学习自动驾驶的路径是什么 这份技能图谱告诉你

自2015年8月以来，近五十个涵盖人工智能、前端开发、移动开发、云计算、架构、运维、安全、测试等IT技术领域的技能图谱已在GitHub上陆续上线。这些技能图谱为开发者与工程师们梳理知识框架，提供路径指导和精华资源，助力他们学习与成长。

在自动驾驶这一热门领域，许多开发者面临着一个难题：如何建立宏观认知，了解自动驾驶涉及的专业技能及学习路径。针对这一问题，极客邦科技与百度Apollo团队联手推出了《Apollo自动驾驶工程师技能图谱》。

这份技能图谱的诞生源于Apollo希望将自身在自动驾驶领域的研发实力、技术沉淀、行业洞察以及核心能力和技术框架进行梳理和分享。它旨在为希望深入自动驾驶领域的开发者与工程师提供一个全面的技能全景图。

以下是针对该技能图谱的详细解读：

技能图谱十问十答

为什么值得收藏这份技能图谱？

面对快速发展的技术与繁多的技术模块，自动驾驶领域急需这样的技术和技能梳理。这份图谱旨在帮助自动驾驶工程师全面了解、快速学习和成长，同时为有志于转行自动驾驶的技术人提供指引。

技能图谱面向哪些人群？

主要面向两类人群：一是希望学习自动驾驶的学生和Apollo生态中的合作伙伴；二是懂得开发工具和语言开发的开发者和工程师，以及希望深入了解自动驾驶各个模块的机器学习从业者。

技能图谱包括哪些学习模块？

包括两大模块：基础层，涵盖Apollo开发共性的语言和编程方式；Apollo层，包含感知、决策规划、智能控制、End-to-End等自动驾驶核心能力，以及GPS、雷达、传感器、车辆等相关知识和技能。

技能图谱是如何策划出来的？

在策划阶段，团队按照模型、算法、硬件、车辆相关背景知识四个维度收集百度内部技术专家的反馈，经历多次Review，最终整理出这份技能图谱。

自动驾驶领域的开发者哪部分学习能力需要加强？

大部分自动驾驶开发者的“软实力”较强，但在硬件方面的学习能力相对较弱，尤其是在基于GPU或FPGA的芯片编程能力方面需要增强。

对于学习Apollo的开发者来说，最大挑战是什么？

最大挑战是Apollo运行起来后的下一步操作。为此，Apollo会在2.0版本中开放更多调试、绘图、排查问题的工具，并提供适配后的硬件设备实例，以帮助开发者进行学习和实践。

自动驾驶人才需求缺口大吗？

非常大。目前我国汽车从业人员众多，但技术人才占比不足15%，而自动驾驶专业人才尤为紧缺，其年薪高达数百万甚至更高。

目前Apollo最需要哪方面的人才？

Apollo目前需要大量的合作伙伴接入其开放平台，因此熟悉车辆、硬件传感器接入的开发者是Apollo急需的人才。了解整体Apollo结构的开发者或对某一模块有深入了解的专家也是Apollo非常需要的人才。

自动驾驶开发者还有什么其他学习路径？

问题 10：关于技能图谱的反馈

已经深入研读技能图谱的同学们，他们的目光已经投向了即将到来的2.0版本，并带着期待与愿景为我们提出了宝贵的建议。他们希望，在更新的版本中，能看到各分支下的知识图谱和技能表得到进一步的细化，并附带一些优秀的学习资源推荐。他们期待未来的版本能在降低无人车的成本上做出显著贡献，推动量产的实现。不仅如此，他们还希望提供能力进阶的导航图，帮助我们逐步迈向更高的技术层次。他们也希望能进一步细化知识点，明确软硬件与算法的接口信息定义。这些宝贵的意见为我们指明了前进的方向。

首批用户对技能图谱的高度评价

Open Modules引起了首批用户的极大兴趣。他们深信开源的力量是无穷的，不仅能推动百度的技术进步，还能激发他们思考如何运用这些开源项目。这是一个多赢的发展方向。他们对1.0版本技能图谱表示赞赏，认为Apollo对自动驾驶的现有问题都给出了成熟的解决方案，展现了其深厚的经验和前瞻性的想象力。这份技能图谱为用户清晰地揭示了自动驾驶所涉及的技术领域，便于他们结合自身能力进行高效学习。尤其值得一提的是，感知规划部分引起了用户的极大兴趣，对其在机器人自主视觉导航等领域具有极大的借鉴意义。