張楊，一名化名的新入職員工，在其職業(yè)生涯的新起點遭遇了意想不到的考驗。他的新雇主在入職首日便要求他透露前東家——理想汽車的輔助駕駛算法與代碼。面對這一不合規(guī)的要求，張楊選擇了拒絕，并很快離開了這家公司。

理想汽車近年來因其在輔助駕駛領域的迅速突破而備受矚目，成為了同行競相探索的秘密花園。隨著輔助駕駛技術的不斷演進，從傳統(tǒng)的基于規(guī)則方案轉向“端到端”模型路線，車企對人才的需求也發(fā)生了翻天覆地的變化。如今，中國車企對AI人才的渴望程度，堪比互聯網大廠與AI公司。

在激烈的市場競爭中，車企內部的競爭同樣激烈。輔助駕駛部門常常采取團隊賽馬、立軍令狀、集體封閉式開發(fā)等高壓手段，甚至不惜以“做不出來就換人”的決絕態(tài)度推動項目進展。在這種高壓環(huán)境下，挖角高端人才、解密競爭對手技術，成為了不少企業(yè)的“潛規(guī)則”。

今年以來，輔助駕駛領域的第一梯隊公司人才更是成為了各大車企爭搶的對象。獵頭們紛紛透露，在端到端、AI大模型這股浪潮中，華為、理想、Momenta三家公司成為了人才流失最為嚴重的“重災區(qū)”。理想汽車CEO李想曾在公開場合表示，理想輔助駕駛團隊的核心成員在2024年、2025年初幾乎都接到了超過20個獵頭的電話。

然而，高端人才的爭奪往往伴隨著競業(yè)風險與法律糾紛。據知情人士透露，理想汽車今年曾起訴一名跳槽至同城企業(yè)的員工，索賠金額高達千萬元級別。最終，雙方選擇私下和解，員工向理想汽車賠付了一年工資的金額。類似的競業(yè)協議訴訟并不少見，理想汽車還曾起訴南方一家頭部新能源車企的員工，和解后后者賠付了超百萬元。

競業(yè)限制與法律訴訟，已成為車企防止技術外溢、抑制對手發(fā)展的常用手段。在新能源汽車行業(yè)產品力日益同質化的今天，輔助駕駛技術成為了車企為數不多的差異化競爭點。隨著輔助駕駛進入“端到端”模式，“更大數據量更強模型表現”的Scaling Law定律依然有效，同時VLM（視覺-語言模型）/VLA（視覺-語言-動作模型）等多模態(tài)大模型也開始嶄露頭角。

面對技術迷霧，中國車企們只能自行探索。華為、理想、小鵬、Momenta等公司，成為了行業(yè)中成長最為迅速的代表。理想汽車從曾經的“落后生”一躍成為行業(yè)第一梯隊的玩家，自2023年至今，理想汽車內部嘗試了多種技術路線，包括依賴地圖的城市NOA方案、輕地圖方案、端到端+VLM，以及新一代方案VLA。

而華為和Momenta則是行業(yè)中高級輔助駕駛落地規(guī)模靠前的技術供應商。華為乾崑智駕ADS的裝機量已突破50萬，預計今年底將達到200萬輛；Momenta的方案搭載量也已經接近30萬輛。這些公司流出的技術人才，往往受到同行的熱烈追捧，尤其是今年重點發(fā)力輔助駕駛的新、舊勢力車企。

比亞迪今年掀起了輔助駕駛平權運動，推出了天神之眼A、B、C三大平臺。C平臺功能由比亞迪自研，具備高速NOA等功能，甚至在比亞迪7萬元級的海鷗車型上都能搭載。為了加快新方案的進度，比亞迪技術院院長楊東升、輔助駕駛負責人李鋒曾多次前往上海，積極招攬技術人才。

小米汽車也在積極補足輔助駕駛能力，從新勢力公司招募了多位人才加入。小米雷軍還招攬了英國自動駕駛公司Wayve的原主任科學家陳龍，加入小米輔助駕駛團隊。但人才的流動是雙向的，理想汽車自身的成長也離不開關鍵技術骨干的加盟。在招攬一位核心技術人才時，理想汽車甚至幫該員工向前司支付了數百萬元的競業(yè)賠償。

然而，隨著“端到端”方案的落地，理想汽車內部開始了人員精簡，部分輔助駕駛人才開始向外溢出。為了防止核心骨干快速流失，理想汽車要求輔助駕駛團隊的員工簽署保密協議，尤其是參加最新的VLA項目的員工，在項目落地之前都不能離開。若員工提出離職，需在非核心部門脫敏6個月后方可離開。華為輔助駕駛團隊也有類似的項目保密協議。

盡管車企們試圖通過保密協議爭取6-8個月的領先身位，但端到端、大模型路線的迭代速度非常快，6-8個月后可能就不再是最新的技術和模型了。從硅谷到中國，從AI公司到車企，這場圍繞頂尖大腦的爭奪戰(zhàn)已進入白熱化階段。而2023年至今輔助駕駛行業(yè)的技術路線劇變，也讓人才流動成為行業(yè)興衰的晴雨表。

在這場激烈的競爭中，一些車企試圖通過捷徑來獲取成果。有傳言稱，一家輔助駕駛供應商以“白盒”形式向一家新勢力車企交付了代碼方案后，該車企的輔助駕駛員工幾乎人手一份代碼。很快，這家供應商的算法代碼就開始出現在其他車企手中。盡管這種拼湊出來的“可用”方案與行業(yè)第一梯隊追求的“好用”方案仍有距離，但對于一些跟隨型企業(yè)而言，能做出來就已經不錯了。

然而，輔助駕駛的技術進化并未停止。從基于規(guī)則的方案到“端到端”，再到當下被看好的VLA模型，每一次技術架構的換代都是一場全新的挑戰(zhàn)。即便是華為、理想、Momenta等頭部玩家，也仍在摸索中前行。在特斯拉停止公開技術PPT后，國內頭部玩家只能自行探索，用累積的工程化能力為AI的不確定性兜底。

在輔助駕駛技術迷霧尚未撥開之前，中國的車企和技術供應商公司需要穿越無人區(qū)。AI人才的流動和企業(yè)之間的攻防，在一定程度上有助于抬升行業(yè)的技術海平面基線。但對于跟隨型企業(yè)而言，若僅依賴人才流動所帶來的技術外溢，或企圖通過捷徑來獲取成果，而缺乏自身的原創(chuàng)性思考與前瞻性判斷，那么將很難在行業(yè)競爭中立于不敗之地。