学习驾驶技术，为什么男孩子都会驾驶技术 _驾驶技术

1，为什么男孩子都会驾驶技术学的呗只要你想学你敢学就没有学不会的男性都对实践感兴趣

2，新手司机怎么提高自己的驾驶技术1、灵活踩油门，很多司机相信都清楚，开车最耗油的一个过程便是起步跟加速的时候，所以为了自己的爱车跟兜兜里面的银子，我们一定要灵活踩油门，如，我们加速的时候，可以慢慢的施加油门，这样就会降低油耗，同时，对车内的乘客都有很好的舒适性。2、灵活的跟车，跟车行驶是道路上常见的一种行驶状态，在跟车的时候，我们要牢记一点，那便是，跟车过程中我们要跟前车保持一个安全的距离，同时还不能让别的车辆超车插队，同时还得提防前车突然出现急刹车或者灯光变化，注意这些，跟车行驶相信并没有任何难度。3、缓慢的转弯，转弯一定不能太快，在弯道前我们一定要及时的降低速度，同时观察对向方向是否有车辆或者行人、动物穿梭，转弯时，能不压线尽量不要压线，因为有时候可能会突然窜出一辆车出来，而此刻，我们的车辆如果压过虚线或者实线撞到对方车辆就很麻烦了。4、学会控制速度，车速的控制是驾驶车辆最基本的操作，无论是转弯还是超车，作为新人都一定要熟悉自己车辆的转速情况，如转速超过多少汽车会瞬间实现涡轮增压产生更大的动力，转弯根据弯道的角度去控制车速，这样就能避免出现很多意外事故，同时还能锻炼自己车技。5、判断车轮位置，新人驾驶车辆非常容易压实线，虚线，此刻我们就要学会判断自驾车辆的轮胎位置在哪里，我们可以通过一些参考物，比如，雨刮刷突起的小点或者车头的几分之几去评估前轮或者后轮的位置，长期养成这个习惯之后，我们开车的时候一般都会在路中行驶。【学习驾驶技术，为什么男孩子都会驾驶技术】

3，如何才能学习好驾驶技术如何操作用心去学总会学成的，没什么好的建议，就是一句话，有志者事竟成!!

4，想学习无人驾驶技术需要哪些方面的知识并且这些知识怎么获取首先要对交通规则了解透彻，掌握汽车驾驶的基本要领，做到胆大心细，尽量克服恐惧心理，虚心向老司机求教。练习过程中，注意力要集中，起步时候油门离合的配合要多练习，行车过程中要做到不焦不燥，严格按照交通规则行驶，多观察路面情况，尽量做到眼观六路，耳听八方，切记不要只盯着前面看，尤其是车辆拐弯时，要学会多看后视镜，汽车行驶当中，尽量不要猛打方向，急踩刹车，一切要做到有条不紊，剩下的就是要在以后的驾驶过程中慢慢的来积累经验了。新手驾车只要做到稳、慢，遇紧急情况不慌，基本就可以了。首先要对交通规则了解透彻，掌握汽车驾驶的基本要领，做到胆大心细，尽量克服恐惧心理，虚心向老司机求教。练习过程中，注意力要集中，起步时候油门离合的配合要多练习，行车过程中要做到不焦不燥，严格按照交通规则行驶，多观察路面情况，尽量做到眼观六路，耳听八方，切记不要只盯着前面看，尤其是车辆拐弯时，要学会多看后视镜，汽车行驶当中，尽量不要猛打方向，急踩刹车，一切要做到有条不紊，剩下的就是要在以后的驾驶过程中慢慢的来积累经验了。新手驾车只要做到稳、慢，遇紧急情况不慌，基本就可以了。自动驾驶将成为汽车行业的主流，这已是业内不争的事实。但你可能不知道，目前市场对自动驾驶工程师有极大需求，有很多可能你意想不到的公司都在大规模招聘这类人才。为了满足这类需求，「谷歌无人车之父」Sebastian Thrun 创建的 Udacity 在 2016 年甚至专门开办了针对自动驾驶的课程，希望为这个行业输送优秀技术人才。回归教育本身，在高校，自动驾驶还没有专门的专业。因此有不少人好奇：对自动驾驶感兴趣，未来想从事自动驾驶领域的工作，应该选什么专业进行学习？关于这类问题时不时会被讨论起来：有条件当然优先报计算机，这样以后不想做自动驾驶了还能做别的；电气自动化不错，软硬件都学；推荐数学，关于实现无人驾驶算法的部分，数学知识和编程基础必不可少；就我们学校（清华大学）专业受欢迎程度，计算机>电子>自动化>汽车（机械类）；……由此衍生出来的问题是：大学应该学习什么专业对未来从事自动驾驶领域的工作更有利？在正式回答这个问题前，我们先看看自动驾驶领域的「大牛们」都是什么专业出身的。Sebastian Thrun*Sebastian Thrun 当年参加 DARPAR 挑战赛时期的照片「谷歌无人车之父」 Sebastian Thrun 出生于德国。1988 年他在希尔德斯海姆大学拿到了计算机科学、经济学和医学学位。1995 年在伯恩大学获得计算机科学与统计学博士学位（Computer science and statistics）。在这之后，他加入卡耐基梅隆大学（CMU）计算机科学系，担任研究计算机科学家。1998 年，他成为 CMU 机器人学习实验室助理教授兼联合主任。2003 年他离开 CMU，入职斯坦福大学，在计算机科学与电气工程系担任全职教授。2005 年，DARPA 第二届挑战赛，Thrun 带领的斯坦福队获得了冠军。2007 年，他加入 Google，并创建了 Google X 实验室。无人驾驶汽车作为实验室里的一个项目，也在 Google 孵化了十年，并逐步走入公众视野。Chris Urmson要论技术、实战经验和工程挑战解决能力，业内能压过 Chris Urmson 的工程师屈指可数。这位因谷歌出名的技术大牛在自动驾驶行业的从业经历已经超过 10 年。曾在谷歌无人车团队担任 CTO 一职的 Urmson，1998 年毕业于加拿大曼尼托巴大学，专业是计算机工程（Computer engeering）。2005 年他获得卡耐基梅隆大学机器人方向（Robotics）博士学位。2004 年第一届 DARPA 无人车挑战赛夺冠的是由富有传奇色彩的机器人专家 William Whittaker 领导的卡内基梅隆大学队，Whittaker 正是得到了年轻有为的 Urmson 的辅佐。从 2009 年到 2016 年，Urmson 在谷歌无人车团队担任 CTO 一职。2016 年下半年他从谷歌离职，随后创办自动驾驶公司 Aurora 。Anthony LevandowskiAnthony Levandowski 毕业于加州大学伯克利分校，大学时的专业是工业工程和运筹学（Industrial Engineering and Operations Research）。毕业那年，他参与设计的无人驾驶摩托车参加了 DARPA 的挑战赛。在挑战赛中，他设计的摩托车使用的是 GPS 以及三维摄像机进行导航，Sebastian Thrun 也参加了那次比赛，他设计的是采用 3D 雷达装置的 SUV，那场比赛 Levandowski 虽然没能赢过 Thrun，但是也打败了许多对手，并因此与无人驾驶结缘。随后，Levandowski 创办了 510 Systems，2011 年 10 月，510 Systems 被谷歌秘密收购。2016 年 Levandowski 离开谷歌创办 Otto，后被 Uber 收购。参加比赛积累经验上述三位自动驾驶领域的大牛虽然在求学期间所学专业各异，但三人的共同点是都曾参加了 DARPA 无人车挑战赛。换句话说，除了专业上的能力，他们在自动驾驶领域的经验是通过参加 DARPA 比赛逐渐积累起来的。在国内，与 DARPA 挑战赛类似的是中国智能车未来挑战赛。作为国内规格最高的无人车比赛，从 2009 年举办的第一届开始便吸引了众多高校参与，同时这一比赛也输送了不少自动驾驶领域的人才，并帮助他们积累了大量的实践经验。除了中国智能车未来挑战赛外，中国汽车工程学会主办的「中国大学生系列汽车赛事」之一——中国大学生无人驾驶方程式大赛也在今年正式启动。据了解，这是一项针对硕士/博士阶段的赛事。今年 9 月将在湖北襄阳举行。应该选择什么专业？驭势 CTO 姜岩是北京航空航天大学博士，美国伊利诺大学香槟分校联培博士研究生，研究领域为自动驾驶系统架构设计和规划控制。2013 年，他代表北京理工大学参加中国智能车未来挑战赛，获得全国总冠军。由于自动驾驶是一个跨学科的领域，姜岩给出的建议是可以考虑计算机、自动化和信号处理这三个专业，因为通用性比较强。据他透露，驭势目前大部分的岗位要求是有上述三个专业的背景。智行者科技 CTO 王肖是清华大学汽车工程系博士，在求学期间，他曾获得 2012、2014 及 2015 中国智能车未来挑战赛冠军。「从我个人经历来看，自动化、电子、车辆、计算机（专业）都是可以的。关键还是要看研究生实验室和课题。想积累（自动驾驶）经验的同学可以申请实习，通常进入公司就有经验的工程师带着干，三个月就能慢慢入门。」王肖表示。前百度研究院副院长，深度学习实验室主任、地平线创始人余凯则推荐计算机专业，他认为这一专业可以看成是数学加上实践技能。而余凯本身在慕尼黑大学获得的是计算机科学博士学位。有意思的是，Mobileye 董事长兼 CTO Amnon Shashua 1985 年在以色列特拉维夫大学的专业便是数学和计算机科学，1989 年他在魏兹曼科学研究所获得计算机科学学位，后在麻省理工学院拿到脑与认知科学博士学位。自 1996 年以来，他一直担任耶路撒冷希伯来大学的计算机科学系教员。1999 年，他被任命为副教授，2003 年为全职教授。在 2002 到 2005 年间，他是希伯来大学工程和计算机科学学院的负责人。多年来，Shashua 在机器学习和计算机视觉领域发表了超过 100 篇论文。从上述看来，与自动驾驶较密切的专业有：计算机、自动化、电子通信和车辆工程专业。清华大学计算机系教授、博士生导师邓志东教授说，信息大类下的几个专业差别不大。目前本科毕业生大多选择继续攻读硕士或博士学位。而在未来，随着产业的兴起，相关专业毕业的学生越来越多，其就业的门槛只会越来越高。事实上，这也是为什么从事 AI 或自动驾驶相关工作都需要在完成博士学业以后。「这是因为 AI 中研究的内容远多于工程应用，所以高学历从业人多。」清华大学自动化系统工程研究所教授姚丹亚教授解释，「当 AI 应用在行业中、且工程化成熟（如果）后，AI 方法类研究少于工程应用类研究时，我认为对学历的要求会降低，也许那时候有 AI 职业学校培训专门 AI 技工。自动驾驶也一样。」对于专业方面的选择，姚丹亚教授建议：不要过于看中专业，选择自己喜欢的方向作为专业即可，培养综合素质就是最好的选择。他还表示，大学教育，特别是一流大学的教育不同于职业培训，不会针对某一个职业设计培养方案，而是以增加学生的基础知识和培养学生的综合能力为主。总得来说，专业只是一个跳板，自动驾驶是一个跨学科的领域，本身需要的是复合型人才。在这个领域，真正的经验获取仍是来自后期大量的实践。首先要对交通规则了解透彻，掌握汽车驾驶的基本要领，做到胆大心细，尽量克服恐惧心理，虚心向老司机求教。练习过程中，注意力要集中，起步时候油门离合的配合要多练习，行车过程中要做到不焦不燥，严格按照交通规则行驶，多观察路面情况，尽量做到眼观六路，耳听八方，切记不要只盯着前面看，尤其是车辆拐弯时，要学会多看后视镜，汽车行驶当中，尽量不要猛打方向，急踩刹车，一切要做到有条不紊，剩下的就是要在以后的驾驶过程中慢慢的来积累经验了。新手驾车只要做到稳、慢，遇紧急情况不慌，基本就可以了。自动驾驶将成为汽车行业的主流，这已是业内不争的事实。但你可能不知道，目前市场对自动驾驶工程师有极大需求，有很多可能你意想不到的公司都在大规模招聘这类人才。为了满足这类需求，「谷歌无人车之父」Sebastian Thrun 创建的 Udacity 在 2016 年甚至专门开办了针对自动驾驶的课程，希望为这个行业输送优秀技术人才。回归教育本身，在高校，自动驾驶还没有专门的专业。因此有不少人好奇：对自动驾驶感兴趣，未来想从事自动驾驶领域的工作，应该选什么专业进行学习？关于这类问题时不时会被讨论起来：有条件当然优先报计算机，这样以后不想做自动驾驶了还能做别的；电气自动化不错，软硬件都学；推荐数学，关于实现无人驾驶算法的部分，数学知识和编程基础必不可少；就我们学校（清华大学）专业受欢迎程度，计算机>电子>自动化>汽车（机械类）；……由此衍生出来的问题是：大学应该学习什么专业对未来从事自动驾驶领域的工作更有利？在正式回答这个问题前，我们先看看自动驾驶领域的「大牛们」都是什么专业出身的。Sebastian Thrun*Sebastian Thrun 当年参加 DARPAR 挑战赛时期的照片「谷歌无人车之父」 Sebastian Thrun 出生于德国。1988 年他在希尔德斯海姆大学拿到了计算机科学、经济学和医学学位。1995 年在伯恩大学获得计算机科学与统计学博士学位（Computer science and statistics）。在这之后，他加入卡耐基梅隆大学（CMU）计算机科学系，担任研究计算机科学家。1998 年，他成为 CMU 机器人学习实验室助理教授兼联合主任。2003 年他离开 CMU，入职斯坦福大学，在计算机科学与电气工程系担任全职教授。2005 年，DARPA 第二届挑战赛，Thrun 带领的斯坦福队获得了冠军。2007 年，他加入 Google，并创建了 Google X 实验室。无人驾驶汽车作为实验室里的一个项目，也在 Google 孵化了十年，并逐步走入公众视野。Chris Urmson要论技术、实战经验和工程挑战解决能力，业内能压过 Chris Urmson 的工程师屈指可数。这位因谷歌出名的技术大牛在自动驾驶行业的从业经历已经超过 10 年。曾在谷歌无人车团队担任 CTO 一职的 Urmson，1998 年毕业于加拿大曼尼托巴大学，专业是计算机工程（Computer engeering）。2005 年他获得卡耐基梅隆大学机器人方向（Robotics）博士学位。2004 年第一届 DARPA 无人车挑战赛夺冠的是由富有传奇色彩的机器人专家 William Whittaker 领导的卡内基梅隆大学队，Whittaker 正是得到了年轻有为的 Urmson 的辅佐。从 2009 年到 2016 年，Urmson 在谷歌无人车团队担任 CTO 一职。2016 年下半年他从谷歌离职，随后创办自动驾驶公司 Aurora 。Anthony LevandowskiAnthony Levandowski 毕业于加州大学伯克利分校，大学时的专业是工业工程和运筹学（Industrial Engineering and Operations Research）。毕业那年，他参与设计的无人驾驶摩托车参加了 DARPA 的挑战赛。在挑战赛中，他设计的摩托车使用的是 GPS 以及三维摄像机进行导航，Sebastian Thrun 也参加了那次比赛，他设计的是采用 3D 雷达装置的 SUV，那场比赛 Levandowski 虽然没能赢过 Thrun，但是也打败了许多对手，并因此与无人驾驶结缘。随后，Levandowski 创办了 510 Systems，2011 年 10 月，510 Systems 被谷歌秘密收购。2016 年 Levandowski 离开谷歌创办 Otto，后被 Uber 收购。参加比赛积累经验上述三位自动驾驶领域的大牛虽然在求学期间所学专业各异，但三人的共同点是都曾参加了 DARPA 无人车挑战赛。换句话说，除了专业上的能力，他们在自动驾驶领域的经验是通过参加 DARPA 比赛逐渐积累起来的。在国内，与 DARPA 挑战赛类似的是中国智能车未来挑战赛。作为国内规格最高的无人车比赛，从 2009 年举办的第一届开始便吸引了众多高校参与，同时这一比赛也输送了不少自动驾驶领域的人才，并帮助他们积累了大量的实践经验。除了中国智能车未来挑战赛外，中国汽车工程学会主办的「中国大学生系列汽车赛事」之一——中国大学生无人驾驶方程式大赛也在今年正式启动。据了解，这是一项针对硕士/博士阶段的赛事。今年 9 月将在湖北襄阳举行。应该选择什么专业？驭势 CTO 姜岩是北京航空航天大学博士，美国伊利诺大学香槟分校联培博士研究生，研究领域为自动驾驶系统架构设计和规划控制。2013 年，他代表北京理工大学参加中国智能车未来挑战赛，获得全国总冠军。由于自动驾驶是一个跨学科的领域，姜岩给出的建议是可以考虑计算机、自动化和信号处理这三个专业，因为通用性比较强。据他透露，驭势目前大部分的岗位要求是有上述三个专业的背景。智行者科技 CTO 王肖是清华大学汽车工程系博士，在求学期间，他曾获得 2012、2014 及 2015 中国智能车未来挑战赛冠军。「从我个人经历来看，自动化、电子、车辆、计算机（专业）都是可以的。关键还是要看研究生实验室和课题。想积累（自动驾驶）经验的同学可以申请实习，通常进入公司就有经验的工程师带着干，三个月就能慢慢入门。」王肖表示。前百度研究院副院长，深度学习实验室主任、地平线创始人余凯则推荐计算机专业，他认为这一专业可以看成是数学加上实践技能。而余凯本身在慕尼黑大学获得的是计算机科学博士学位。有意思的是，Mobileye 董事长兼 CTO Amnon Shashua 1985 年在以色列特拉维夫大学的专业便是数学和计算机科学，1989 年他在魏兹曼科学研究所获得计算机科学学位，后在麻省理工学院拿到脑与认知科学博士学位。自 1996 年以来，他一直担任耶路撒冷希伯来大学的计算机科学系教员。1999 年，他被任命为副教授，2003 年为全职教授。在 2002 到 2005 年间，他是希伯来大学工程和计算机科学学院的负责人。多年来，Shashua 在机器学习和计算机视觉领域发表了超过 100 篇论文。从上述看来，与自动驾驶较密切的专业有：计算机、自动化、电子通信和车辆工程专业。清华大学计算机系教授、博士生导师邓志东教授说，信息大类下的几个专业差别不大。目前本科毕业生大多选择继续攻读硕士或博士学位。而在未来，随着产业的兴起，相关专业毕业的学生越来越多，其就业的门槛只会越来越高。事实上，这也是为什么从事 AI 或自动驾驶相关工作都需要在完成博士学业以后。「这是因为 AI 中研究的内容远多于工程应用，所以高学历从业人多。」清华大学自动化系统工程研究所教授姚丹亚教授解释，「当 AI 应用在行业中、且工程化成熟（如果）后，AI 方法类研究少于工程应用类研究时，我认为对学历的要求会降低，也许那时候有 AI 职业学校培训专门 AI 技工。自动驾驶也一样。」对于专业方面的选择，姚丹亚教授建议：不要过于看中专业，选择自己喜欢的方向作为专业即可，培养综合素质就是最好的选择。他还表示，大学教育，特别是一流大学的教育不同于职业培训，不会针对某一个职业设计培养方案，而是以增加学生的基础知识和培养学生的综合能力为主。总得来说，专业只是一个跳板，自动驾驶是一个跨学科的领域，本身需要的是复合型人才。在这个领域，真正的经验获取仍是来自后期大量的实践。学了三个月，现在开车在女生中算好的，没有擦碰首先要对交通规则了解透彻，掌握汽车驾驶的基本要领，做到胆大心细，尽量克服恐惧心理，虚心向老司机求教。练习过程中，注意力要集中，起步时候油门离合的配合要多练习，行车过程中要做到不焦不燥，严格按照交通规则行驶，多观察路面情况，尽量做到眼观六路，耳听八方，切记不要只盯着前面看，尤其是车辆拐弯时，要学会多看后视镜，汽车行驶当中，尽量不要猛打方向，急踩刹车，一切要做到有条不紊，剩下的就是要在以后的驾驶过程中慢慢的来积累经验了。新手驾车只要做到稳、慢，遇紧急情况不慌，基本就可以了。自动驾驶将成为汽车行业的主流，这已是业内不争的事实。但你可能不知道，目前市场对自动驾驶工程师有极大需求，有很多可能你意想不到的公司都在大规模招聘这类人才。为了满足这类需求，「谷歌无人车之父」Sebastian Thrun 创建的 Udacity 在 2016 年甚至专门开办了针对自动驾驶的课程，希望为这个行业输送优秀技术人才。回归教育本身，在高校，自动驾驶还没有专门的专业。因此有不少人好奇：对自动驾驶感兴趣，未来想从事自动驾驶领域的工作，应该选什么专业进行学习？关于这类问题时不时会被讨论起来：有条件当然优先报计算机，这样以后不想做自动驾驶了还能做别的；电气自动化不错，软硬件都学；推荐数学，关于实现无人驾驶算法的部分，数学知识和编程基础必不可少；就我们学校（清华大学）专业受欢迎程度，计算机>电子>自动化>汽车（机械类）；……由此衍生出来的问题是：大学应该学习什么专业对未来从事自动驾驶领域的工作更有利？在正式回答这个问题前，我们先看看自动驾驶领域的「大牛们」都是什么专业出身的。Sebastian Thrun*Sebastian Thrun 当年参加 DARPAR 挑战赛时期的照片「谷歌无人车之父」 Sebastian Thrun 出生于德国。1988 年他在希尔德斯海姆大学拿到了计算机科学、经济学和医学学位。1995 年在伯恩大学获得计算机科学与统计学博士学位（Computer science and statistics）。在这之后，他加入卡耐基梅隆大学（CMU）计算机科学系，担任研究计算机科学家。1998 年，他成为 CMU 机器人学习实验室助理教授兼联合主任。2003 年他离开 CMU，入职斯坦福大学，在计算机科学与电气工程系担任全职教授。2005 年，DARPA 第二届挑战赛，Thrun 带领的斯坦福队获得了冠军。2007 年，他加入 Google，并创建了 Google X 实验室。无人驾驶汽车作为实验室里的一个项目，也在 Google 孵化了十年，并逐步走入公众视野。Chris Urmson要论技术、实战经验和工程挑战解决能力，业内能压过 Chris Urmson 的工程师屈指可数。这位因谷歌出名的技术大牛在自动驾驶行业的从业经历已经超过 10 年。曾在谷歌无人车团队担任 CTO 一职的 Urmson，1998 年毕业于加拿大曼尼托巴大学，专业是计算机工程（Computer engeering）。2005 年他获得卡耐基梅隆大学机器人方向（Robotics）博士学位。2004 年第一届 DARPA 无人车挑战赛夺冠的是由富有传奇色彩的机器人专家 William Whittaker 领导的卡内基梅隆大学队，Whittaker 正是得到了年轻有为的 Urmson 的辅佐。从 2009 年到 2016 年，Urmson 在谷歌无人车团队担任 CTO 一职。2016 年下半年他从谷歌离职，随后创办自动驾驶公司 Aurora 。Anthony LevandowskiAnthony Levandowski 毕业于加州大学伯克利分校，大学时的专业是工业工程和运筹学（Industrial Engineering and Operations Research）。毕业那年，他参与设计的无人驾驶摩托车参加了 DARPA 的挑战赛。在挑战赛中，他设计的摩托车使用的是 GPS 以及三维摄像机进行导航，Sebastian Thrun 也参加了那次比赛，他设计的是采用 3D 雷达装置的 SUV，那场比赛 Levandowski 虽然没能赢过 Thrun，但是也打败了许多对手，并因此与无人驾驶结缘。随后，Levandowski 创办了 510 Systems，2011 年 10 月，510 Systems 被谷歌秘密收购。2016 年 Levandowski 离开谷歌创办 Otto，后被 Uber 收购。参加比赛积累经验上述三位自动驾驶领域的大牛虽然在求学期间所学专业各异，但三人的共同点是都曾参加了 DARPA 无人车挑战赛。换句话说，除了专业上的能力，他们在自动驾驶领域的经验是通过参加 DARPA 比赛逐渐积累起来的。在国内，与 DARPA 挑战赛类似的是中国智能车未来挑战赛。作为国内规格最高的无人车比赛，从 2009 年举办的第一届开始便吸引了众多高校参与，同时这一比赛也输送了不少自动驾驶领域的人才，并帮助他们积累了大量的实践经验。除了中国智能车未来挑战赛外，中国汽车工程学会主办的「中国大学生系列汽车赛事」之一——中国大学生无人驾驶方程式大赛也在今年正式启动。据了解，这是一项针对硕士/博士阶段的赛事。今年 9 月将在湖北襄阳举行。应该选择什么专业？驭势 CTO 姜岩是北京航空航天大学博士，美国伊利诺大学香槟分校联培博士研究生，研究领域为自动驾驶系统架构设计和规划控制。2013 年，他代表北京理工大学参加中国智能车未来挑战赛，获得全国总冠军。由于自动驾驶是一个跨学科的领域，姜岩给出的建议是可以考虑计算机、自动化和信号处理这三个专业，因为通用性比较强。据他透露，驭势目前大部分的岗位要求是有上述三个专业的背景。智行者科技 CTO 王肖是清华大学汽车工程系博士，在求学期间，他曾获得 2012、2014 及 2015 中国智能车未来挑战赛冠军。「从我个人经历来看，自动化、电子、车辆、计算机（专业）都是可以的。关键还是要看研究生实验室和课题。想积累（自动驾驶）经验的同学可以申请实习，通常进入公司就有经验的工程师带着干，三个月就能慢慢入门。」王肖表示。前百度研究院副院长，深度学习实验室主任、地平线创始人余凯则推荐计算机专业，他认为这一专业可以看成是数学加上实践技能。而余凯本身在慕尼黑大学获得的是计算机科学博士学位。有意思的是，Mobileye 董事长兼 CTO Amnon Shashua 1985 年在以色列特拉维夫大学的专业便是数学和计算机科学，1989 年他在魏兹曼科学研究所获得计算机科学学位，后在麻省理工学院拿到脑与认知科学博士学位。自 1996 年以来，他一直担任耶路撒冷希伯来大学的计算机科学系教员。1999 年，他被任命为副教授，2003 年为全职教授。在 2002 到 2005 年间，他是希伯来大学工程和计算机科学学院的负责人。多年来，Shashua 在机器学习和计算机视觉领域发表了超过 100 篇论文。从上述看来，与自动驾驶较密切的专业有：计算机、自动化、电子通信和车辆工程专业。清华大学计算机系教授、博士生导师邓志东教授说，信息大类下的几个专业差别不大。目前本科毕业生大多选择继续攻读硕士或博士学位。而在未来，随着产业的兴起，相关专业毕业的学生越来越多，其就业的门槛只会越来越高。事实上，这也是为什么从事 AI 或自动驾驶相关工作都需要在完成博士学业以后。「这是因为 AI 中研究的内容远多于工程应用，所以高学历从业人多。」清华大学自动化系统工程研究所教授姚丹亚教授解释，「当 AI 应用在行业中、且工程化成熟（如果）后，AI 方法类研究少于工程应用类研究时，我认为对学历的要求会降低，也许那时候有 AI 职业学校培训专门 AI 技工。自动驾驶也一样。」对于专业方面的选择，姚丹亚教授建议：不要过于看中专业，选择自己喜欢的方向作为专业即可，培养综合素质就是最好的选择。他还表示，大学教育，特别是一流大学的教育不同于职业培训，不会针对某一个职业设计培养方案，而是以增加学生的基础知识和培养学生的综合能力为主。总得来说，专业只是一个跳板，自动驾驶是一个跨学科的领域，本身需要的是复合型人才。在这个领域，真正的经验获取仍是来自后期大量的实践。学了三个月，现在开车在女生中算好的，没有擦碰买车，借车，租车练手的就不说了，我教新手一种最简单提高的方法，当然，实际操作用这种方法还是有欠缺的，就是多坐在副驾驶位子上想象自己在开车，和司机一块观察路面情况，培养预判能力，留意司机操作首先要对交通规则了解透彻，掌握汽车驾驶的基本要领，做到胆大心细，尽量克服恐惧心理，虚心向老司机求教。练习过程中，注意力要集中，起步时候油门离合的配合要多练习，行车过程中要做到不焦不燥，严格按照交通规则行驶，多观察路面情况，尽量做到眼观六路，耳听八方，切记不要只盯着前面看，尤其是车辆拐弯时，要学会多看后视镜，汽车行驶当中，尽量不要猛打方向，急踩刹车，一切要做到有条不紊，剩下的就是要在以后的驾驶过程中慢慢的来积累经验了。新手驾车只要做到稳、慢，遇紧急情况不慌，基本就可以了。自动驾驶将成为汽车行业的主流，这已是业内不争的事实。但你可能不知道，目前市场对自动驾驶工程师有极大需求，有很多可能你意想不到的公司都在大规模招聘这类人才。为了满足这类需求，「谷歌无人车之父」Sebastian Thrun 创建的 Udacity 在 2016 年甚至专门开办了针对自动驾驶的课程，希望为这个行业输送优秀技术人才。回归教育本身，在高校，自动驾驶还没有专门的专业。因此有不少人好奇：对自动驾驶感兴趣，未来想从事自动驾驶领域的工作，应该选什么专业进行学习？关于这类问题时不时会被讨论起来：有条件当然优先报计算机，这样以后不想做自动驾驶了还能做别的；电气自动化不错，软硬件都学；推荐数学，关于实现无人驾驶算法的部分，数学知识和编程基础必不可少；就我们学校（清华大学）专业受欢迎程度，计算机>电子>自动化>汽车（机械类）；……由此衍生出来的问题是：大学应该学习什么专业对未来从事自动驾驶领域的工作更有利？在正式回答这个问题前，我们先看看自动驾驶领域的「大牛们」都是什么专业出身的。Sebastian Thrun*Sebastian Thrun 当年参加 DARPAR 挑战赛时期的照片「谷歌无人车之父」 Sebastian Thrun 出生于德国。1988 年他在希尔德斯海姆大学拿到了计算机科学、经济学和医学学位。1995 年在伯恩大学获得计算机科学与统计学博士学位（Computer science and statistics）。在这之后，他加入卡耐基梅隆大学（CMU）计算机科学系，担任研究计算机科学家。1998 年，他成为 CMU 机器人学习实验室助理教授兼联合主任。2003 年他离开 CMU，入职斯坦福大学，在计算机科学与电气工程系担任全职教授。2005 年，DARPA 第二届挑战赛，Thrun 带领的斯坦福队获得了冠军。2007 年，他加入 Google，并创建了 Google X 实验室。无人驾驶汽车作为实验室里的一个项目，也在 Google 孵化了十年，并逐步走入公众视野。Chris Urmson要论技术、实战经验和工程挑战解决能力，业内能压过 Chris Urmson 的工程师屈指可数。这位因谷歌出名的技术大牛在自动驾驶行业的从业经历已经超过 10 年。曾在谷歌无人车团队担任 CTO 一职的 Urmson，1998 年毕业于加拿大曼尼托巴大学，专业是计算机工程（Computer engeering）。2005 年他获得卡耐基梅隆大学机器人方向（Robotics）博士学位。2004 年第一届 DARPA 无人车挑战赛夺冠的是由富有传奇色彩的机器人专家 William Whittaker 领导的卡内基梅隆大学队，Whittaker 正是得到了年轻有为的 Urmson 的辅佐。从 2009 年到 2016 年，Urmson 在谷歌无人车团队担任 CTO 一职。2016 年下半年他从谷歌离职，随后创办自动驾驶公司 Aurora 。Anthony LevandowskiAnthony Levandowski 毕业于加州大学伯克利分校，大学时的专业是工业工程和运筹学（Industrial Engineering and Operations Research）。毕业那年，他参与设计的无人驾驶摩托车参加了 DARPA 的挑战赛。在挑战赛中，他设计的摩托车使用的是 GPS 以及三维摄像机进行导航，Sebastian Thrun 也参加了那次比赛，他设计的是采用 3D 雷达装置的 SUV，那场比赛 Levandowski 虽然没能赢过 Thrun，但是也打败了许多对手，并因此与无人驾驶结缘。随后，Levandowski 创办了 510 Systems，2011 年 10 月，510 Systems 被谷歌秘密收购。2016 年 Levandowski 离开谷歌创办 Otto，后被 Uber 收购。参加比赛积累经验上述三位自动驾驶领域的大牛虽然在求学期间所学专业各异，但三人的共同点是都曾参加了 DARPA 无人车挑战赛。换句话说，除了专业上的能力，他们在自动驾驶领域的经验是通过参加 DARPA 比赛逐渐积累起来的。在国内，与 DARPA 挑战赛类似的是中国智能车未来挑战赛。作为国内规格最高的无人车比赛，从 2009 年举办的第一届开始便吸引了众多高校参与，同时这一比赛也输送了不少自动驾驶领域的人才，并帮助他们积累了大量的实践经验。除了中国智能车未来挑战赛外，中国汽车工程学会主办的「中国大学生系列汽车赛事」之一——中国大学生无人驾驶方程式大赛也在今年正式启动。据了解，这是一项针对硕士/博士阶段的赛事。今年 9 月将在湖北襄阳举行。应该选择什么专业？驭势 CTO 姜岩是北京航空航天大学博士，美国伊利诺大学香槟分校联培博士研究生，研究领域为自动驾驶系统架构设计和规划控制。2013 年，他代表北京理工大学参加中国智能车未来挑战赛，获得全国总冠军。由于自动驾驶是一个跨学科的领域，姜岩给出的建议是可以考虑计算机、自动化和信号处理这三个专业，因为通用性比较强。据他透露，驭势目前大部分的岗位要求是有上述三个专业的背景。智行者科技 CTO 王肖是清华大学汽车工程系博士，在求学期间，他曾获得 2012、2014 及 2015 中国智能车未来挑战赛冠军。「从我个人经历来看，自动化、电子、车辆、计算机（专业）都是可以的。关键还是要看研究生实验室和课题。想积累（自动驾驶）经验的同学可以申请实习，通常进入公司就有经验的工程师带着干，三个月就能慢慢入门。」王肖表示。前百度研究院副院长，深度学习实验室主任、地平线创始人余凯则推荐计算机专业，他认为这一专业可以看成是数学加上实践技能。而余凯本身在慕尼黑大学获得的是计算机科学博士学位。有意思的是，Mobileye 董事长兼 CTO Amnon Shashua 1985 年在以色列特拉维夫大学的专业便是数学和计算机科学，1989 年他在魏兹曼科学研究所获得计算机科学学位，后在麻省理工学院拿到脑与认知科学博士学位。自 1996 年以来，他一直担任耶路撒冷希伯来大学的计算机科学系教员。1999 年，他被任命为副教授，2003 年为全职教授。在 2002 到 2005 年间，他是希伯来大学工程和计算机科学学院的负责人。多年来，Shashua 在机器学习和计算机视觉领域发表了超过 100 篇论文。从上述看来，与自动驾驶较密切的专业有：计算机、自动化、电子通信和车辆工程专业。清华大学计算机系教授、博士生导师邓志东教授说，信息大类下的几个专业差别不大。目前本科毕业生大多选择继续攻读硕士或博士学位。而在未来，随着产业的兴起，相关专业毕业的学生越来越多，其就业的门槛只会越来越高。事实上，这也是为什么从事 AI 或自动驾驶相关工作都需要在完成博士学业以后。「这是因为 AI 中研究的内容远多于工程应用，所以高学历从业人多。」清华大学自动化系统工程研究所教授姚丹亚教授解释，「当 AI 应用在行业中、且工程化成熟（如果）后，AI 方法类研究少于工程应用类研究时，我认为对学历的要求会降低，也许那时候有 AI 职业学校培训专门 AI 技工。自动驾驶也一样。」对于专业方面的选择，姚丹亚教授建议：不要过于看中专业，选择自己喜欢的方向作为专业即可，培养综合素质就是最好的选择。他还表示，大学教育，特别是一流大学的教育不同于职业培训，不会针对某一个职业设计培养方案，而是以增加学生的基础知识和培养学生的综合能力为主。总得来说，专业只是一个跳板，自动驾驶是一个跨学科的领域，本身需要的是复合型人才。在这个领域，真正的经验获取仍是来自后期大量的实践。学了三个月，现在开车在女生中算好的，没有擦碰买车，借车，租车练手的就不说了，我教新手一种最简单提高的方法，当然，实际操作用这种方法还是有欠缺的，就是多坐在副驾驶位子上想象自己在开车，和司机一块观察路面情况，培养预判能力，留意司机操作85后老司机一名，驾龄快15年，目前总驾驶里程超50万公里，对于驾驶技术感触颇深，这里分享一下我个人多年总结出来的15条驾驶“铁律”，内容略长，但全是干货，希望对车友们有所帮助。日常驾车，心态、经验、良好的驾驶习惯尤为重要，车开得快，并不代表驾驶技术就一定好，只有开得久，才是真的开得好，经验技术都是时间沉淀下来的。一、“正踩刹车斜踩油门”，避免“误把油门当刹车”记得右脚脚后跟落地，同时要放在刹车一侧，需要踩油门的时候，右脚脚跟不动，脚尖向右倾斜去踩油门，不需要踩油门的时候，脚及时缩回来，虚放在刹车上，我们从一开始驾车就要养成这样的习惯。时间久了右脚也就会形成肌肉记忆，即使在紧急情况下，慌忙踩下去也是踩到刹车上，不至于误把油门当刹车，在一定程度上能提高驾驶安全性。二、座位调节很有讲究很多新手一上车，习惯把座椅往前调，这本身也没错，但不能为了视野好调节太靠前，这样直接会影响打方向、刹车等操作，紧急情况下也有潜在危险。一句话，不仅要自己坐着舒适，也要利于操作，每次座椅调节位置尽量做到一致，这样有助于养成良好的路感。这个位置刚好适合，手腕微微弯曲正常座椅，可以调高，调节座椅前后位置的时候，当手握住方向盘12点位置的时候还略有弯曲，这时候座椅位置就可以了，这样遇到急转弯一类情况，也就不至于手不够长或者太短影响打方向效率。三、做到准确判断四个车轮位置对于老司机来说，因为驾驶时间久了，车轮位置都是“靠感觉”，凭感觉就知道，但是对新手来说，刚开始可以选择参照物来帮助我们判断。有必要的时候可以在封闭路段找参照物多次试验对比找出适合自己的参照位置，当然这主要适用新手，快速行驶的时候即便想要看参照物，也只能快速瞟一眼。方法一，左前车轮可以参考雨刮器节点，座位调节适中的时候，视线与雨刮器对着的路面就是车轮要走的位置，这一点在驾校教练也都会这样说，这是雨刮器节点特有的参照作用，对绝大部分车型都可以。方法二、双手握住9点和3点位置，视线从9点位置也就是方向盘9点的边缘正对路面就是车轮压过的位置，同样道理，视线与方向盘3点边缘位置成直线对应的路面就是车轮行驶位置。后轮位置主要看后视镜，要调节好能看到车轮顶端位置，能看到整个车门把手，具体视车型、驾驶环境以及个人习惯来略作变动即可，可参照下图：左后视镜右后视镜四、侧方位停车技巧路边右侧车位停车对很多新手来说，难度是最大的，刚开始还是一样，找参照物，记得教练说的可照搬，但是实际生活中，很多没有车位线，车位不标准，很窄，这种情况下首先要判断自己的车停进去至少前后还有30厘米以上，否则需要多次操作，还不如换车位。先把后视镜调好，能看到右侧车整个车轮，然后车开了和右边车辆并排，两车间距50-80厘米左右，并且适当比右车再往前二三十厘米左右，此时方向向左打满，开始倒车，当左后视镜刚好看到后车整个车头（车头右侧刚漏出来），此时回迅速回正方向盘。其实主要就是车速和操参照物要对好，整个也没有其他技巧，多练习，慢慢自然也就会了，现在的车普遍都有倒车影像，其实看倒车影像就非常简单了，再加上自己看后视镜，这样技术进步更快。五、提前“预判”很重要在整个驾驶过程中“预判”对行车安全来说至关重要，这些不仅和日常驾驶习惯有关，还需要不断看别人的经验。比如说，通过红绿灯路口的时候，如果看到绿灯只剩2秒左右，前车还没过停止线，这时候记得减速时刻准备停车，因为你根本不知道前车到底是继续走还是一脚刹车停下来，即便看着已经过了停止线，也可能一脚刹车停在斑马线上，这类情况下，有太多追尾事故了。再比如，高速上，看到前车刹车灯突然亮起，打开了转向灯或者突然变道，肯定前方有异常，切记减速保持安全距离，对于刹车，只能提前踩，不能快到了才重踩。六、猝不及防地“鬼探头”不守交通规则的人或车太多了，比如在通过两侧有绿化带、大货车等障碍物遮挡了两侧视线，此时一定减速慢行，如果突然有人冲出来，根本来不及刹车，同样在通过各种十字路口的时候，无论红绿灯，记住一定要慢。七、记住“让速不让道”自己是正常行驶的时候，如果遇到左右两侧有车想要强行加塞进来，记得一定不要慌，更不要随意向反方向避让，先适当减速，依旧正常行驶，如果确认两侧车道安全再变道避让。很多时候，当遇到其他车辆突然加塞进来，出于人的本能反应，可能会立即向另一个车道变道避让，本能反应下会忽视后车安全问题，如果此时和后车碰擦，就是自己全责，如果减速正常行驶，就是对方全责。八、记住“让右原则”在没有信号灯的十字路口，记得先让自己右手边对侧车道上的车辆先通行，因为正常情况下，驾驶员左侧盲区会比较大，右前方视野相对宽阔，最容易看到右侧路况，这样不至于在路口上相遇。同样，同向车道上相对的右转车让左转车先通行，另外掉头车让直行车先通过。九、“宁停3分，不抢1秒”，“绿灯头让黄灯尾”其实道理都明白，但总有些习惯行为，这主要是针对行人或者非机动车，往往绿灯还有2秒才亮的时候，他们就已经通行了，这时候很容易遇上黄灯才转弯的机动车。虽然黄灯很多地方不处罚，但一定不要抢黄灯通行，即使提前1分钟通过了，或许刚好在下个路口，你依然要等绿灯，再敢时间也不差这1分钟。绿灯刚亮，如果看到对侧左转或者右转车道上还有车，记得让其先通行，如果这种情况下碰上，绿灯一头的车主占主要责任。十、不要滥用喇叭在任何道路上，遇到前方路上有人，尤其是老年人，不要突然按喇叭，假如运气不好，遇到老年人有心脏病一类，一声喇叭很可能把老人吓出大问题，那就真是得不偿失了，遇到老人和小孩，要么停车等待，要么远离避让行驶。十一、远离大货车这一点大家都知道，自己车辆前后左右任何一方都不要有大货车，也不要和大货车并排行驶，大货车车身重，刹车距离较长，它的盲区永远没人知道，货车上常有掉东西的习惯，这在高速上碰撞散落物体是极为危险的。十二、路上任何物体都不要随便碾压路上的任何物体，无论大还是小，无论看得清是何种物体与否，能避开一定要避开，因为你不知道里面到底有什么，尤其路上翘起的井盖一类，危险系数很高，高速路上，如果车速快，无法安全避让记得重踩刹车，直接撞上去，切勿猛打方向试图避让，那样非常危险。十三、高速路上遇到积水，记得减速再减速高速路上当车速在100以上，哪怕路面只有1厘米深的积水，对车轮都有影响，汽车轮胎会瞬间失去抓地力，摩擦力减小，侧滑一类随之而来，尤其是在高速上遇到暴雨天气，车速一定要控制在90以内。暴雨天气，如果有三车道，尽量走中间车道，打开双闪，开启除雾空调，避免玻璃起雾，影响视线，减速慢行，切记不要随意超车变道。十四、夜晚行车，不要随意闪远光灯远光灯如果直射到对方脸上，瞬间什么都看不清，尤其是对方是自行车、摩托车一类，远光灯不要调节太高，太高在高速路上近距离盲区太大，也会影响到其他车辆安全行驶。十五、控制好情绪，不路怒，不开斗气车都说“车品如人品”，平时开车过程中反映出来的行为是最为真实的，每个人或许看到别人强行加塞、危险超车变道，吓到自己的时候都是无比愤怒，但是记得忍住，就当对方是个菜鸟，新手，不要和他一般见识。一旦开斗气车，你追我赶，想理论一番，那危险可想而知，良好的驾驶习惯和心态才是安全驾驶的关键。总之，对于新手来说，行驶超过5000公里基本各类问题都会遇到，也就算达到了入门级水平，但是可以多学多看老司机的经验教训，防患于未然，驾驶技术没有速成法，不可能一蹴而就，任何老司机都是从新手慢慢熟练起来的，驾驶技术都是车轮滚出来的。首先要对交通规则了解透彻，掌握汽车驾驶的基本要领，做到胆大心细，尽量克服恐惧心理，虚心向老司机求教。练习过程中，注意力要集中，起步时候油门离合的配合要多练习，行车过程中要做到不焦不燥，严格按照交通规则行驶，多观察路面情况，尽量做到眼观六路，耳听八方，切记不要只盯着前面看，尤其是车辆拐弯时，要学会多看后视镜，汽车行驶当中，尽量不要猛打方向，急踩刹车，一切要做到有条不紊，剩下的就是要在以后的驾驶过程中慢慢的来积累经验了。新手驾车只要做到稳、慢，遇紧急情况不慌，基本就可以了。自动驾驶将成为汽车行业的主流，这已是业内不争的事实。但你可能不知道，目前市场对自动驾驶工程师有极大需求，有很多可能你意想不到的公司都在大规模招聘这类人才。为了满足这类需求，「谷歌无人车之父」Sebastian Thrun 创建的 Udacity 在 2016 年甚至专门开办了针对自动驾驶的课程，希望为这个行业输送优秀技术人才。回归教育本身，在高校，自动驾驶还没有专门的专业。因此有不少人好奇：对自动驾驶感兴趣，未来想从事自动驾驶领域的工作，应该选什么专业进行学习？关于这类问题时不时会被讨论起来：有条件当然优先报计算机，这样以后不想做自动驾驶了还能做别的；电气自动化不错，软硬件都学；推荐数学，关于实现无人驾驶算法的部分，数学知识和编程基础必不可少；就我们学校（清华大学）专业受欢迎程度，计算机>电子>自动化>汽车（机械类）；……由此衍生出来的问题是：大学应该学习什么专业对未来从事自动驾驶领域的工作更有利？在正式回答这个问题前，我们先看看自动驾驶领域的「大牛们」都是什么专业出身的。Sebastian Thrun*Sebastian Thrun 当年参加 DARPAR 挑战赛时期的照片「谷歌无人车之父」 Sebastian Thrun 出生于德国。1988 年他在希尔德斯海姆大学拿到了计算机科学、经济学和医学学位。1995 年在伯恩大学获得计算机科学与统计学博士学位（Computer science and statistics）。在这之后，他加入卡耐基梅隆大学（CMU）计算机科学系，担任研究计算机科学家。1998 年，他成为 CMU 机器人学习实验室助理教授兼联合主任。2003 年他离开 CMU，入职斯坦福大学，在计算机科学与电气工程系担任全职教授。2005 年，DARPA 第二届挑战赛，Thrun 带领的斯坦福队获得了冠军。2007 年，他加入 Google，并创建了 Google X 实验室。无人驾驶汽车作为实验室里的一个项目，也在 Google 孵化了十年，并逐步走入公众视野。Chris Urmson要论技术、实战经验和工程挑战解决能力，业内能压过 Chris Urmson 的工程师屈指可数。这位因谷歌出名的技术大牛在自动驾驶行业的从业经历已经超过 10 年。曾在谷歌无人车团队担任 CTO 一职的 Urmson，1998 年毕业于加拿大曼尼托巴大学，专业是计算机工程（Computer engeering）。2005 年他获得卡耐基梅隆大学机器人方向（Robotics）博士学位。2004 年第一届 DARPA 无人车挑战赛夺冠的是由富有传奇色彩的机器人专家 William Whittaker 领导的卡内基梅隆大学队，Whittaker 正是得到了年轻有为的 Urmson 的辅佐。从 2009 年到 2016 年，Urmson 在谷歌无人车团队担任 CTO 一职。2016 年下半年他从谷歌离职，随后创办自动驾驶公司 Aurora 。Anthony LevandowskiAnthony Levandowski 毕业于加州大学伯克利分校，大学时的专业是工业工程和运筹学（Industrial Engineering and Operations Research）。毕业那年，他参与设计的无人驾驶摩托车参加了 DARPA 的挑战赛。在挑战赛中，他设计的摩托车使用的是 GPS 以及三维摄像机进行导航，Sebastian Thrun 也参加了那次比赛，他设计的是采用 3D 雷达装置的 SUV，那场比赛 Levandowski 虽然没能赢过 Thrun，但是也打败了许多对手，并因此与无人驾驶结缘。随后，Levandowski 创办了 510 Systems，2011 年 10 月，510 Systems 被谷歌秘密收购。2016 年 Levandowski 离开谷歌创办 Otto，后被 Uber 收购。参加比赛积累经验上述三位自动驾驶领域的大牛虽然在求学期间所学专业各异，但三人的共同点是都曾参加了 DARPA 无人车挑战赛。换句话说，除了专业上的能力，他们在自动驾驶领域的经验是通过参加 DARPA 比赛逐渐积累起来的。在国内，与 DARPA 挑战赛类似的是中国智能车未来挑战赛。作为国内规格最高的无人车比赛，从 2009 年举办的第一届开始便吸引了众多高校参与，同时这一比赛也输送了不少自动驾驶领域的人才，并帮助他们积累了大量的实践经验。除了中国智能车未来挑战赛外，中国汽车工程学会主办的「中国大学生系列汽车赛事」之一——中国大学生无人驾驶方程式大赛也在今年正式启动。据了解，这是一项针对硕士/博士阶段的赛事。今年 9 月将在湖北襄阳举行。应该选择什么专业？驭势 CTO 姜岩是北京航空航天大学博士，美国伊利诺大学香槟分校联培博士研究生，研究领域为自动驾驶系统架构设计和规划控制。2013 年，他代表北京理工大学参加中国智能车未来挑战赛，获得全国总冠军。由于自动驾驶是一个跨学科的领域，姜岩给出的建议是可以考虑计算机、自动化和信号处理这三个专业，因为通用性比较强。据他透露，驭势目前大部分的岗位要求是有上述三个专业的背景。智行者科技 CTO 王肖是清华大学汽车工程系博士，在求学期间，他曾获得 2012、2014 及 2015 中国智能车未来挑战赛冠军。「从我个人经历来看，自动化、电子、车辆、计算机（专业）都是可以的。关键还是要看研究生实验室和课题。想积累（自动驾驶）经验的同学可以申请实习，通常进入公司就有经验的工程师带着干，三个月就能慢慢入门。」王肖表示。前百度研究院副院长，深度学习实验室主任、地平线创始人余凯则推荐计算机专业，他认为这一专业可以看成是数学加上实践技能。而余凯本身在慕尼黑大学获得的是计算机科学博士学位。有意思的是，Mobileye 董事长兼 CTO Amnon Shashua 1985 年在以色列特拉维夫大学的专业便是数学和计算机科学，1989 年他在魏兹曼科学研究所获得计算机科学学位，后在麻省理工学院拿到脑与认知科学博士学位。自 1996 年以来，他一直担任耶路撒冷希伯来大学的计算机科学系教员。1999 年，他被任命为副教授，2003 年为全职教授。在 2002 到 2005 年间，他是希伯来大学工程和计算机科学学院的负责人。多年来，Shashua 在机器学习和计算机视觉领域发表了超过 100 篇论文。从上述看来，与自动驾驶较密切的专业有：计算机、自动化、电子通信和车辆工程专业。清华大学计算机系教授、博士生导师邓志东教授说，信息大类下的几个专业差别不大。目前本科毕业生大多选择继续攻读硕士或博士学位。而在未来，随着产业的兴起，相关专业毕业的学生越来越多，其就业的门槛只会越来越高。事实上，这也是为什么从事 AI 或自动驾驶相关工作都需要在完成博士学业以后。「这是因为 AI 中研究的内容远多于工程应用，所以高学历从业人多。」清华大学自动化系统工程研究所教授姚丹亚教授解释，「当 AI 应用在行业中、且工程化成熟（如果）后，AI 方法类研究少于工程应用类研究时，我认为对学历的要求会降低，也许那时候有 AI 职业学校培训专门 AI 技工。自动驾驶也一样。」对于专业方面的选择，姚丹亚教授建议：不要过于看中专业，选择自己喜欢的方向作为专业即可，培养综合素质就是最好的选择。他还表示，大学教育，特别是一流大学的教育不同于职业培训，不会针对某一个职业设计培养方案，而是以增加学生的基础知识和培养学生的综合能力为主。总得来说，专业只是一个跳板，自动驾驶是一个跨学科的领域，本身需要的是复合型人才。在这个领域，真正的经验获取仍是来自后期大量的实践。学了三个月，现在开车在女生中算好的，没有擦碰买车，借车，租车练手的就不说了，我教新手一种最简单提高的方法，当然，实际操作用这种方法还是有欠缺的，就是多坐在副驾驶位子上想象自己在开车，和司机一块观察路面情况，培养预判能力，留意司机操作85后老司机一名，驾龄快15年，目前总驾驶里程超50万公里，对于驾驶技术感触颇深，这里分享一下我个人多年总结出来的15条驾驶“铁律”，内容略长，但全是干货，希望对车友们有所帮助。日常驾车，心态、经验、良好的驾驶习惯尤为重要，车开得快，并不代表驾驶技术就一定好，只有开得久，才是真的开得好，经验技术都是时间沉淀下来的。一、“正踩刹车斜踩油门”，避免“误把油门当刹车”记得右脚脚后跟落地，同时要放在刹车一侧，需要踩油门的时候，右脚脚跟不动，脚尖向右倾斜去踩油门，不需要踩油门的时候，脚及时缩回来，虚放在刹车上，我们从一开始驾车就要养成这样的习惯。时间久了右脚也就会形成肌肉记忆，即使在紧急情况下，慌忙踩下去也是踩到刹车上，不至于误把油门当刹车，在一定程度上能提高驾驶安全性。二、座位调节很有讲究很多新手一上车，习惯把座椅往前调，这本身也没错，但不能为了视野好调节太靠前，这样直接会影响打方向、刹车等操作，紧急情况下也有潜在危险。一句话，不仅要自己坐着舒适，也要利于操作，每次座椅调节位置尽量做到一致，这样有助于养成良好的路感。这个位置刚好适合，手腕微微弯曲正常座椅，可以调高，调节座椅前后位置的时候，当手握住方向盘12点位置的时候还略有弯曲，这时候座椅位置就可以了，这样遇到急转弯一类情况，也就不至于手不够长或者太短影响打方向效率。三、做到准确判断四个车轮位置对于老司机来说，因为驾驶时间久了，车轮位置都是“靠感觉”，凭感觉就知道，但是对新手来说，刚开始可以选择参照物来帮助我们判断。有必要的时候可以在封闭路段找参照物多次试验对比找出适合自己的参照位置，当然这主要适用新手，快速行驶的时候即便想要看参照物，也只能快速瞟一眼。方法一，左前车轮可以参考雨刮器节点，座位调节适中的时候，视线与雨刮器对着的路面就是车轮要走的位置，这一点在驾校教练也都会这样说，这是雨刮器节点特有的参照作用，对绝大部分车型都可以。方法二、双手握住9点和3点位置，视线从9点位置也就是方向盘9点的边缘正对路面就是车轮压过的位置，同样道理，视线与方向盘3点边缘位置成直线对应的路面就是车轮行驶位置。后轮位置主要看后视镜，要调节好能看到车轮顶端位置，能看到整个车门把手，具体视车型、驾驶环境以及个人习惯来略作变动即可，可参照下图：左后视镜右后视镜四、侧方位停车技巧路边右侧车位停车对很多新手来说，难度是最大的，刚开始还是一样，找参照物，记得教练说的可照搬，但是实际生活中，很多没有车位线，车位不标准，很窄，这种情况下首先要判断自己的车停进去至少前后还有30厘米以上，否则需要多次操作，还不如换车位。先把后视镜调好，能看到右侧车整个车轮，然后车开了和右边车辆并排，两车间距50-80厘米左右，并且适当比右车再往前二三十厘米左右，此时方向向左打满，开始倒车，当左后视镜刚好看到后车整个车头（车头右侧刚漏出来），此时回迅速回正方向盘。其实主要就是车速和操参照物要对好，整个也没有其他技巧，多练习，慢慢自然也就会了，现在的车普遍都有倒车影像，其实看倒车影像就非常简单了，再加上自己看后视镜，这样技术进步更快。五、提前“预判”很重要在整个驾驶过程中“预判”对行车安全来说至关重要，这些不仅和日常驾驶习惯有关，还需要不断看别人的经验。比如说，通过红绿灯路口的时候，如果看到绿灯只剩2秒左右，前车还没过停止线，这时候记得减速时刻准备停车，因为你根本不知道前车到底是继续走还是一脚刹车停下来，即便看着已经过了停止线，也可能一脚刹车停在斑马线上，这类情况下，有太多追尾事故了。再比如，高速上，看到前车刹车灯突然亮起，打开了转向灯或者突然变道，肯定前方有异常，切记减速保持安全距离，对于刹车，只能提前踩，不能快到了才重踩。六、猝不及防地“鬼探头”不守交通规则的人或车太多了，比如在通过两侧有绿化带、大货车等障碍物遮挡了两侧视线，此时一定减速慢行，如果突然有人冲出来，根本来不及刹车，同样在通过各种十字路口的时候，无论红绿灯，记住一定要慢。七、记住“让速不让道”自己是正常行驶的时候，如果遇到左右两侧有车想要强行加塞进来，记得一定不要慌，更不要随意向反方向避让，先适当减速，依旧正常行驶，如果确认两侧车道安全再变道避让。很多时候，当遇到其他车辆突然加塞进来，出于人的本能反应，可能会立即向另一个车道变道避让，本能反应下会忽视后车安全问题，如果此时和后车碰擦，就是自己全责，如果减速正常行驶，就是对方全责。八、记住“让右原则”在没有信号灯的十字路口，记得先让自己右手边对侧车道上的车辆先通行，因为正常情况下，驾驶员左侧盲区会比较大，右前方视野相对宽阔，最容易看到右侧路况，这样不至于在路口上相遇。同样，同向车道上相对的右转车让左转车先通行，另外掉头车让直行车先通过。九、“宁停3分，不抢1秒”，“绿灯头让黄灯尾”其实道理都明白，但总有些习惯行为，这主要是针对行人或者非机动车，往往绿灯还有2秒才亮的时候，他们就已经通行了，这时候很容易遇上黄灯才转弯的机动车。虽然黄灯很多地方不处罚，但一定不要抢黄灯通行，即使提前1分钟通过了，或许刚好在下个路口，你依然要等绿灯，再敢时间也不差这1分钟。绿灯刚亮，如果看到对侧左转或者右转车道上还有车，记得让其先通行，如果这种情况下碰上，绿灯一头的车主占主要责任。十、不要滥用喇叭在任何道路上，遇到前方路上有人，尤其是老年人，不要突然按喇叭，假如运气不好，遇到老年人有心脏病一类，一声喇叭很可能把老人吓出大问题，那就真是得不偿失了，遇到老人和小孩，要么停车等待，要么远离避让行驶。十一、远离大货车这一点大家都知道，自己车辆前后左右任何一方都不要有大货车，也不要和大货车并排行驶，大货车车身重，刹车距离较长，它的盲区永远没人知道，货车上常有掉东西的习惯，这在高速上碰撞散落物体是极为危险的。十二、路上任何物体都不要随便碾压路上的任何物体，无论大还是小，无论看得清是何种物体与否，能避开一定要避开，因为你不知道里面到底有什么，尤其路上翘起的井盖一类，危险系数很高，高速路上，如果车速快，无法安全避让记得重踩刹车，直接撞上去，切勿猛打方向试图避让，那样非常危险。十三、高速路上遇到积水，记得减速再减速高速路上当车速在100以上，哪怕路面只有1厘米深的积水，对车轮都有影响，汽车轮胎会瞬间失去抓地力，摩擦力减小，侧滑一类随之而来，尤其是在高速上遇到暴雨天气，车速一定要控制在90以内。暴雨天气，如果有三车道，尽量走中间车道，打开双闪，开启除雾空调，避免玻璃起雾，影响视线，减速慢行，切记不要随意超车变道。十四、夜晚行车，不要随意闪远光灯远光灯如果直射到对方脸上，瞬间什么都看不清，尤其是对方是自行车、摩托车一类，远光灯不要调节太高，太高在高速路上近距离盲区太大，也会影响到其他车辆安全行驶。十五、控制好情绪，不路怒，不开斗气车都说“车品如人品”，平时开车过程中反映出来的行为是最为真实的，每个人或许看到别人强行加塞、危险超车变道，吓到自己的时候都是无比愤怒，但是记得忍住，就当对方是个菜鸟，新手，不要和他一般见识。一旦开斗气车，你追我赶，想理论一番，那危险可想而知，良好的驾驶习惯和心态才是安全驾驶的关键。总之，对于新手来说，行驶超过5000公里基本各类问题都会遇到，也就算达到了入门级水平，但是可以多学多看老司机的经验教训，防患于未然，驾驶技术没有速成法，不可能一蹴而就，任何老司机都是从新手慢慢熟练起来的，驾驶技术都是车轮滚出来的。汽车无人驾驶技术其实就是汽车智能网联技术。随着汽车的普及，人们对于汽车的要求从性能、外观、排量等功能性问题，向自动泊车、自动避障、无人驾驶等“智能化”方向靠拢。目前，汽车“智能化”虽然已广泛应用于汽车，许多汽车智能功能已经为人们熟悉与使用，但人们对“汽车智能网络”的概念还是相对模糊。什么是智能网联汽车?智能网联汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与车、路、人、云等智能信息交换、共享。具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，达到安全、高效、舒适、节能行驶，并最终实现替代人来操作的新一代汽车。用通俗的话来讲，现在汽车功能中的倒车雷达、倒车影像、自动泊车、自动避障、远程遥控等等功能，都属于智能网联的范畴。而智能网联的最终方向则是实现汽车的无人驾驶。我国智能网联汽车智能化分级标准与国外有一定区别，但在智能化层面几乎也是大同小异，共分为两个层级：人监控驾驶环境（驾驶辅助、部分自动驾驶）和自动驾驶系统监控驾驶环境（有条件自动驾驶、高度自动驾驶和完全自动驾驶）。智能网联汽车核心技术环境感知技术、无线通信技术、智联交互技术、车载网络技术、先进驾驶辅助技术、信息融合技术、信息安全与隐私保护技术、人机界面技术等；我国智能网联环境现状我国是世界上汽车保有量最大的国家，庞大的汽车用户群体为智能网联汽车发展创造巨大的潜在市场。中国汽车用户对于智能网联技术的接受程度相较国外汽车用户好很多，对于智能化汽车所具备的各项功能。相关数据调查显示：无人驾驶功能接受度为75%，新能源（电动或混合动力）汽车接受度为79% 。智能网联技术为汽车行业增添生机，作为新兴行业，智能化汽车还在不断研发的阶段，需要更多人才。湖南万通技工学校汽车运用与智能网联专业：学制三年，核心课程涵盖汽车发动机系统、汽车底盘系统、汽车电路电控、汽车美容、汽车快修快保、汽车钣金、新能源汽车结缘及故障诊断处理、智能网联汽车核心技术（环境感知、无线通信等）。该专业涵盖燃油车、新能源车及智能网联汽车的系统学习，就业面十分广阔。汽车智能化技术层面的突破，需要吸收大批相关技术人才，其发展前景也呈现良好态势。抓住智能网联汽车的风口，你就是下一个智能型人才。5，怎样学习汽车驾驶技术开车很简单的。1：要掌握车的结构2：上车不要慌张，遇到情况不要忘记踩刹车。3：要多想多练，想想怎么才能把车开好4：多注意别人是怎么开的，比如你坐公交车或出租车你都可以观察他们遇情况怎么处理开车是一个生活技能，就和你刚开始拿筷子吃饭，后来学自行车等是一个道理，当你了解它之后就很简单了。首先是对车的构造先了解下，加一熟悉，第二就是上车自己感受了，当然开始要有师傅指导，如果是年轻人的话，在半个月就能掌握驾驶技巧，就能上路了，不过刚开始应为技术不是很熟练，最好还是小心驾驶，速度不要过快，慢慢你就发现开车真的很简单，但是一定要注意速度，车开好了是很好的代步工具，开快了可能就是马路杀手。既然你喜欢开车，就要专心的研究它。我的经验是胆大心细就可以开好车了。就像泡妞一样，胆大心细面皮厚。研究开车和女人是一样的道理。娴熟的驾驶技术，决定了汽车的性能发挥。若是以驾驶为乐趣，就不在于片面追求车辆的配置与性能，而是通过自己的驾控技巧，让车子性能充分发挥。虽然其结果也是因人而异，因不同领悟能力及反应力差异，但努力提高驾控技巧，不仅有利于爱车的性能苛护，更涉及到自身及他人的安全保障。