インテリジェント運転の「人材不足」は大学の科目ゲームに閉じ込められている

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75歳の曹徳旺氏は近年、100億元を投資して新しい大学を設立することを計画している。

彼は率先して福建省党委員会と省政府に学校運営のアイデアを提案しました。指導者たちは非常に協力的で、学校運営の具体的な方法について議論するために数回の会議を開催しました。

福耀玻璃の曹徳旺会長は、中国の製造業における現在の人材不足の痛みを深く感じている。

製造業における上級管理職の人材不足、製造業の人材育成の分野と業界のニーズの乖離、ドイツの教育モデルからのインスピレーション…これらはすべて、曹徳旺氏がこの大学をうまく運営しようと決心した理由です。

彼の意見では、国内の大学における現在の人材育成モデルは比較的標準化されており、仮想経済を重視し、実体経済を軽視する傾向がある。同時に、製造業の人材を育成する一部の分野は市場の需要と産業の発展の要求に追いつくことができず、製造業が本当に必要とするハイエンドの人材を育成する場がない。

縮図として、自動運転の道も同様の状況にあります。

1.構造的な「人材不足」：「質」と「量」の不足

自動車産業の変革の中核要素の一つとして、自動運転起業ブームの浮き沈みは長年にわたって続いています。世界中の多くの自動車メーカー、テクノロジー企業、新興企業がそれを追いかけており、飢えた投資家たちは血の匂いを嗅ぎつけたサメのように群がって出入りしています。

しかし、この業界は常に、適切な人材をどのように採用するかという難しい問題に直面してきました。

典型的なシナリオとしては、企業がようやく適切なアルゴリズムエンジニアを見つけたときに、その候補者に対して 7 件または 8 件のオファーがあり、それぞれが前のものよりも高い給与を提示していることが発覚するというものです。

最も多くの空きがあるアルゴリズム職の場合、オファー率はさらに恐ろしい。「あなたが高い金額を提示すれば、私はそれよりも高い金額を提示します。候補者も同じです。彼らは今年30万、来年60万、再来年は90万または120万を望んでいます。」ヘッドハンターは、適切な候補者を確保するために、「ペット管理」ビジネスに取り組むなど、あらゆる手段を講じてきました。

現在の状況は多くの企業に頭痛の種となっており、Meituan もその 1 つです。美団幹部に近い人物によると、国内の自動運転人材のコスト効率が悪いため、美団はシリコンバレーに自動運転研究センターを設立し、比較的低コストで米国の自動運転研究開発人材を採用する可能性があるという。

需給状況を注意深く観察すると、自動運転における「人材不足」は「質」と「量」の二重の不足を伴う構造的なものであることがわかります。

一方で、自動運転業界は依然として活況を呈しており、業界の上級幹部が次々と職を辞して起業し、大企業が業界横断的な事業に参入し、自動車会社が変革に多額の投資を行っており、その結果、研究開発職の格差が拡大している。

2025年までに、自動車業界のインテリジェントコネクテッドカー人材の需要は103,000人に達すると予測されており、そのうちインテリジェントドライビング分野の人材不足が最も大きく、50,000人に達すると予想されています。

一方、現在業界で求められている新たな職種の多くは、従来の自動車会社に携わったことがほとんどなく、主要大学では自動運転の人材育成がやや遅れている。

一般的な自動運転認識アルゴリズムアーキテクトを例にとると、このポジションでは、候補者に自動運転の一般的なシステムアーキテクチャに精通していることが求められるほか、ディープラーニングなどの主流の認識技術にも精通していることが求められます。同時に、自動車機能の量産に携わったことがある人は優先されます。

自動運転業界のヘッドハンターである熊英怡氏は、新知家に対し、典型的なレベル4自動運転のスタートアップ企業のチーム規模は300～500人で、そのうち70～80%が研究開発に携わっていると語った。

「アルゴリズム職に関しては、ほとんどの企業で『フルスタック能力を持つアルゴリズムエンジニア』が不足しています。モデルをトレーニングできるアルゴリズムエンジニアやソフトウェアを開発できるアルゴリズムエンジニアはたくさんいますが、C++プログラミングに精通したアルゴリズムエンジニアは多くありません。」

つまり、この種の仕事に従事する人材は、ソフトウェア開発スキルを持ち、複数のプログラミング言語を習得するだけでなく、新旧の自動車ハードウェアを完全に理解している必要があり、この仕事の難しさと要件は以前よりもはるかに高くなっています。

インテリジェント運転産業の発展の初期段階では、そのような人材は社内から異動するか、業界を超えて採用することしかできませんでした。

しかし、業界が成熟するにつれて、ソーシャルリクルーティングは業界の成熟した人材に重点を置くようになります。このような成熟した人材の転職は、スマートコネクテッドカーの既存の人材プールに影響を与えません。したがって、将来、スマートコネクテッドカーの新しい人材は、主にキャンパスリクルーティングから来る可能性があります。

ここで別の疑問が浮かび上がります。キャンパス採用の人材はどこから来るのでしょうか?

大学は自動運転産業の人材育成にあまり協力していないことが分かっています。

清華大学コンピューターサイエンス科教授で人工知能の専門家である鄧志東氏は、新志佳に対し、国内の大学は現在、自動運転関連の科学研究プロジェクトに参加することで自動運転の人材を養成しており、その多くは修士課程と博士課程の学生で、学部生や博士課程後の学生は比較的少ないと語った。

彼は、現在の自動運転の人材のほとんどは、コンピューターサイエンス、オートメーション、エレクトロニクス、車両工学などの分野から来ていると考えています。この人材育成モデルでは、社会に広がる自動運転の人材不足を満たすことはできず、最高の人材育成結果も得られません。

2自動運転を独立した分野として設定しますか?

「自動運転人材育成に必要なシラバス、カリキュラム体系、教員、教育実習実験設備、産業環境などが既存の専攻と異なり、専門構築の要求を満たすように再編する必要があるため、独立した自動運転専攻を設置する必要がある。」

自動運転の専門家で武漢理工大学の准教授であるヤン・シェンビン氏は、新知佳に対し、新しいワインを古いボトルに入れて単に屋号を変えるという行為は3～5年後には市場に発見され、その時までに他人、自分自身、そして社会に害を及ぼすだろうと語った。

これは楊勝兵だけの意見ではない。

鄧志東氏はまた、自動運転が大学の新たな学問分野となり、特に学部専攻として確立されたり、第一レベルの学問分野になったりすることを期待している。可能であれば、自動運転学部に所属するのが最善です。「人工知能学部、コンピュータサイエンス学部、または車両工学学部に割り当てるのは不完全だからです。」

実際、自動運転研究センターや実験室を設立するか、あるいは独立した「自動運転大学」を設立するかは、大学にとっての関心度や投資度、科目カリキュラムシステムの構築、教員の配置、教科書の構成、学生の供給源などに大きな違いをもたらすだろう。

自動運転技術の研究開発は、主に移動ロボット技術の研究開発から生まれており、国内外の強力な移動ロボット研究開発学校も自動運転の研究開発と人材育成の源泉となっています。

自動運転技術は、コンピューターや自動化に加え、車両工学などの分野とも深く関連しています。

自動運転は最先端の新興技術であるため、まだ学部の専攻や第一レベルの学問分野が確立されていません。そのため、最近大学に設立された自動運転クラスや無人運転研究センターは、ほとんどが異なる大学に所属しており、研究の方向や焦点も異なります。

同時に、機械、電子情報、自動化などさまざまな専攻にインテリジェント運転分野の関連コースが設置されており、カテゴリーが複雑で、重複やリソースの無駄が生じやすく、1つの大学に2つの類似した専攻やコースが設置されていることも珍しくありません。

たとえば、ヤオ・ダンヤは清華大学オートメーション学部の教授です。彼はコースを設計していたとき、学校のすべての大学院生に「インテリジェント交通入門」というコースを教えていました。偶然にも、このコースは同時期に清華大学の交通工学部でも提供されていました。

当初は、土木工学やコンピューターサイエンスなどを専攻する多くの学生がヤオ・ダンヤのコースを受講することを選択していました。

しかし、ヤオ・ダンヤは、例えば交通工学を専攻する学生が、制御とプログラミングの知識を補うために彼の「インテリジェント交通入門」というコースを受講することを選択したことを発見しました。しかし、オートメーション学科の学生は、すでにこの種の知識を学んでいました。そのため、彼のコースの教育の焦点は、交通工学を専攻する学生がすでに多くのことを習得している交通と自動車の分野に置かれました。

「さまざまな生徒のニーズに応えるのは難しい」とヤオ・ダンヤさんは指摘した。

「無人運転車のような学際的な研究プロジェクトの人材需要を、単一の大学や学科で満たすことはできない」と北京協和大学の副学長で国家スマート車両重大プロジェクトの責任者である鮑紅氏はメディアのインタビューで述べた。自動化学院はロボットの研究において自動制御にのみ焦点を当てることができ、機械電気工学学院はロボットの関節と機械装置しか研究できず、これらはスマート車両研究のほんの一部に過ぎない。

そのため、インテリジェント運転人材の育成においては、関連するさまざまな専攻の教育を統合することがトレンドの一つとなっている。

この点については、国内のいくつかの大学ではすでに試みられているが、「自動運転大学」という名称で別途設立されたわけではない。

例えば、北京連合大学は2016年に中国初のロボット工学学院を設立し、李徳一院士が学長に就任した。無人車両は車輪付きロボットであり、この専攻の重要な研究方向となっている。

3.コンピューター vs ロボット工学 vs 車両工学:

誰が先頭に立つでしょうか?

しかし、自動運転を独立した学部専攻、あるいは第一レベルの学問として確立しようとすると、実際には教員、カリキュラム研修システムの構築、産業環境の要件など一連の問題に直面します。

ディープブルーアカデミーの教育研究責任者であるチャオ・ソン氏は、総合的な科目として、大学には現在、自動運転を独立した専攻科目としてサポートできる教員が足りないとニュー・インテリジェント・ドライビングに語った。

「例えば、現在多くの学校にAI専攻があるが、教員不足のため体系的な研修体制が構築できていない。」

趙松氏は、自動運転はより工学志向であると考えている。大学の教員がこの業界で働くエネルギーを持っていなければ、彼らが育てた学生たちは依然として企業のニーズを満たすことができないだろう。

また、新しい独立した学科や一級学科を設立するには、通常、国家教育当局によるトップレベルの設計が必要です。その前提は、「4つの側面」の観点から、中国における大規模な自動運転人材の育成は大きな意義があるだけでなく、業界には人材に対する継続的な市場需要があるため、実際の運営には多くのリンクが関与し、プロセスが非常に複雑であることを説明する必要があるということです。

しかし、複合的な人材を育成するため、教育部は2021年の初めに、国内で14番目の学科である学際学科を追加しました。これには、「集積回路科学と工学」と「国家安全保障研究」が第1レベルの学科として含まれています。申請と申請後、多くの大学も独自の第2レベルの学科と学際的な学科を設立することが許可されています。

次に問題となるのは、「自動運転」分野がどの大学に属するべきか、そして誰がその設立を主導するかだ。

北京理工大学の陳慧燕教授らは、「自動運転車入門」という本の中で、スマートカーの統合設計という重要な概念を提唱した。

陳慧燕氏らは、先進技術の融合として、スマートカーも従来の自動車の美的スタイル設計や車両構造設計の問題に直面しなければならないと考えている。製品は美しく実用的であるだけでなく、商業コスト管理のニーズも満たさなければならない。そのため、内部のソフトウェアやハードウェアの制御システムから外部のボディ設計まで、すべてを統合的に検討する必要があります。

鄧志東氏の見解では、将来の自動運転車の将来設計は依然として情報ベースの自動車プラットフォームのサポートから切り離すことはできないものの、コンピューター専門家の思考が主導することで、自動運転技術と産業の発展にさらに役立つ可能性がある。

現在、自動運転支援と自律運転の研究開発は、主に新エネルギー車や電気自動車のフルワイヤー制御プラットフォームを利用して構築されています。同時に、従来の燃料車と電気自動車の両方に、市場志向の高い産業サポートがあります。

したがって、相対的に言えば、環境認識、自律的な位置決めと姿勢決定、行動予測、意思決定、計画と制御は、自動運転の実用化と大規模商業化の過程で克服しなければならない焦点と困難です。

鄧志東氏はこの観点から分析し、人工知能とコンピュータービジョンが自動運転人材育成システムの中核と焦点であり、自動運転教育システムの設計と人材育成の主な原動力となるべきであり、そうでなければならないと信じています。

Yuanrong Qixingの副社長であるLiu Xuan氏は、自動運転に最も近い職業はロボット工学であるべきであり、無人車両の設計はロボット設計の考え方に導かれるべきだと考えています。「現在、国際的に成功している企業のCTOや創設者は、基本的にロボット工学のバックグラウンドを持っています。」

姚丹亜氏は、各大学間の言論権争いが続いていることを踏まえ、「（独立した自動運転分野の設立は）不可能だ」と真っ向から否定した。

さらに、劉玄氏は、大学の授業が業界のペースに追いつかなければ、自動運転を専門とする授業を設けるのは非常に難しいだろうとも述べた。

一方、自動運転技術の反復には膨大なデータが必要ですが、大学は限られたオープンソースデータしか使用できません。そのため、産業界と比較すると、大学が自動運転技術を理解することははるかに困難です。

一方、業界には、公表も論文発表もされていない最先端技術が数多くあります。知的財産権は民間企業にあります。企業がシェアする意思があるかどうか、誰が教えてくれるのかも大きな問題です。

実際、専門的な教育カリキュラム、カリキュラムシステム、教員、設備などの点で完全に独立した分野を構築するには、少なくとも 5 ～ 10 年かかることがよくあります。

遠くの水は近くの渇きを癒すことはできない。

そのため、現在の企業内の人材育成モデルでは、多くの企業が実際に「特別なトレーニング」、「古い従業員による新しい従業員の指導」、「職場での学習」の三位一体の組み合わせを形成することを「強制」されており、その効果が現れ始めています。

劉軒氏は新知佳に対し、コンピューターを専攻し、自動運転に関する知識が乏しい新卒者でも、「先輩社員が新入社員を指導する」方法と「実戦訓練」の方法により、入社半年以内に基本的に良いプロジェクト成果を出すことができると語った。

そのため、彼の意見では、業界の自動運転技術は非常に急速に進化しており、「学校で学んだことは卒業後に役立たない可能性がある」ため、学生が在学中に特別な自動運転コースを受講する必要はほとんどない。学生は、機械学習アルゴリズム、コーディングスキル、ソフトウェアエンジニアリングスキルなどの基本的な能力を学校で身につける方が良い。

レベル4自動運転企業クールワのHDRである張樹立氏は、大学は自動運転の専門分野を別に設けるのではなく、企業との協力を強化して学生の実践能力を養成すべきだと述べた。「実戦を通じた訓練は人材育成の良い方法であり、クールワはこれを提唱している。」

4.才能のゆりかご：研究グループ、コンテスト、研究室

実は国内の大学では、かなり早い段階から無人運転車の研究が始まっていたんです。

多くの最先端技術と同様に、中国の無人運転車の研究も軍事上の必要性から始まった。

第8次5カ年計画期間中、南京理工大学、清華大学などの大学は「地上軍用ロボット」と呼ばれるプロジェクトに着手し、自律識別機能を備えた国内初のATB-1無人車両を共同で開発した。

その後、国内の大学は研究グループの形で無人運転技術の研究を散発的に行うようになり、現在、国内の「プロフェッショナル」な自動運転の人材の大半もこれらの研究大学から輩出されている。

例えば、中国工程院の院士である鄭南寧氏は、2001年後半に西安交通大学に無人インテリジェント車両に関する研究グループを設立した。

2002年、同チームの無人運転車「思源1号」が正式に発売された。2005年、同チームは「思源1号」で西安から敦煌までの長距離無人運転旅行を行おうと試み始めた。

当時、「思源1号」の長距離の旅は凸凹が多く、依然としてほとんどの時間を手動運転に頼っていました。当時、中国で無人運転車の分野を研究している人は確かに非常に少なく、最初は種を蒔いただけで、自動運転の人材を育成するという話はありませんでした。

さまざまな大学で自動運転の人材育成の旋風を巻き起こした本当のきっかけは、2009年に設立された「中国インテリジェントカー未来チャレンジ」だった。 (Leifeng.com は、中国スマートカー未来チャレンジの登場人物に関するレポートを企画しました。最初の記事「崔迪暁：無人運転、ロックンロール、そして半分西安市民」を読むには、リンクをクリックしてください)

2009年、第1回中国インテリジェントカー未来チャレンジが西安で開催されました。当時のテストシナリオは、交通信号、標識、標示の認識など、比較的単純なものでした。

時間が経つにつれて、中国インテリジェントカー未来チャレンジはより現実的で複雑なシナリオを導入し始め、徐々に車両が実際の農村道路や都市道路を走行できるようにし、霧の日や信号遮蔽エリアなどのテスト環境を徐々に追加しています。知覚から計画、意思決定から制御まで、参加する無人車両の自律運転機能に対する要件は絶えず高まっています。

過去10年間、主要大学が継続的にこのコンテストに参加し、参加した学生グループが自動運転に興味を持ち、業界に参入して中核となることができました。

鄧志東氏はかつて清華大学の無人運転車「瑞龍」を率いて、2016年にチームリーダーとしてスマートカーチャレンジに参加したことがある。

同氏は新志佳に対し、スマートカーチャレンジに参加した学生の大半は、主に自動運転の高度な技術職に就き、かなりの高給を得るため、百度、アリババ、テンセントなどの大企業に就職したと語った。また、自分でビジネスを始めた学生も数人おり、いくつかのスタートアップ企業は中国の自動運転分野で大手企業に成長した。

鄧志東氏は、論文を発表したり、PPT形式で結果を発表することだけを目的とする科学研究とは異なり、「競争主導型研究」モデルは、問題を現実的に解決できるだけでなく、対応する技術研究開発をより実践的なものにし、育成された人材が企業の実際のニーズをよりよく満たすことができると考えています。

元栄七星の劉玄副社長も、同様のスマートカーコンテストに参加することで、学生に業界の基本概念を与え、業界への関心を高め、業界に参入する人材を引き付けることができると述べた。

国内の大学がインテリジェントドライビングの人材育成に積極的に取り組み始めたのも2009年頃からでした。

例えば、2009年に第1回中国インテリジェント車両未来チャレンジで優勝した湖南大学は、コンテスト直前の2008年7月に、コンピューター通信学院、機械工学・交通学院、その他の学部から50人以上を集めて無人車両の事前研究プロジェクトチームを結成しました。

2011年、清華大学の自動車安全・省エネ国家重点研究室は、研究の重点をインテリジェントコネクテッドカーと自動運転に移し始めました。

さらに、この期間中、国内外の大学や企業が共同で設立したさまざまなロボット実験センター、無人運転研究センター、イノベーションセンターが次々と誕生した。

同時に、近年、インテリジェントコネクテッド産業の発展が国家戦略のレベルにまで高まったことに伴い、清華大学の車両交通学院、北京航空航天大学の交通学院の自動運転クラス、合肥理工大学のインテリジェント車両工学専攻など、大学や専門学校でも関連する専攻や学院の追加が始まっています。

5.早起きして遅くまで頑張る：大学が当面の主力になる可能性は低い

しかし、現在、大学におけるインテリジェント運転人材の育成は、早くから始まっていたものの、遅れて到着したため、今日に至るまで、「質」と「量」の両面で依然として業界の現在のニーズを満たすことができていません。

中国インテリジェントカー未来チャレンジを例に挙げると、確かに新興のインテリジェント運転業界に向けた技術を蓄積し、人材を育成してきたが、ますます多くの企業が自動運転技術を商用化する中、彼らにとって候補者の競争経験は面接の際のおまけ程度にしかみなされない。

企業も同様の競争を通じて互いの能力をより慎重に検証し始めている。

一方で、自動運転技術は実用化段階に入り、多くの参加者が自らビジネスを立ち上げる光景は徐々に消えていった。

清華大学オートメーションシステム工学研究所の教授、ヤオ・ダンヤ氏は、さまざまな自動車コンテストは主に学生の興味を刺激するものだと考えているが、「この職業を目指す学生にどれほどの影響を与えるかは分からない」という。

現在、さまざまな大学にある無人運転の実験室や研究センターを見ると、業界のニーズを満たすことができないほど規模が小さいことに加え、他の制限もあります。

姚丹亜氏は、大学の研究室と企業と協力する研究室の目的は異なると述べた。

企業が社会貢献や研究を行うために利用する教育研究室があります。このタイプの研究室を卒業した学生が、資金提供元の企業に就職することはめったにありません。
企業の研究ニーズを支援するために設立された共同研究室があります。学生のトレーニングとはほとんど関係がなく、ほとんどの教師と学生は論文を完成させることだけに専念しています。
国家戦略に応え、基礎研究を行うために設立された、さまざまな人工知能研究所など、国費で運営される研究所もあります。

趙爽さんは今年修士号を取得し、新エネルギー車メーカーにADASアルゴリズムエンジニアとして入社した。

彼の意見では、論文重視のせいで、大学の学生のほとんどは数式を導き出してパラメータを調整する作業を行っており、これは実際のプロジェクトを行う企業のニーズとはかけ離れている。

「企業はプロジェクトを行う際に、すべての欠点を克服する必要があります。必ずしも最高の機器を使用する必要はありません。重要なのは信頼性と効率です。しかし、論文を発表する際には、N 回の実験から最高のデータを取得するだけで十分です。論文の革新的な点を見つけるために、ハイエンドで高価な機器も使用します。」

実際、自動運転の研究開発プロセスにおいて、企業は短期的な実装と商用化に重点を置いているのに対し、大学は長期的な最先端および重要なコア技術の獲得に優れています。

鄧志東氏は、高度な自動運転の人材を育成・輩出することが大学の主要な使命の一つであり、パートナー企業がそれを活用できると考えている。

そのため、企業と大学が協力して自動運転の研究所や研究センターを設立することが非常に必要になります。

しかし、現状では真に成功した協力事例は多くありません。

その理由は、一方では評価システムやメカニズムが大きく異なっており、他方では強みが異なっており、協力においては強みを生かして弱点を回避する必要があるからです。

例えば、大学の研究開発チームは通常小規模で、学生の管理は比較的自由であり、実行と効率は企業ほど良くないため、企業が大学にハードタイムノードの形でいくつかの高度なエンジニアリング開発タスクを完了することを要求するのは適切ではありません。

また、コア技術のブレークスルーには一定の失敗リスクが伴うことを考慮すると、学産連携においても一定の寛容さが求められる。

しかし、インテリジェント車両工学など、新たに追加された専攻では、実際には需要と供給のミスマッチが生じています。

例えば、近年、インテリジェントコネクテッドカー技術に特化した新設のインテリジェントビークルエンジニアリング専攻は、依然として機械系科目が中心のカリキュラム体系となっており、インテリジェントコネクテッドカー技術との全体的なマッチング度は比較的低い。

このタイプの専攻の学生の訓練方向は、インテリジェンスよりも電動化に向いており、学生の多くは自動車およびスペアパーツ、機械/設備/重工業、輸送/運輸/物流などの分野で就職しています。

独立した自動運転学科を設立するという選択肢以外にも、研究大学、応用大学、技能大学など、さまざまなタイプの機関が産業応用人材を育成するためにできることは実はたくさんあります。例えば、ドイツのデュアル教育システムを参考にしたり、シリコンバレーの「起業家インキュベーター」や「産学研養成」モデルから学んだりすることができます。探求の余地は非常に大きいです。

もちろん、現段階では、業界向けの人材の育成は、依然として主にキャンパス外の活動に頼るべきです。

しかし、L4自動運転会社AutoXの広報担当者は、一部の校外研修機関でコースを受講する場合、候補者がさらに複雑なプロジェクトに参加したことがあれば、同様の校外研修経験が役立つだろうとNew Intelligent Drivingに思い出させた。

ただし、候補者が単純な実装プロジェクトにしか参加していない場合、このタイプのプロジェクト経験により、候補者の技術的蓄積は同僚よりも遅く浅くなり、求職プロセスが困難になります。