在“萝卜快跑”，新职业背后有新故事
近日，人力资源和社会保障部发布公示，拟增加智能网联汽车测试员、生成式人工智能系统应用员、云网智能运维员等19个新兴职业纳入职业目录。
其中，“智能网联汽车测试员”的出现，既标志着自动驾驶技术的不断精进带来分工细化，打开了巨大人才缺口，同时也映照着我国智能汽车蓬勃发展的一隅。
在“萝卜快跑”，随着各色各样的人才涌入，在他们身上也发生着不同的故事。
不把新事物当“怪物”
在成为父亲后，李成花了8年时间全职照顾孩子，直到孩子上小学。之后，他通过朋友的介绍短暂地成为网约车司机，2022年，李成成为萝卜快跑的一名综合测试车队安全员。
加入自动驾驶行业对他而言，是一个从“质疑”到“理解”再到“融入”的过程。“刚刚加入萝卜快跑时处于一无所知的状态，家里人也并不支持，我们都觉得无人驾驶就是天方夜谭，不切实际，如果不需要人开车的话，那我们还考驾照干什么呢？”李成表示，“如今工作两三年后，我已经推翻了当初的想法，这只是我想象的‘怪物’。”
作为一名安全员，李成坐在主驾驶位置，不需要碰方向盘，不需要操作车机系统，但是需要出现在以防万一的情况时，负责车辆以及交通参与者的安全。
“刚开始是紧张又新奇的，因为一切都是未知，也会担心自己的安全。”李成这样描述到他第一次坐上萝卜快跑时的感受。
真正试过了之后，“原来无人驾驶和我们平时开车的习惯都是一样的。”他说：“前面有车违停、有障碍物或道路维修时，车辆就会提前减速变道；它的识别度也很高，比如要超车变道时，后方车速比较快，车辆就会自动礼让，后方车辆离我们还有点距离时，车辆便会加油门过去。”
随着李成对自己的这份工作有了更多的理解，他也带着家人坐上无人驾驶车。“妻子对我的工作有了更深的理解，她看着汽车的方向盘自己转、变道打灯、鸣笛……这些操作一气呵成，这是她之前没有想到的。”
与此同时，李成的职业也一定程度上影响了孩子对高新科技的看法，在孩子心里埋下了种子。“他们对无人车很感兴趣，我们也鼓励孩子尽早接触到人工智能的发展，引导他们向这个方面学习。”
把重复的事情做成乐趣
“虽然我从来没去过武汉，但是那里的每一个高架、每一个停车场，东风大道上有几个匝道，从哪里上从哪里下，我已经在仿真世界里看过无数遍。”现任百度自动驾驶测试开发工程师高级测试开发工程师的张星如是说道。
张星在百度主要负责感知和PNC（PlanningandControl，规划控制）两个自动驾驶系统最重要的部分，同时参与了萝卜快跑的武汉跨江武汉高速高架项目。他所在的部门如同自动驾驶的“大脑”，通过仿真测试，以远程云端分离的模式将训练结果输入到主车，帮助车辆学习如何在复杂的交通环境中做出更人性化的决策。
“实际上，在车辆准确率比较高的情况下，很难从路上发现问题，可能半个月都看不到一次信号灯识别异常的情况。”张星表示，“我们所做的是在离线仿真里‘复现’，也叫‘日行万里’，我们会把每个城市道路建立出来，在这个超大规模的数据集里，去发现算法可能存在的识别错误、通行异常等情况。”
“重复”就是他工作的关键词。仿真测试时，他们在无数次的重复中发现新增的风险或问题。尽管一些场景极为罕见甚至难以想象，“但真正落地时，就会发现随着里程的增加，没有什么场景是不会重复出现的，比如曾在武汉高架匝道上遇到过逆行的电动车，这就是一个case（场景）。”
基于这个case，张星会模拟骑电动车的这个人出现的不同位置，可能在匝道的任何一个角落钻出来，汽车行驶轨迹也可能是任何一个方向行驶过来，并随机设定主车的速度，从而生成无数个相似的场景case进行测试。
在他看来，从来没有cornercase（罕见的场景），只要一种场景在路上出现过一次，它就有可能出现一千次、一万次，因此需通过仿真技术进行大量模拟，可以生成无数相似情况，从而测试和优化自动驾驶车辆的反应能力，以确保自动驾驶系统能够妥善处理——这也是他工作中的兴趣与最大成就感所在。
事实上，张星在研究生期间选择了医学影像方向，而实际工作却在自动驾驶行业，看起来像是在“跨界”。
“图像本身其实所用的技术都是一样的，AI的几个主要应用方向，比如检测、识别、跟踪等，在医学影像中也是一个非常突出的部分。”换句话说，医学影像与自动驾驶图像在技术规范上是一类的事情，只不过是不同的应用方向。
张星称：“我很看好自动驾驶行业的发展前景，这是一个充满潜力和挑战的领域，在行业没有太多先验知识的情况下，可以从零探索一个未知的领域，因此推荐有志于此的人共同加入。”
用变化的眼光看世界
说到跨界，跨度更大的还有王娟。她最初是一名篮球运动员，在有了20年整车实验员工作经验后，于2023年加入萝卜快跑，成为一名安全员。不过不同于李成，她的主要工作是测量道路的站点合理性和线路的合理性。
如今工作一年，在她眼里也看到了萝卜快跑的很多变化。“刚来的时候，无人驾驶车就已经比我想象中运行顺畅得多。我作为安全员，偶尔会碰到一些急刹的情况，这是极其考验反应能力的一件事，我们要预判是把车停下来，还是立马加油让它走。”王娟表示，遇到风险时我们第一反应是接管车辆，把控制权拿到自己手上，不再交给车端；同时也有一个“打点”的行为，记录当时的状况，并提供给后台用于分辨状态，做出改良。
王娟所在综合测试车队的任务是优化测试路段合理性及测试数据的准确性，并不断提高测试效率。
经过一年多的版本调试与升级，“相比于去年来说，车辆又‘聪明’了很多。举个例子，去年如果我们的车跟在了洒水车的后面，它会识别不出来水雾导致全程一直跟着，洒水车如果以5码的速度行驶，它会跟在后面以5码的速度一直走；如今它会检测到前面是洒水车，并判断出水雾的存在，就会主动绕行而不会一直跟车。”
除工作内容外，王娟自身也发生了很多转变。“过去自己往往是被安排工作，上级布置什么任务就做什么任务；加入萝卜后得到了领导与同事的信任，也实现了晋升，目前管理一个小组，职位的变动也让我有了更多的信心，更加积极主动得承担责任。”
在她眼里，还看到很多周围人的变化。“因为在武汉，无人驾驶从22年底开始逐渐普及，如今两年多时间，大家从完全不认识、不去坐，到现在无人车随处可见，乘坐的群体也越来越多，大家的接受度和认知度发生了翻天覆地的变化。”王娟称。
一石激起千层浪，自动驾驶的发展形成了一个庞大的生态系统，带来了各种机遇与挑战，就像那句话所说，拥抱变化的人先享受世界。
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编辑：徐思琦
校对：张庭语
审核：朱稳坦