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界面新闻编辑 | 宋佳楠
近年来，伴随政府的大力支持和各个自动驾驶企业的重金投入，自动驾驶行业发展迅速。围绕这一新业态的需求也驱动了人工智能、大数据、云计算等领域的创新，带动传统汽车等相关产业转型升级，促使更多相关新职业诞生。
在人力资源和社会保障部最新公布的19个新职业中，智能网联汽车测试员位列其中。此前，人工智能训练师等相关职业也已被纳入新职业名录。
这些新职业究竟包含哪些工作内容？需要从业人员具备怎样的条件？界面新闻采访了多位自动驾驶领域的新职业从业者，尝试还原他们是如何参与到自动驾驶产业中的。
安全测试员，离用户最近的自动驾驶从业者
前段时间，以武汉萝卜快跑为代表的Robotaxi（自动驾驶出租车）引发舆论热议，不少用户都想体验这项新技术。但由于政策等因素，国内目前还无法做到所有Robotaxi都采取全无人运营，通常驾驶位上会坐着一位安全员来监管车辆的运行，并在必要时进行接管。
蘑菇车联的安全测试员肖武云便是这样一位安全员，他从事这份职业已有三年，是全国第一批自动驾驶安全员。
他每天大部分的工作都是在Robotaxi上完成的，会在驾驶位上带着车辆去不同的道路进行测试。在不同城区的开放道路上，无人车需要通过复杂的交通路口、机动车非机动车混行、工程车辆混行、人流密集路段等各项考验。
“做这一行需要有一颗‘大心脏’。”他告诉界面新闻，虽然一个版本的测试是在重复路段上进行，但每天不同时间段路况都不同，随时可能发生新状况，晴天、雨天，行人或非机动车，甚至小猫小狗都会造成安全隐患。
安全员大部分时间不需要对自动驾驶进行干预，但得时刻保持注意力高度集中，不断观察无人车的表现，从而在危险情况下接管。当然，如果感觉特别疲劳，也可以随时申请休息。
通常一个新版本的通过标准是在规定道路上往返行驶一个月左右，接管率低到0%。除了在公开道路上进行测试，安全员也会在一些封闭场景下进行特定任务的测试。例如设置车辆前方有公交车遮挡行人的场景，测试无人车是否能在路端设备的配合下，感知到公交车后的行人，并进行避让。
肖武云之前是一名公交车司机，在朋友圈看到招聘信息以后成为了安全员。入职之前，他也曾对自动驾驶有过诸多设想，但真正体验后他才意识到，原来人类离想象中的未来已经如此之近。
要做安全员，首先需要接受一个月的培训，了解自动驾驶的基本理论、安全知识，以及如何避免道路意外情况，如何进行防御性驾驶等等，正式开始工作后每周也会有一次培训，最重要的是了解自动驾驶的习性。肖武云觉得，自动驾驶就像一个AI大脑，安全员需要去理解它的行为习惯，以及背后的逻辑。
此外，安全员对于无人车的软硬件也要有一定的了解，有时车辆在路上发生意外情况，研发和测试人员不在身边，就需要自己去解决一些小问题。
肖武云告诉界面新闻记者，他英文不好，对于电脑和软件也不擅长，很多东西刚开始都看不懂，用习惯之后才慢慢记住。由于对驾龄有最低8年的要求，他身边的同事年龄基本都在30到40岁之间。虽然看起来这个职业的门槛不高，但要学习很多新知识，掌握许多规则，因此也有人无法适应。
比起公交车司机，这份工作还是轻松不少。随着版本的更迭，车辆也会上线很多新功能，包括一些智能语音交互等。肖武云说自己是一个好奇心比较重的人，不会在工作中感到枯燥和无聊，反而总能发现新乐趣。
见证了自动驾驶三年来的发展，他表示现在测试中已经很少有需要接管的情况，只是偶尔做一些小的修正。
随着车路云一体化的快速发展，特别是有了路侧AI数字道路基站，自动驾驶车的测试也变得更加便捷高效，明显减少了接管次数，可以更精准地应对外部环境因素，充分发挥例如在红绿灯预判、碰撞预警等方面的独特优势。尤其是车本身的问题已经很少，更多是路端设备、道路、红绿灯异常等外部因素需要进行反馈。
除了保证基础的安全性之外，自动驾驶可以做到许多人类司机难以做到的事情，比如对红绿灯的预判，对超出视距报警、施工路段的提醒，对行人闯入车道的预警，以及提前进行车道更改等。
当然，目前全无人的Robotaxi还是没有人类驾驶员灵活，只能在固定站点上下车，中途不能随意停车，在一些复杂路段行驶会较为缓慢。你若赶时间，Robotaxi可能不是最佳选择。
对于自动驾驶的未来，肖武云也感到好奇。“作为一个普通老百姓，能够见证最新科技的变迁是很有意思的事情。”他说，如果有一天真的能够普及，他会很有成就感。
智能网联汽车测试员，为无人车上路“把关”
在无人车可以真正上路，由安全员监管进行实车验证的环节之前，车辆和系统需要通过自动驾驶测试工程师的验证。自动驾驶测试工程师也是人社部本次纳入新职业的“智能网联汽车测试员”的另一个称呼，人社部描述其为“使用工具、量具、检测仪器及设备，对智能网联汽车及其相关零部件进行功能验证和测试的人员”。
作为小马智行的一位自动驾驶测试工程师，周星辰的日常工作是对公司的智能网联汽车，即Robotaxi进行研发测试、系统标定、车辆集成和维护等。
自动驾驶的软硬件套件在上路之前必须要做一些初始化的标定。像周星辰这样的测试工程师会编写仿真场景和真实场景下的测试用例，然后根据测试结果判断系统的稳定性和准确性，比如是否能够稳定识别红绿灯。如果在测试过程中出现问题，则需要进行问题分析，再汇总提交给研发。
自动驾驶最重要的就是安全性，毕竟关乎乘坐者以及其他交通参与者的生命安全。这就要求测试工程师在编写测试用例时考虑周全，能够测试到系统的方方面面，反复执行仿真测试确认没有问题后才能进行实车验证。测试版本几乎每天都在更新，这也是一个不断创新的过程。
小马智行2017年在北京成立国内首个自动驾驶研发中心，当时就设置了智能网联汽车测试员、运维员、安全员等岗位。随着公司的智能网联汽车在公开道路测试并面向公众进行常态化运营，公司对这些岗位的人数需求和细分专业能力的要求也持续提升。
除了周星辰这样的软件测试员，还有硬件测试员负责智能网联汽车车载设备的结构安装、调试、日常维护，辅助结构设计和工艺分析，以及智能网联汽车的计算单元、网络设备等硬件设备的测试、调试、故障分析。
成为智能网联汽车测试员，不仅要熟练掌握软件和编程技能，理解软件工程的基本原理，也需要对汽车电子系统、传感器、控制单元有深入了解，同时具备使用相关测试工具和设备的经验。在实际工作过程中，也要求测试员能跟不同专业背景的工程师有效交流协作，了解智能网联汽车领域的最新技术发展和相关的行业标准与法规。
小马智行相关负责人表示，入行门槛会根据不同公司和具体岗位要求有所不同，但这些技能一般是智能网联汽车测试员所需具备的基本要求。
周星辰是汽车电子专业出身，毕业后自学了无人车测试流程，他认为目前这份职业的工作内容和他所学的知识匹配度较高，随着工作的深入，还需要学习更多新知识和新技能。在专业上，有软件工程、计算机、汽车电子等专业背景的人都可以从事这个岗位。
数据标注员，训练自动驾驶的“眼睛”
在自动驾驶乃至人工智能产业的发展中，有一项工作离大众的认知最遥远，最默默无闻，却也是产业最基础的支撑，那就是数据标注。
数据标注产业是为人工智能模型训练提供标签化数据服务的行业，主要根据人工智能相关企业的需求，以不同的方式对图像、视频、音频、文本等进行注释，从而为机器训练和学习提供大量高质量、高精准度数据。
自动驾驶是数据需求量最大的行业之一。在教会系统识别车或者人之前，需要先通过摄像头或者雷达搜集环境信息，并通过人工对这些信息进行标注，之后反馈给模型进行训练，模型才会知道哪些是车，哪些是人。
整个过程中，数据标注师需要把人、车、道路等框选出来，通过大量道路数据反复让模型训练。尤其在一些复杂的场景，比如闯红灯车辆、横穿马路的行人、路边违章停靠的车辆等的识别，更需要高质量、高精准度的数据。
2020年，“人工智能训练师”正式成为新职业并纳入国家职业分类目录，数据标注师作为其中的一项工种，在人工智能发展中扮演着重要角色。
在此之前，2018年百度就与山西转型综合改革示范区在太原合作建立了“百度（山西）人工智能基础数据产业基地”。这是国内产值规模最大、标注人员最多的单体数据标注基地之一，覆盖自动驾驶、语音识别、图像识别、内容审核、大模型等多种数据标注场景的标注能力。
数据标注师李鑫已经在该基地工作了近四年半，主要负责自动驾驶业务的标注。她告诉界面新闻，从会计专业毕业后，她偶然得知了这个职业，考虑到人工智能行业的前景和发展机会都很好，决定成为数据标注师。
数据标注师的入行门槛并不高，对于专业、工作背景和年龄没有特别的要求。大多数人在熟悉标注规则以及平台操作后，一周即可上手。通过系统化的学习和训练，一个月左右便能成为专业的数据标注师，完成高质量的数据标注工作。
基地内的数据标注师中也有很多是计算机相关专业出身，多数是20到30岁刚刚毕业的年轻人。这些人能够更快速的掌握更为复杂的数据标注项目，为数据标注行业带来了新鲜活力和更高质量的生产力。
对于一个数据标注师来说，一天需要标注约600个元素，因此需要从业者具有长时间面对电脑屏幕的耐心和毅力，也要对规则有较强的理解能力。数据标注师标注后会另外有审核员进行人工复核，通常正确率在98%以上才能视为通过。
李鑫觉得这份工作的挑战在于，不同领域的需求正在增加，标注的数据类型和平台也在不断变化，要不断学习新事物。比如她刚入职是标注2D图片比较多，后来慢慢增加了3D、4D，从图像到语音、文本、视频，项目应用也拓展到了多个场景。好在李鑫喜欢了解新事物，由于不断有新的场景出现，她并不会感到枯燥无聊。
谈及未来，李鑫认为，数据标注乃至人工智能行业还会一直发展和更新，她作为标注师也需要不断去学习并进行创造。
“新职业的认定，一方面可以帮助从业人员找到职业归属感；另一方面，也能帮助企业在招聘、人才培训发展、技能和资格认定、劳动关系管理等方面更规范、更有序。”小马智行相关负责人告诉界面新闻，新职业的认定还会让大众更加了解自动驾驶和智能网联行业，形成对自动驾驶的良好社会关注氛围，同时促进更多优秀人才去学习相关知识，并加入自动驾驶企业。此外，也将促进更多高校开设相关自动驾驶课程，扩大企业的人才获取范围。
自动驾驶行业仍在不断发展，在劳动力市场上，效率的提高必然会创造更多的工作岗位，相信未来还会有更多相关新职业进入大众视野。
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