[간체자]
中国新职人 |“85后”AI算法工程师:投身自动驾驶 干点有意思的事
中新网10月10日电(中新财经记者 谢艺观 左雨晴)13年前,穆北鹏从清华大学远赴麻省理工学院,多年求学生涯后,这位外人眼中的学霸又重回故土,专注自动驾驶领域。
“当时的想法是不要浪费国家花在你身上的钱和精力,干点有用、有意思的事情。”谈及此,她的语气仍然坚定。
图为穆北鹏(左二)与同事沟通工作事宜。受访者供图
“想干点有意思的事情”
穆北鹏口中有意思的事情就是自动配送。
2016年,在麻省理工学院获得博士学位后,她进入Facebook Reality Lab实验室,在Facebook的VR/AR前瞻项目从事定位和物体运行轨迹等研发。
但“故乡的风”一直深深吸引着她。“虽然留在美国可以过另一种生活,但我们自小在国内长大,文化和价值认同感强,呆在这里会浑身舒畅,就像鱼儿在水里游,自由自在。”
2018年,她像鱼儿一样游回了国,此后一直从事自动驾驶领域的工作。
目前,穆北鹏是美团自动车配送部AI算法工程师,主要负责用自动驾驶技术以及一些机器人配套技术去解决即时配送问题。
“自动配送车在公开道路行驶的过程中,我主要负责环境感知、地图定位等模块的研发。”穆北鹏解释道。
很多人都熟悉常规配送,下单之后,订单通过系统传到后台,后台把订单推送到离家最近的服务站点,货物分拣人员根据订单把包裹打包好后,再由骑手配送上门。
“但自动配送就不一样了。”按穆北鹏的话说,货物完成打包之后,由工作人员装载到自动配送车上,小车会自动行驶到距离小区最近的集散点,末端骑手从车上取单以后送到家门口。“这种人机协同的方式,能让骑手在路上奔跑的时间以及辛苦程度大幅下降,让精力集中在送货上门环节。”
配送方式的改变,带来的是服务水平的明显提升。“一方面,自动配送车一次性装载货物更多,可以在一定程度上提高货物出站效率;另一方面也能减轻骑手在道路上往来奔波的辛苦,尤其是在雨雪雾以及夜间等,自动配送车能更好地为骑手提供配送辅助。”她表示。
“曾担心一毕业就失业”
虽然如今在自动驾驶的路上一步一个脚印踏实走着,但走上这条路并不是穆北鹏主动选择的结果。
2011年,穆北鹏初到麻省理工学院时,并没有确定一个明确的研究方向。机缘巧合下,她师从Johnathan How教授,开始从事分布式机器人系统的机器学习和路径规划研究。
当时自动驾驶还是非常小众的领域,产业发展处于前期,穆北鹏注意到,毕业的师兄师姐大多选择去学校任教或去咨询公司任职。
“那时候会有一种感觉,一毕业就失业了。”穆北鹏笑言,这好像是一个出路很窄且没有实际应用的行业。
让她心态首次发生变化是看到同校学生创立的一家仓储智能公司。“当时看到他们展示的技术,心里很受冲击。那是我第一次意识到,我们这个技术方向还有点产业上的用处,甚至能有一些落地应用场景。”
2016年,穆北鹏从麻省理工学院毕业时,自动驾驶已备受资本追捧。全球车企、科技企业、创业公司,涌入智能驾驶市场,推动智能驾驶产业化发展。
“觉得一个新技术的时代开始了”
穆北鹏感叹时机的玄妙,“当周围的人都去做这件事,你会觉得一个时代开始了。”毕业后,穆北鹏毅然投身到自动驾驶的浪潮之中。
虽然在自动驾驶领域,国外发展得更早,但穆北鹏选择回国从事自动驾驶技术研究工作的一个重要原因是国内相关产业发展速度更快,政策支持力度很大。
“谷歌很早就开始布局智能驾驶领域,国内多数公司自2015年、2016年才开始做,但论发展规模和速度,国内迭代更快。”
“这是国内非常厉害的地方,有一定技术人口优势,短时间内培养了非常多优秀的年轻从业者。”穆北鹏认为。
身处研发一线、感受着技术巨大变化的穆北鹏说,“它是会滚滚向前的,每个时代都会有新的技术出现,有更多人参与进来,让这个技术变得成熟,然后又有更新的技术出现。”
“在这里面,你需要保持开放的心态和持续学习的能力,大至国际竞争,小至自身职业发展,这都是技术人员最根本的东西。”
接下来一两年时间,穆北鹏和同事们会在提升技术规模化落地效率上下功夫。“比如说研发出更通用的智能技术,不需要提前采集和准备很多环境数据,车辆也不需要提前做长时间、事无巨细的测试,就能较快地启动新的较大区域乃至于城市运营。”(完)
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中國新職人 |“85後”AI算法工程師:投身自動駕駛 乾點有意思的事
中新網10月10日電(中新財經記者 謝藝觀 左雨晴)13年前,穆北鵬從清華大學遠赴麻省理工學院,多年求學生涯後,這位外人眼中的學霸又重回故土,專注自動駕駛領域。
“當時的想法是不要浪費國家花在你身上的錢和精力,乾點有用、有意思的事情。”談及此,她的語氣仍然堅定。
圖爲穆北鵬(左二)與同事溝通工作事宜。受訪者供圖
“想幹點有意思的事情”
穆北鵬口中有意思的事情就是自動配送。
2016年,在麻省理工學院獲得博士學位後,她進入Facebook Reality Lab實驗室,在Facebook的VR/AR前瞻項目從事定位和物體運行軌跡等研發。
但“故鄉的風”一直深深吸引着她。“雖然留在美國可以過另一種生活,但我們自小在國內長大,文化和價值認同感強,呆在這裏會渾身舒暢,就像魚兒在水裏遊,自由自在。”
2018年,她像魚兒一樣游回了國,此後一直從事自動駕駛領域的工作。
目前,穆北鵬是美團自動車配送部AI算法工程師,主要負責用自動駕駛技術以及一些機器人配套技術去解決即時配送問題。
“自動配送車在公開道路行駛的過程中,我主要負責環境感知、地圖定位等模塊的研發。”穆北鵬解釋道。
很多人都熟悉常規配送,下單之後,訂單通過系統傳到後臺,後臺把訂單推送到離家最近的服務站點,貨物分揀人員根據訂單把包裹打包好後,再由騎手配送上門。
“但自動配送就不一樣了。”按穆北鵬的話說,貨物完成打包之後,由工作人員裝載到自動配送車上,小車會自動行駛到距離小區最近的集散點,末端騎手從車上取單以後送到家門口。“這種人機協同的方式,能讓騎手在路上奔跑的時間以及辛苦程度大幅下降,讓精力集中在送貨上門環節。”
配送方式的改變,帶來的是服務水平的明顯提升。“一方面,自動配送車一次性裝載貨物更多,可以在一定程度上提高貨物出站效率;另一方面也能減輕騎手在道路上往來奔波的辛苦,尤其是在雨雪霧以及夜間等,自動配送車能更好地爲騎手提供配送輔助。”她表示。
“曾擔心一畢業就失業”
雖然如今在自動駕駛的路上一步一個腳印踏實走着,但走上這條路並不是穆北鵬主動選擇的結果。
2011年,穆北鵬初到麻省理工學院時,並沒有確定一個明確的研究方向。機緣巧合下,她師從Johnathan How教授,開始從事分佈式機器人系統的機器學習和路徑規劃研究。
當時自動駕駛還是非常小衆的領域,產業發展處於前期,穆北鵬注意到,畢業的師兄師姐大多選擇去學校任教或去諮詢公司任職。
“那時候會有一種感覺,一畢業就失業了。”穆北鵬笑言,這好像是一個出路很窄且沒有實際應用的行業。
讓她心態首次發生變化是看到同校學生創立的一家倉儲智能公司。“當時看到他們展示的技術,心裏很受衝擊。那是我第一次意識到,我們這個技術方向還有點產業上的用處,甚至能有一些落地應用場景。”
2016年,穆北鵬從麻省理工學院畢業時,自動駕駛已備受資本追捧。全球車企、科技企業、創業公司,涌入智能駕駛市場,推動智能駕駛產業化發展。
“覺得一個新技術的時代開始了”
穆北鵬感嘆時機的玄妙,“當週圍的人都去做這件事,你會覺得一個時代開始了。”畢業後,穆北鵬毅然投身到自動駕駛的浪潮之中。
雖然在自動駕駛領域,國外發展得更早,但穆北鵬選擇回國從事自動駕駛技術研究工作的一個重要原因是國內相關產業發展速度更快,政策支持力度很大。
“谷歌很早就開始佈局智能駕駛領域,國內多數公司自2015年、2016年纔開始做,但論發展規模和速度,國內迭代更快。”
“這是國內非常厲害的地方,有一定技術人口優勢,短時間內培養了非常多優秀的年輕從業者。”穆北鵬認爲。
身處研發一線、感受着技術巨大變化的穆北鵬說,“它是會滾滾向前的,每個時代都會有新的技術出現,有更多人蔘與進來,讓這個技術變得成熟,然後又有更新的技術出現。”
“在這裏面,你需要保持開放的心態和持續學習的能力,大至國際競爭,小至自身職業發展,這都是技術人員最根本的東西。”
接下來一兩年時間,穆北鵬和同事們會在提升技術規模化落地效率上下功夫。“比如說研發出更通用的智能技術,不需要提前採集和準備很多環境數據,車輛也不需要提前做長時間、事無鉅細的測試,就能較快地啓動新的較大區域乃至於城市運營。”(完)
[출처]https://www.chinanews.com.cn/cj/2024/10-10/10299085.shtml