储备和培养。

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