有人说做机械设计，汽车行业的传统技术工作已经跟不上潮流。
那么制造业的潮流是什么？
新能源技术，无人驾驶，人工智能...
也别说的这么高level，还不是嫌弃汽车行业某些公司和岗位的工资低。倘若把你安排到某众，实习定岗做什么你好像都能接受吧？
身边的同事，同学有不少人跳槽到威马，蔚来，小鹏等互联网车企，工作7年的普本生，基于高负荷的工作在一线税前拿到30几万，这些不算很多，从传统技术岗角度评价，倒也基本追平了同工龄去合资的人 （例如日产，基本也是30万左右）。
无论如何，我们毕业多年，真的对潮流望尘莫及。
听到这些，职场新人我衷心的建议几点：
第一，传统技术岗不会为你带来大的薪资改变，那些去了互联网车企的人，未必干的是新能源，无人驾驶技术，很可能只是换公司不换岗。所以薪资普遍并没有我之前提到的电子，软件方向的高。
第二，你嫌弃的工资低，应该是未来五年左右的薪资水平，而不应是毕业时的数字，车企没有捆绑终身的合同，别人走的路，你也会走。
第三，起薪低不能成为瓶颈，例如普本今年给到月薪5000和985研究生给到8000左右，这些差距没有比较的必要，因为你们的欲望都不止于此。
总而言之，无论研发还是制造技术，不同岗位之间，一般五年之后的差距才真正明显。虽然你我当初底薪相近，或者差2000元左右，但随着岗位的“价值差异”，升职，跳槽机遇等，几年之后如果不继续强势，合资人很可能被超越，普本生依然还会嫌弃自己的薪资。
所以，不希望你的工资低，重点应在接下来的五年
亚里士多德说：人是被习惯所塑造的。
从容的接受也好，急躁的去改变也罢，你怎样度过职场的一天，就怎样度过接下来的几年，甚至整个职业生涯。
我认为真正完美的职业生涯，应该是你认清了职场那些糟糕的现实后，不能爱上它，就努力改变它。
所以，只有持续学习的习惯，才可能塑造一个不嫌弃工资低的你。
而持续学习，应该抓住机遇，找对方向，才可能有如愿以偿的成效。
我曾坚持了一年时间把努力方向定在自学口语，成功应聘到了外企。因为我清楚，它们根本不在乎你是不是211，本科还是研究生。面试时我的英语六级证书像废纸一样摆在那里。老外只会说来吧，我们speak English。
我曾怀疑一个车辆出身的人，怎么可能做一个网站，但从类似车企项目经理的角色做起，我用了一年时间还是成功的上线了职瓣网。但事实证明这个机遇不但抓的很失败，而且方向也不对。竟然我曾自学编程，发现这也是不适合我的努力方向。
但毕业5年时，几经坎坷的坚持还是得到了一个适合我的结论：在公众号写点东西，可以挣点酬劳。
同时，我在毕业7年时，发现本以为机械的枯燥不能让我改变职场命运，但坚持下来，还真的带来了一些好的东西，例如额外的加薪。只是这点薪资，真的只能去拼一拼性价比了。比起那些从事新能源，人工智能技术的人，囊中羞涩的很。
后来我经常写人工智能在无人驾驶领域有哪些新兴的前瞻性岗位，工资如何丰厚，可能你再也不会嫌弃汽车行业工资低了。但好像事实目前确实如此，随便挂上边的技术岗都要比传统岗位高那么一些，甚至一倍以上。
但我对此不是想表达你去做了什么人工智能相关的工作就比我们做机械的值得推崇。我们从前面提到的机遇的角度来看：
为什么人工智能行业的工资那么高？
无论是吉利，长城这种老牌车企，还是蔚来，威马这种初创汽车公司，大家都在大力开发或者引进人工智能技术应用到无人驾驶汽车上。本质上就是由于人才资源储备不足，导致现在的缺口，而与之相反的机械专业人才，供过于求。这也可以说是大学专业培养的缺口创造的机遇。
据领英今日发布的全球AI领域技术人才分布图显示，中国目前的AI人才缺口超过5万人。 人才供不应求，导致领域岗位的薪资也自然水涨船高。
很多应届毕业生和职场新人，都想从事汽车行业有关的人工技术岗位，但无论你是985的车辆研究生，还是比较对口的计算机专业毕业生。其实你的专业能力还没能达到人工智能领域的知识层次。
这就说明了：我们这些传统专业的人，还是有机会的。虽不一定适合，至少也得试一试。谁让你嫌弃工资低了呢。
没准纵身一跃，就跳进了另一个工薪阶层。
其实，工资高的人工智能领域，没有太偏离你的专业知识
它的核心就是机器学习（Machine Learning）和深度学习。而它们的基础，就是编程（Python/c++等）和数学（高等数学/线性代数/概率论等）。这些车辆工程，机械类专业都有学习过，只不过C++学的比较浅显。
读到这，大胆的嫌弃你的工资低吧！
另外，AI是逻辑算法的执行，底层架构是大数据。所以人工智能如何变厉害？就要喂它“吃”大数据。汽车行业的大数据例如信号灯，行人，车辆，障碍物以及地面标线等等数据信息。
说来容易，但你想要进入这个领域，需要至少经过以下五个阶段的学习。
第一阶段：数学基础
高等数学／线性代数／概率论
第二阶段：编程知识
python工具库实战／python网络爬虫
第三阶段：机器学习
机器学习入门／机器学习提升
第四阶段：数据挖掘实战
数据挖掘入门／数据分析实战
第五阶段：深度学习
深度学习网络与框架／深度学习项目实战
几百个课时的学习是基本，但若想真正学明白，至少需要一些时间，如何正处于大学或者刚毕业不久，空闲时间较多，我觉得很有必要去思考这件事情。虽然自学被认可的程度不高，但从主机厂的角度来看，懂汽车，又懂应用人工智能技术的人，当前并不多见。
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