収入は減り、P8の年収は50万、AI軍勢が伝統的な自動車会社に流入

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自動車業界の上級ヘッドハンターである李源氏は、候補者である王明氏との半年間のコミュニケーションを経て、最終的に取引を成立させた。

Wang Ming は卒業後、大手インターネット企業に入社し、10 年以上の勤務の中でインテリジェント ドライビング ビジネスで重要な役割を果たしてきました。李源氏は、伝統的な自動車 OEM が所有する新しい自動車製造部隊ブランドから採用要請を受けたとき、すぐに王明のことを思い出しました。 「最終的に彼を決意させたのは、積極的に変化を求める姿勢だった」とリー・ユアン氏はTech Planetに語った。

王明氏に限らず、注目に値する人材の異動傾向としては、過去 2 年間で、AI と自動運転の全般的な方向に向かう業界の人材が従来の自動車会社からの就職機会に注目し始めていることが挙げられます。

以前、21世紀ビジネスヘラルドは業界関係者の話として、L4自動運転トラック会社Qiangu Technologyの元最高経営責任者Tao Ji氏が長安汽車に入社予定で、長安汽車のインテリジェント運転技術の責任者となり、長安汽車に直属する予定であると伝えていた。王軍大統領。公開された履歴書によると、Tao Ji氏は2010年にBaiduに入社し、Baiduの自動運転プロジェクトの構築プロセスに0から1まで参加した。

タオジ以外にも、そのようなケースはたくさんあります。今年2月には小鵬汽車の元自動運転研究開発副社長である顧俊麗氏が奇瑞汽車の副総経理に就任し、8月には元ホライゾン・インテリジェント運転研究開発部長の廖潔氏がBYDに入社した。インテリジェント運転上海チームの責任者として、またコア製品ラインチームのリーダーである元ファーウェイの自動運転ジャン・ジュン氏もジクリプトンに入社し、スマートコックピットやその他の事業を担当している。

自動車業界のアナリストはTech Planetに対し、商業化の観点から見ると、自動車はAIの実装に最も近いシナリオの1つであると語った。同時に、L4レベルの自動運転の導入は停滞しており、業界内で関連する人材の一部が余剰となっている。

従来の自動車会社がスマートエレクトリフィケーションの変革に次々と取り組んでおり、人材と市場との新たなマッチングが始まりつつあります。

従来の自動車会社が AI 人材を求めて競争

2020年6月10日、テスラは初めてトヨタ自動車を超え、世界で最も価値のある自動車会社となった。中国機械工業連合会のデータによると、今年上半期の中国の新エネルギー車生産・販売台数はそれぞれ378万8000台と374万台で、前年比伸び率は40％を超えた。

このため、従来の自動車会社はインテリジェンスと電動化による競争上の脅威を感じています。 2022年の中国電気自動車100フォーラム会議で、長安汽車の朱華栄会長は衝撃的な発言をし、「今後3～5年で中国（燃料自動車）ブランドの80％は電気自動車ブランドになると信じている」と語った。シャットダウンして交換してください。」

したがって、このような背景のもと、伝統的な自動車会社は近年、変革と躍進を加速し始めています。広汽愛安は2020年11月に独立して経営し、その後混合所有制改革に着手し、東風汽車は今年、独立した新エネルギーブランド「蘭図」を設立した。 2021年には長安汽車、CATL、ファーウェイが共同で「Avita」を立ち上げ、吉利汽車はハイエンドのスマート純電気ブランド「Jikrypton」を立ち上げた。

「電動化とインテリジェンスの追求は長い間、業界のコンセンサスとなってきました」と、前述の自動車アナリストはTech Planetに語った。新しい自動車製造勢力と比較すると、伝統的な自動車会社の「新しい第二世代」は資金と自動車製造の経験があるものの、関連するインターネットの考え方やソフトウェアが欠如しているため、かつてはスマートカーとの競争で不利な立場にありました。研究開発能力。

この傾向を受けて、従来の自動車会社の採用ニーズも変化してきました。 Li Yuan氏はTech Planetに対し、「これまで伝統的な自動車で採用された候補者のほとんどは、整備士、自動車工学、運輸などの専攻を卒業していました。現在、自動車業界は、ソフトウェア工学を専攻する人材を含め、ソフトウェアエンジニアリングにますます注目を集めています」と語った。学校の採用レベルでの人工知能。」

BYDは2023年に入学者数を大幅に拡大しており、公開情報によると、2023年のBYDの学校入学者数は合計31,800人に達し、このうち修士課程および博士課程の学生の割合は61.3%に達すると予想されています。 30,000人を超える新卒者のうち、80.8%が研究開発業務に投資される予定です。

同時に、ソーシャルリクルーティングのレベルでは、インターネット業界からAIや自動運転の人材の一部が従来の自動車業界に流れ始めている。しかし、テック・プラネット・コンサルティングのヘッドハンターの多くは、従来の自動車会社にはそのような人材を採用するための関連業界要件があると述べた。

「私たちは、大手インターネット企業の人材が従来の自動車会社、さらには新エネルギー会社に異動する場合、関連する自動車会社のプロジェクトでの経験があり、その知識と能力を移転できなければならないと常に言ってきました」とリー・ユアン氏は述べた。あなたが大手インターネット企業での経験を持つ単なる実務家であっても、自動車関連プロジェクトの経験が不足している場合、従来の自動車会社が開始したこの人材吸収戦争のニーズを満たすことはできません。

この要件の背後にあるのは、新エネルギー市場をめぐる戦いにおける伝統的な自動車会社の危機感です。インテリジェント軍拡競争が後半戦に突入する中、伝統的な自動車会社はソフトウェアアルゴリズムエンジニアの人材プールを拡大することで、自己研究と技術予測の能力を向上させようとしている。

「彼らはインテリジェントな運転、特にAIアルゴリズムの機能をできるだけ早く補完したいと考えている」と前述のアナリストは語った。したがって、適切な経験を持つ人材を社内で訓練するよりも外部から採用する方が明らかに早いです。 「業界は現在、非常に関与している。1、2年遅れていたら、我々は大きく遅れをとっていたかもしれない」とLi Yuan氏は語った。

高給取りの時代は終わった

王明氏が招聘された役職は、伝統的な自動車会社の「新第二世代」インテリジェント運転事業の責任者で、李源氏はテックプラネットに対し、同社のインテリジェント運転システムの確立を主導したと語った。

李源氏によると、王明氏の年収総額は300万以上で、伝統的な自動車会社の中では高給取りのポジションだという。しかし、王明氏が以前勤めていた大手インターネット企業が提供していた福利厚生や株などの収入と比べれば、それほど高くはない。 「そして、以前慣れ親しんでいた環境と比較して、新しい事業ではより多くの責任を負い、より大きな成果を上げなければなりません。」

給与の面では、インターネット企業と比較して、従来の自動車会社は AI 人材の争奪戦においてあまり有利ではありません。前述のアナリストは、「ある段階で、これは実際にはインターネット人材の溢れかえりによって引き起こされた選択である」と考えている。

財務報告データによると、2022年の上海汽車集団の給与総額は283億5,000万、一人当たり給与は13万1,000、広汽集団の給与総額は88億5,000万、一人当たり給与は8万8,000、長安の給与総額は69億4,000万、一人当たり給与は13万1,000である。一人当たりの給与は165,000です。インターネット大手テンセントの2022年の従業員1人当たりの平均年収は102万5300元に達した。

「高い給与は才能に好印象を与えるかもしれないが、伝統的な自動車会社はインターネット企業のような高い給与を提供することはできない」とヘッドハンターのユアン・ユアン氏はテック・プラネットに語った。さらに同氏は、伝統的な自動車会社の給与体系がインターネット企業とは異なることに触れ、「インターネット企業には年末ボーナスと株式が組み合わされているが、伝統的な自動車会社や新車製造会社でも現金が支給される」と述べた。

さらに、李源氏は、王明氏のようなハイレベルの人材と比較して、伝統的な自動車会社の現在の主な採用ニーズは、5～8年の関連経験を持つ実務者に集中しているとも述べた。チーム全体の報酬はそれほど高くありません。」

同氏が採用した5～8年の関連経験を持つ人材の中には、従来の自動車会社が提示する年収パッケージは一般に50万～80万の範囲だった。大手インターネット企業と比較すると、2021年に北京の985大学で修士号を取得したリン・リン氏は、卒業した年に中国のとある工場から受け取った年間給与はすでに50万に達する可能性があると述べた。

これらの人材のほとんどは技術専門家として従来の自動車会社に入社し、1 ～ 2 つのプロジェクトを担当する可能性が高く、その役職レベルはインターネット業界の P7 または P8 に相当します。

リー・ユアン氏はテック・プラネットに対し、この業界を超えた市場の人材の流れにおいて、給与はその地域の物価水準、従来の自動車会社が提供できる付随的福利厚生、さらには雇用の安定性など、多くの要素によって評価されると語った。

同氏は、市場の選択に直面した場合、これらの人材は給与を直接比較するよりも市場を観察し、積極的に変化を受け入れる必要があると述べた。

＃＃ 左か右

インターネット企業から従来の自動車企業への人材の流れの中で、「適応しない」という現象も起きています。

李源氏が採用した人材の多くは、従来の自動車会社とインターネット会社の違いについて話しており、「なぜ効率がこんなに低いのか」「何度も言っているが、」といった不満の声も上がっている。多くの問題が未解決のままです。」

自動車製造業界はインターネット企業に比べて報告チェーンが長く、当然意思決定サイクルも長くなります。 「以前は 3 年という大きな製品サイクルでしたが、現在は 1 年半に短縮されましたが、それでもインターネットの製品サイクルよりははるかに長いです。」

Li Yuan 氏は Tech Planet に対し、そのような前提の下では、労働文化から報告チェーンに至るすべてが新たな課題であると語った。しかし同時に、Li Yuan 氏は、この種の「適応しない」ことは正常であり、業界の変革には対応する適応サイクルが必要であると信じています。

「私たちが外資系企業を採用していた初期の頃は、最初は外資系企業に行くほうがいいと誰もが思っていました。しかし、外資系企業が一定の上限に達すると、やはり外資系とは異なるワーキングモデルを持つ国内のインターネット企業を選ぶようになるのです」企業。」

しかし、その中で、新しい自動車製造会社も、この人材グループにとって妥協の選択肢とみなされてきました。インテリジェント運転業界の実務家はテックプラネットに対し、「NIOやXpeng Motorsなどの新興自動車メーカーは、従来の自動車会社よりもインターネット企業の雰囲気に近い」と語った。

袁源氏は、従来の自動車会社とは異なり、新しい自動車製造会社が緊急に必要としている人材は自動運転分野の実践者ではなく、サプライチェーンやインテリジェント製造分野に集中していると述べ、「本質的にこれは需要と供給の関係である」と語った。状況が「不一致」です。

今年に入ってから自動車業界の価格競争が激化し、伝統的な自動車会社も新車メーカーもAIや自動運転関連人材の採用需要は低迷傾向にある。

「昨年の今頃、採用トレンドは活況を呈していた。インテリジェント運転アルゴリズムやAI関連の経験を持つ候補者には、7、8件のオファーだけでなく、5、6件のオファーもあった」とLi Yuan氏は語った。

しかし、競争が激化するにつれ、従来の自動車会社からの関連人材の需要は満たされてきました。 「今年は、インテリジェント運転の需要全体が減少しました。」李源氏は自身の採用状況に基づいたデータを挙げ、昨年と比較して、従来の自動車会社によるインテリジェント運転の採用需要は2分の1減少したと述べた。 3分の1です。

「AI四虎（SenseTime、Megvii、Yitu、Yuncong）によるこれまでの熱狂的な人材拡大とは異なり、従来の自動車会社はコストと管理システムの制約の下でより慎重になるだろう」とユアン・ユアン氏は述べた。

(インタビュアーの希望により、記事内では王明、李源、周周、林林、袁源はすべて仮名です。)