自动驾驶|年轻人逃离的工厂，正在被博士们看中( 二 )

钢厂并非没有考虑运用控制系统和机械装置来完成这一操作，但现实是，在高温、腐蚀性的环境中，用机器吊运超过十吨重的钢包还面临着不少难题，传统自动化方式没有很好的解决方案，而最前沿的人工智能技术又与工业尤其是重工业的车间隔着长长的距离。
在调研过数十家工厂后，从北京大学微电子系研究生毕业的谭胜虎对技术与应用间的鸿沟有过非常大的触动，这也是他和陈仁做出职业转向的重要原因——缩短人工智能技术与重工业的距离。
林巧的经历，与陈仁十分相似。
林巧是浙江大学光电学院的博士，2017年以后在阿里巴巴菜鸟网络ET实验室担任无人物流车硬件负责人。在大厂领导一个技术团队，这本是程序员最好的发展之路了。但随着工作越深入，林巧越感觉到自己正陷入一个怪圈——明明很有前景的技术，却在落地时陷入难产。
在慎重思考后，他意识到这个怪圈形成的原因——一是场景刚性需求痛点不够，但更重要的是方法的问题。
如果找不到一个合适的场景，技术推广起来会十分吃力；如果又没有一个好的方法，那做落地时则难上加难。
针对自动驾驶的落地场景，林巧心中已慢慢有了答案——业内已经形成共识，矿区、港区、园区以及机场这“四区”是自动驾驶技术落地最近的几个场景。而落地的方法，则需要自己到现场去寻找。
他的职业选择转机出现在2019年夏天，趁着休假，林巧来到鄂尔多斯的露天矿上“体验生活”。尽管只待了一天，但巨大的矿车、陡峭的矿坑以及漫天飞扬的黄沙，都给他留下了深刻的印象。“从未体验过这么大的矿车，仅轮胎直径就1.4米，几乎跟成年人的肩膀一样高。而且，到驾驶室是需要手脚并用爬上去的。”林巧回忆称。
如果这些体验算是满足了一个人的猎奇心，那另外一个体验就让大多数人受不了——矿区上沙尘极大，而且当时所在矿区的道路边上是深约七八十米的边坡。“坐在那么大的车里，感觉就跟在悬崖边走路一样。”至今回想起来，林巧仍旧心有余悸。
但林巧也有很多收获：矿区的作业环境是无人驾驶落地的绝佳场景，路上没有行人、车辆管理有序。最重要的，这不是个伪需求——矿上的司机平均年龄接近50岁，他们马上就干不动了，此外他们还流动频繁，极不稳定。
8个月后，林巧离开阿里办公室的舒适沙发，加入矿区无人驾驶初创公司易控智驾担任技术副总裁，过上了跟陈仁一样的“艰苦”生活——50%的时间都在矿区出差。
实际上，“盯”上工厂、矿区的不单是程序员个体。就在林巧有了进工厂想法的前后，阿里另一个神秘的部门也把目光悄悄对准了工厂。同期阿里犀牛智造的工程师们也在“上山下乡”——在犀牛智造，所有的算法工程师都需要先到生产线上去做一段班组长，有一位南洋理工大学的算法博士，到工厂之后也从班组长干起，跟工人们同吃同住两个月。
华为在跟传统钢铁厂合作时，也会把刚招进来的博士专家派到工厂里，与工人一起熟悉整个生产流程。
从数据上看，博士涌进工厂正成为一个确定的趋势。BOSS直聘研究院的数据显示，今年春招，产业界的应届博士生招聘需求同比增幅达到75.7%。其中，“博士大战”竞争最为激烈的三大细分领域是数字技术、医疗健康和智能制造。相似地，对于硕士毕业生的需求同样集中于数字技术、教育、医疗健康和制造业领域。
“博士大战”的背后，是传统工业在数字化转型中，越来越重视基础研究和前沿技术的应用。
02中年程序员，跳出大厂的束缚
在腾讯自动驾驶部门，孙银健向陈仁汇报。在得知自己的领导选择去工业领域创业后，2019年，孙银健也从腾讯辞职，加入瓦特曼智能。