从抢人到裁人，自动驾驶行业的人才泡沫破裂了吗？

[首发于智驾最前沿微信公众号]过去几年，自动驾驶行业的人才市场经历了一轮非常明显的过山车。

2020年至2021年，新能源车企、自动驾驶公司和互联网企业同时向智能驾驶、算法、大模型等方向加码，核心人才一度成为稀缺资源。

感知、融合、定位、规划控制等岗位被频繁挖角，资深算法工程师的薪资快速上涨，企业甚至需要通过高薪、期权、核心岗位和创始团队亲自邀约等方式争夺人才。

但到了2023年，部分车企开始缩减团队、项目合并，曾经大规模扩张的智驾部门也开始进行人员优化。

于是，自动驾驶人才泡沫是不是破了成为很多从业者比较担心的问题。

01

从人越多越快到人必须产生结果

早期自动驾驶企业扩充团队，有一个非常明显的特点，那就是先把人招进来，再寻找技术和产品的突破口。

这在每个行业快速发展阶段，几乎是通用的逻辑。

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当时企业面临的核心问题，是有没有足够的算法工程师、感知工程师、数据工程师和软件工程师去搭建完整团队。

尤其是在纯视觉、融合感知、高阶辅助驾驶等方向快速发展的阶段，人才数量本身就是研发能力的重要组成部分。

但到了2025年、2026年，行业竞争已经发生变化。

端到端技术逐渐成为主流方向之后，企业需要解决的问题不再只是有没有算法团队。

而是模型能不能真正进入量产系统，数据闭环能不能跑起来，模型迭代速度能不能跟上，算力成本能不能控制，系统在真实道路中的表现能不能稳定提升。

这意味着，一个只熟悉某个算法模块的人，其价值开始被重新评估。

在这个阶段，企业真正关心的是做的算法能不能部署到车上，模型性能提升之后能不能转化成用户体验，出现问题之后能不能快速定位，数据、模型、算力、工具链和车辆系统之间的问题能不能真正解决。

因此，今天行业里出现的裁员，并不能简单理解成企业不需要自动驾驶人才了，更像是过去那种大团队覆盖所有技术方向的模式开始失效。

02

人才没有消失

但纯岗位正在减少

2026年的智能驾驶人才市场其实非常有意思。

一边，企业仍然在招人。

工信部人才交流中心副主任任利华透露，2025年新能源汽车行业人才缺口规模达103万。

三电研发、智能驾驶领域专业人员尤为紧缺，智驾工程师供需比仅为0.38，相当于三个岗位争抢一名合适人员。

2026年发布的新质生产力人才报告显示，智能驾驶系统工程师需供比高达16，成为当前最为紧缺的岗位之一。

另一边，企业招聘时对人才的要求明显变了。

据某头部招聘平台2025-2026年行业报告，智驾算法类岗位的简历投递量同比增长约12%，但岗位数量同比下降约18%，供需比从2024年的1.5:1升至2.3:1。

与此同时，系统集成与量产交付类岗位的需求量同比增长超过30%。

纯应用层软件开发岗招聘量2026年同比暴跌74%。

某招聘平台上，自动驾驶感知算法相关岗位一年之内发布量降了四成多。

过去一个感知算法岗位，可能重点看目标检测、跟踪、融合等算法能力；现在则越来越强调算法与工程系统之间的连接。

一个端到端算法工程师不仅要理解模型结构，还需要理解数据闭环、训练流程、模型部署、算力约束以及车辆实际运行环境。

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从一些公开招聘信息也能看出这种变化。

当前智能驾驶岗位已经开始同时覆盖感知、定位、规划、控制、机器学习、大数据和系统开发等能力。

企业希望招聘的人不只是会写算法，而是能够参与完整智驾系统开发的人。

这也是为什么复合型人才越来越重要。

所谓复合型，并不是要求一个人同时精通所有技术，而是要求他至少能够跨越两个甚至多个技术边界。

例如，懂感知算法，同时理解工程部署；懂端到端模型，同时能够处理数据闭环；懂算法，又理解车辆控制；或者既有算法研发能力，又有量产项目经验。

2026年全国两会期间，全国人大代表、小米集团创始人雷军就明确指出，当前我国智能网联新能源汽车复合型人才缺口已达百万。

工信部相关文件也指出，智能网联新能源汽车的爆发式增长正倒逼人才体系革新，传统以机械为主的单一技能结构已难以匹配汽车+电子+AI的融合趋势。

企业亟须兼具机械、软件、电子电气、算法等多领域基础的复合型人才。

这些人之所以稀缺，不是因为他们掌握的知识更多，而在于能够将不同环节连接起来。

03

企业开始为落地能力而不是简历付钱

过去行业高速扩张时，名校背景、头部企业经历、大厂履历、热门算法方向，很容易形成明显的人才溢价。

到了今天，这些因素依然重要，但已经不能单独决定人才价值。

企业越来越关心一个问题，你到底把什么东西做成过？

做过多少模型并不是最关键的，关键是有没有真正跑上车；论文数量不是唯一指标，关键是有没有解决过真实道路中的问题；参与过多大的项目也不是核心，真正重要的是承担了什么责任。

这种变化其实已经蔓延到整个新能源汽车产业。

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与此同时，行业洗牌也在加速。

过去几年，一批长期依赖融资续命、始终未能实现自我造血能力的自动驾驶公司，在资本退潮后相继陷入困境。

据行业媒体不完全统计，仅2025年，国内自动驾驶领域涉及破产、清算或深度重组的规模以上企业就超过7家，这就不过多赘述了。

但这种洗牌并不等同于行业衰退，真正淘汰的其实是那些讲故事能力远强于交车能力的企业。

在这种背景下，智驾人才市场反而呈现出裁员和招人同时发生的局面。

企业并不是在减少招人，而是在换一种方式招人。

04

从抢人到养人

人才竞争进入下半场

2026中国汽车论坛人才分论坛上，多家车企达成共识，不再依赖外部挖人，转而构建自主人才培养体系。

中国人才研究会汽车人才专业委员会秘书长李喆乐在论坛上直言：“过去我们常说缺什么就补什么，但现在这个逻辑不成立了，因为你补不上。”

他进一步梳理了人才能力模型的变迁：“过去强调问题解决能力，如今更强调复杂问题解决能力；过去强调学习能力，如今要求快速学习；过去更多是模仿创新，如今越来越看重率先创新。”

与此同时，汽车工程师的成长周期正在被急剧压缩。

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李喆乐团队的最新调研数据显示，如今汽车研发校招生平均19个月便能独立胜任岗位，部分智能网联零部件领域甚至缩短至15个月。

对近500位汽车领军人才的画像分析显示，国内领军人才的平均年龄仅为37岁，整体成长周期较国际同行缩短了5至10年。

企业的一些举措其实也验证了这一现象。

小鹏汽车2025年管理技术类校招约500人，2026年超1000人，2027年计划近2000人。

吉利集团2026年招聘应届毕业生逾4000人。

企业正在从争夺存量转向培养增量。

05

分化

未来几年人才市场的基本格局

未来几年，自动驾驶人才市场将出现明显的分化。

真正掌握核心算法、具备量产经验、能够解决复杂工程问题的人，依然抢手；而技能单一、缺乏项目闭环能力的人，竞争压力会越来越大。

这也是为什么行业会同时出现裁员和缺人，这看起来矛盾，实际上并不矛盾。

企业缺的不是更多的人，而是更合适的人。

自动驾驶的人才泡沫，真正破裂的其实是过去的估值方式。

过去几年，行业曾把人才数量和技术能力过度绑定。

一个几千人的智驾团队，并不意味着系统比几百人的团队更强；一个年薪百万的算法工程师，也不代表一定能解决量产问题。

当自动驾驶从技术探索期进入规模化落地阶段，企业之间比拼的不再是谁先把团队搭起来，而是谁能用更少、更强的人，把系统持续做出来。

所以，2026年的自动驾驶人才不是进入了没人要的时代，而是进入了一个更现实的时代。

过去企业抢的是人，现在抢的是能把算法变成产品、把技术变成规模化交付的人，未来这一趋势只会更盛。