投身自动驾驶的算法工程师

　　13年前，穆北鹏从清华大学远赴美国麻省理工学院，多年求学生涯后，这位大家眼中的学霸又重回故土，专注自动驾驶领域。

　　“当时的想法是绝对不能浪费时间，要干点有用、有意思的事情。”谈及此，她的语气仍然坚定。

　　“减轻骑手往来奔波的辛苦”

　　2016年，在麻省理工学院获得博士学位后，穆北鹏进入Facebook Reality Lab实验室，在脸书的VR/AR前瞻项目从事定位和物体运行轨迹等研发。

　　“当时我身边也有同学选择留在美国，但我从小在国内长大，文化和价值认同感强，回到国内会浑身舒畅，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。

　　“曾担心毕业后没有合适的工作”

　　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，她师从乔纳森·霍尔教授，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，曾担心毕业后没有合适的工作。”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，我们这个技术方向是有产业上的用处的，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。

　　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，穆北鹏进入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。”穆北鹏说。

　　身处研发一线、感受着技术巨大变化的穆北鹏说：“技术会滚滚向前，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。”

　　“身处其中，从业者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。”她说。

　　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。”穆北鹏说。（谢艺观 左雨晴）

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