叨逼叨
“学而不思则罔，思而不学则殆。”
– 《论语》
掐指一算，我入职已经5个月了。感觉很难想象几个月前还在CMU CyLab跟着师兄做无人车的项目，还和那群Phd们说说笑笑。
没想到已经过去这么久了。下面想讲讲这段时间自己在工作上的一些思考吧。
学校和公司
总的来说，是两条线，一条是还是想解决实际问题，另一条是和这个要解决问题相关去寻找research的点，最后还是想发文章的。
但如果在公司解决这个实际问题的过程中，如果在公司里面满足OKR(object key result)的requirment了，我们就可以收手了，也不会去发文章。（不排除像tusimple/Uber ATG/baidu无人车等公司也会发文章）
公司的话，我们是要有营收和对客户负责的，学校里面的项目更多的是一些funding提供者想让这个实验室去探索看看会有什么效果，侧重点还是不同的。
学校里面主要协作的是学生，Phd和master或者本科生还有带头的教授，公司里面是一群engineer。学校里面的传带效应就很明显，如果老师很强，能培养一个很强的phd，会传带下去。但是如果这个phd走了，somehow会对后来的人有所影响吧。然后，学校里面感觉Phd更多时候还是自己去solo。但是公司的话，毕竟是一个更成熟的组织，document还有的流程会更规范一点。团体协作会更高效一些。
还有就是钱，实验室的钱感觉还是感觉会有限，老板总是会很抠。公司钱多，机器多，搞深度学习的什么的，就很舒服了。
(以上只是从我有限的经历里面去归纳的，因为经历有限，自己的结论和分析也难免有局限性。)
个人的职业道路的思考
总的来说，未来10多年，我想我都会投入到无人车这个行业里面，奉献自己的青春吧。能来到湾区真好，简直是无人车的天堂。
未来几年而言我会一直在我们公司，希望能为我们公司发展尽一份自己的力量。
自己现在摸了几个月的鱼，大概知道公司不同组是做什么，和自己组的主要任务了。我们组是perception，主要涉及深度学习，一些传统computer vision算法开发和相关的pipeline到production上面的deploy。
自己话目前是在做deep learning和dl的infra吧，短期是希望把deep learning在工业界相关的module都做一遍，还有希望自己可以从头到尾搭一个DL的pipeline。
在之后是希望可以不仅仅只做deep learning相关的module，组内其他的方向也尝试一下，如果不能从头到尾搭一个pipeline，那就争取和同事合作完成。
在之后是希望可以和其他组的人合作，开始去接触和熟悉公司更大的pipeline的上下游。在startup的好处是，你是可以从头到尾接触一遍公司的东西。
无人车行业的展望
无人车其实我感觉是AI里面的半壁江山吧。未来20年甚至30年，会有越来越多企业公司投入进去，这个行业也会越来越去影响人们的生活。
细分和落地是这个行业的趋势。做sensor的做sensor，做地图的做地图等等。L1-L3/ADAS（辅助驾驶系统）开始越来越成熟。
小场景（无人送快递nuro、菜鸟物流等），相比城市内更容易的场景（highway上面重卡 tusimple，plusAI等）。
无人车公司和车厂的合作越来越密切了。waymo其实不久前在底特律搞了一个site，底特律这么多车厂想想也知道为什么waymo这么做。
投资者还是很有耐心的。你看看软银在这个上面投了多少钱。
区域化。全球各个地域都开始兴起，尤以美国和中国为最。
具体就不展开讲了，当然也很久没有follow一些时新的信息了，粗粗总结了一下。
对于无人车自己还有很多很多想讲的，以后我会慢慢讲。