以下文章来源于 36 氪汽车 ，作者肖漫

文｜肖漫

编辑｜杨轩 李勤

来源｜36 氪汽车（ID：EV36kr）

封面来源｜《敦刻尔克》剧照

" 再不跳，可能就晚了。"" 留在这里会越来越不值钱。"

这些话，孙新阳越来越高频地听猎头、离职同事说起。这种紧迫感，也促使他今年春天开始认真考虑离开小鹏。

离职前的三四个月里，他每个月都会迎来一个新的直属领导，工位满了又空。许舟同在小鹏，他所在的团队也是如此：半年时间，他送走了 9 个同事，每个月都要在群里说一次 " 祝前程似锦 "。他们去的地方高度一致——机器人公司。

这是一场自 2024 年发端，已经持续近 2 年的机器人人才吸纳潮，而汽车智驾领域是最大的人才流出地。这场迁徙浪潮，似乎正走完它最疯狂的人才招揽期。

业界曾经流传着这样的故事：最急需人才之时，机器人公司可以以 3 倍薪酬挖走汽车智驾工程师；有机器人公司一号位亲自拍板，为了吸引联合创始人加入，开出了为他解决房贷的条件。

但走到今天，最疯狂的故事已经变少，更常见的跳槽条件是 50% 的薪酬涨幅——仍有溢价，但趋于合理。

选聘人才的条件，也从最开始的宽泛，走向明晰。最初，只要做过自动驾驶，就有机会被机器人公司招进去，只要做过感知、规划，凭着一段汽车行业的研发经历，就能拿到翻倍薪资和一纸期权。

一年之后，条件已经收窄。机器人公司只想要做过 VLA（视觉 - 语言 - 动作模型技术路线），甚至只想要上手过真机器人的技术人。

钱和资源是有周期的，职业机会也是。随着宇树机器人的 IPO 首日一度突破 4000 亿市值，以及明确排队等着上市的头部机器人公司名单确认，机器人赛道的资金正向头部集中。前理想汽车 AI 首席科学家、今年创办斜跃智能的陈伟对 36 氪说，他认为窗口期会在 2028 年关闭。

" 已经过了只看理念和模型的阶段，目前所有人都在往产品、往落地看，" 陈伟对 36 氪说，现在具身产业已经是 " 万事具备、只差模型 " 了，而即便物理模型比大语言模型的发展慢一点，能力成熟可能也就是两三年的时间。而随着机器人公司的阶段变化，它们需要的人才画像也随之改变。

要跳槽吗？跳去机器人行业是不是只能赚一波快钱？跳去后会不会一地鸡毛？依然有许多人在观望。汽车这样的行业落地、稳健、真实，而机器人行业技术未收敛，还处在资本 " 为梦想买单 " 的阶段，目前几百家具身公司未来大概率会经历淘汰赛。为此，36 氪访谈了许多已经跳去机器人公司的 " 老汽车人 "，请他们分享了以身入局的真实体感。

这不仅仅是汽车人才流向机器人产业的故事。面临任何一个新产业、新机会，这些故事可能都会反复上演。

那些离开的人

陆源 2023 年一毕业就加入理想。那年理想卖了 37 万辆车，李想刚开始带着高管学华为，还会在社交媒体上大谈对行业、对组织架构和产品的设想。在当时的汽车业，人们还相信主导格局的人是做设计的产品经理，而不是剥削供应商的采购经理。

这也是汽车业仍在大力投入技术研发，将技术视为竞争关键的时刻。郎咸鹏、贾鹏、夏中谱都还在理想，陆源和他们一起经历了端到端百日冲刺、理想 VLA 的研发。

后来，这个让理想坐上智驾牌桌的团队就和汽车业对技术的信仰一起消散。夏中谱、贾鹏、王佳佳等高管接连出走创业，陆源身边的同事也在一个接一个的离开，有的跟随贾鹏去了至简动力，有的则被其他具身公司挖走。

每隔一段时间，工作群里就会少一个熟悉的名字。

后来，陆源和同事私下讨论的内容不再是智驾相关，而是 " 机器人公司需不需要 VLA 的人 "、" 具身公司还招不招智驾的人 "、" 机器人公司值不值得去 " ……

图为小鹏机器人 IRON

事实上，过去两年，几乎所有头部汽车公司都在预研机器人。去年小鹏机器人 IRON 仅是在台上走了两分钟，让小鹏的股价三天涨了 20%；理想今年年初也正式成立人形机器人业务；比亚迪、长安也都有内部预研。

但陆源、许舟、孙新阳等人几乎没有考虑过留在主机厂里。

" 智能驾驶还是核心业务，公司不会允许太多人转过去。" 陆源说道。理想的人才、卡、算力、数据各种资源都在汽车业务上。当然，机器人团队也有不少智驾工程师，但据陆源了解，大多数都是在智驾体系里发展不顺的人过去。

许舟也有类似感受。他刚进小鹏时就知道公司一直有机器人团队。2025 年，公司曾在内部展示过机器人去工厂搬运、打螺丝的 demo。但真正到了发布会，大多数 demo 都没办法现场演示。

" 机器人团队有不少是之前智驾过去的人，但大多数也是内部竞争失败过去的。" 许舟说。

汽车公司也不想太多人才流失，小鹏对离职员工有 3 个月的 " 静默期 " 要求，" 机器人公司本来要人就比较急，拖三个月很容易把 offer 拖没。" 许舟对此很愤慨。

" 挡不住的，没办法，这个大势是不可逆的。" 许舟说道。

在交谈中，许舟、陆源、林业军都提到一个观点，"（智驾）这条路已经看到结局了，接着往下做意义不太大。"

" 两年前的智驾是从 60 分到 80 的阶段，现在的智驾已经是从 90 分到 95 分，往下继续努力，边际效应是递减；但具身才刚刚开始，是 20 分到 60 分的阶段，对想做一番事业的人来讲，这更有前景。" 许舟说。

在理想三年的时间里，尽管参与了很多个关键项目，但陆源还依旧只是 IC（individual contributor" 个人贡献者 "），继续往上大概率就是按晋升体系慢慢往前走，但到了机器人公司，陆源已经是一个十人团队的负责人，掌握具身全链路研发。

陆源本科学的就是机器人，那时候学的是机械臂控制，可以用规则去控制机器人，但现在的机器智能完全是一个以 AI 为中心的系统问题，需要接触整个链路才能真正触及最关键的技术问题。

这也是第一次，他觉得自己终于回到了最初想做的事情，且相信自己能在这件事上发挥作用。

" 在稳定发展的行业，你很难和那些天才少年坐到一张桌子说话；但在一个混乱的新行业，每个人都有重新洗牌的机会。" 陆源说道。

具身让更多人有了身份跃升的机会。另一位车企算法工程师也告诉我们，他的前同事本来在蔚来只是一个 P7 级别的 " 大头兵 "，去智元后，已经开始带领十几人的预研团队，负责基础模型研究，连续发表论文。

" 在车企累，去具身一样累，但那边给的钱多，有期权还有未来，不用动脑就能想清楚。" 比亚迪智驾业务 HR 林伟昌对 36 氪说，" 去具身就是赌个大的，赌不出来钱又不会少，机器人公司给的现金也很多。"

这种重新定价，很快蔓延到整个行业。一位长期负责智能驾驶招聘的猎头告诉我们，今年上半年，他推荐成功的六十多位候选人里，95% 来自智能驾驶团队，其中九成都在看具身岗位。

在孙新阳的视角里，猎头给他推荐的工作也在发生着变化。两年前，他换工作期间，猎头给他推的 3/4 是智驾方向的公司，1/4 是具身企业；而在今年，已经完全相反—— 3/4 是具身企业，1/4 是汽车相关公司。

如果孙新阳继续待在智驾领域，大概率只能拿到 30% 的涨幅，而转型具身，50% 的薪资涨幅已是基本线。

" 前沿方向资历比较浅的同学薪酬总包在 60-80 万浮动，资深工程师有可能会在 100 万左右。" 上述猎头说道。

新兴行业崛起时，人才的工资有时是行业的融资强度和高密度的招聘博弈出来的。上一次非互联网领域的工程师薪资暴涨，还是在 2020 年的半导体行业。当时国内涌现诸多 GPU 创业公司，有的工程师三个月跳槽一次，工资一年能涨两倍多。五年后，这些 GPU 公司上市估值暴涨时，当年做出选择的工程师已经赚到其他行业工程师几十年的收入。

该猎头举例说，一名在小米工作仅一年的算法工程师转型具身公司，薪资总包从 70 万涨到 110 万，外加期权。即使期权最后变成一张废纸，对他来说，这也是一笔不亏本的买卖。

IT 桔子数据显示，2026 年上半年，国内具身智能与机器人领域共发生 288 起融资，融资额超过 460 亿元。

据不完全统计，目前具身智能赛道估值过两百亿的公司已经有 20+ 家，且这个数值还在不断增加。" 很多机构都有专门的人盯着交大、哈工大、港科大，也有人长期盯着大疆和汽车公司。" 一位一级市场投资人说，" 只要有人出来创业，我们第一时间就去接触。"

另一位接近宁德时代产业投资的人士则告诉我们，他们内部有两类项目最容易获得认可：" 小天才创业，和汽车圈老人创业。"

即使不是最核心的业务负责人，也能够在这波浪潮中拿到不错的融资数额。有业内人士透露，地平线的 HSD 核心算法负责人刚出来创业就有各种头部投资机构蜂拥而至，估值马上突破千万级美元。

一场迁徙开始了。

对很多智驾工程师来说，他们离开的与其说是汽车，不如说是一个 " 已经知道终点的行业 "。而他们奔赴的，是一个还没有答案的地方。

从楼房搬进茅草屋

" 来了之后发现，这儿什么都没有。" 刚进入新公司不到一个月，许舟就发现进入的并不是另一个智能汽车行业。

另一位前车企算法工程师说：" 以前住的是楼房，现在搬进茅草屋。"

车企习以为常使用的 " 数据平台、训练框架、算力平台 "，在机器人初创公司都需要一点点组建。

许舟现在任职的公司从阿里、百度、字节、腾讯等多家公司租赁算力，算力平台之间互不相通，这导致他训练一个共用模型时，数据调用、中转都非常麻烦，" 这种事情一般要花掉一个人一整天时间。"

以前在小鹏，他们用的训练卡是阿里提供的，存储也是买阿里云服务，算力卡能够直接读到训练数据，许舟说道，" 一直以来我们都认为这是基本的。"

初创公司体量较小，只能小批量买入算力，云厂商给到的资源倾斜也不多，只能分批购入。创始人已经安排一个人专门在解决这个问题，" 没办法，初创都是这样子。" 许舟说。

不仅是数据，在初创公司里很多东西都要从零开始。陆源成为团队负责人之后，发现自己每天干得最多的不是训练模型，而是在招人、找本体、搭流程。

很多事情，在理想早就有人做了，到了这里，全部归零。" 你见过理想那种打仗的模式，每个人负责自己突围的方向，出来以后才知道，那种状态其实特别难得。现在什么都没有，什么都要自己管。" 陆源说道。

有人开始不适应。许舟团队里不少同事来自阿里、百度和字节，他们很快开始焦虑。对他们来说，初创公司 " 太小作坊了 "，一些人刚入职两个月就开始打听下一份工作，正在考虑往智元、自变量这类已被视为 " 大公司 " 的创业公司跳槽，至少那些公司体系更完善，他们可以做回螺丝钉。

许舟反倒没有那么慌。他说，也许是因为自己做过量产，比较 " 尘土化 "。早年的智能驾驶，也是这样一点点搭出来的，采数据、洗数据、跑模型……很多脏活累活都得自己干。

许舟还处在刚入职的蜜月期，陆源已经在具身行业干了半年，最直接的感受是 " 智驾和机器人虽然都是具身智能，但并不完全一样。"

" 具身真的是一个完全全新的行业，没有任何岗位可以参考。" 陆源说道。机器人的自由度、运动算法和汽车都不一样。

另一位算法工程师李栎阳也经历了同样的落差。进来之前觉得这活干过智驾的人就能干，但真正开始训练模型之后，他才发现，这是他完全没干过的活。" 整体代码栈、训练方式，包括很多开源框架，其实都更偏向训大模型。"

" 大家都知道将来会形成一个很大的模型，很清晰的范式，堆数据就行了，但是现在没有人知道这个东西是什么，到底是 VLA 路线、世界模型路线，还是另一条没人走的路。" 他说道。

路线不清晰，部门领导人也不知道怎么走，现在就是 " 神农尝百草，全都试一试 "，没有人知道最后真正跑出来的会是哪一种范式。

从车企跳到具身智能公司后，李栎阳也发现，在汽车公司，即使被边缘化，严格执行的 OKR 体系也会让每个人有明确的目标，哪怕是脏活累活，也总要找到事情做。到了新公司，虽然没有严格的 KPI/OKR，自己还是要找活干。

" 大家都很迷茫，但也会假装自己做的事很重要，然后告诉其它人自己的路线是有前途的。" 李栎阳说。

后来，他们也没那么抢手了

许舟进入公司后，发现自己坐上的就是末班车，他们公司已经不再找猎头挖人；在阿里具身部门的林业军也提到他们部门已经停止招聘了。

过去两个月，陆源面试了 100 多人，但他宁可招做过机器人的校招生和实习生，也不会考虑一直在做自动驾驶的 " 前同事 "。因为具身公司更看重人的成长速度，年轻人更愿意试错、学新东西。他说完笑了一下，又说道：" 很多人这么干，不是只有我这么干 "。

在具身公司半年的时间里，他已经深刻认识到，如果招一个人只想复现之前那套经验，进度会特别慢，干久了对方也会发现到处是坑。

他认识的另一家初创公司在去年招了很多智驾人才，一边复用原来的经验，一边被公司推着走。结果是代码技术栈变得很混乱，工程师经常找不到错在哪。

" 智驾的人有个比较大的问题，他们觉得做 AI 就应该先做大规模数据集群，搭建数据闭环 "，陆源说道。" 但机器人在现阶段不是这种逻辑，它是一个刚开始拼的拼图，复杂度又比智驾大得多。"

陆源觉得，现在最要紧的事情是在坚定的路线上小范围尽可能地往前走，在机器人这个刚开始拼的拼图上面先拼出一小块图片。

" 没人知道具身这个房子要做成什么样，不应该还没开始理解机器人就要大兴土木，开始哐哐哐堆木头。最后很可能发现，房子根本不是木头造的。" 陆源说道。

仅是一年时间，具身公司对汽车人才的态度发生了明显转变。

初创时期，具身公司需要快速搭建团队，即使是在比亚迪做 OCC 感知的算法工程师也能进自变量这类明星公司，但如今，具身公司在一次次的开发试验中已经越来越明确需要什么样的人才。

挖人大战已经改变了方向。相比去汽车行业跨行挖人，现在具身公司更愿意直接从 " 友商 " 挖人。

孙新阳去了具身公司后发现，不到一个月的时间里，身边已经有两位同事被友商挖走，有的同事在试用期也同步接触其他公司。

这些同事大部分进新公司就刚拿到 30% 的涨薪，又重新谈了一轮，大家的预期也提高了，" 只给 30% 涨幅谁去啊！" 孙新阳的同事说道。

在 1-2 个月的时间里，一位工程师在 AI 工具辅助下调通机器人本体，录了一段机器人动作的视频，发给另一家公司。没多久，就又收到了新的 offer。

" 算法没有壁垒，都是互相抄。" 一位机器人公司的算法工程师直言。

有真机经验的人，工资比机器人的股票涨得还快。看着一个又一个离开的伙伴，孙新阳的老板也只能在周会上说 " 祝福他们 "。

资本仍然愿意为机器人买单，但耐心开始变短，机器人公司需要通过 demo、量产自证能力。整个机器人行业都在迷茫中洗牌，几乎每三个月就会有新的技术叙事、新的融资新星出现。所有公司都知道窗口还在，但没人知道还能开多久。

于是，他们对人才的需求也在发生变化。第一批机器人公司，希望找到的是 " 会做自动驾驶的人 "。今天，他们更想找到的是——能用 demo 证明自己能把机器人做出来的人，起码他们更接近成功。

最大的泡沫

也是最大的可能性

陆源告诉我们，他从没幻想公司一定能够上市。" 我给自己的预期就是公司还能活一两年。"

他知道机器人行业有泡沫，也知道很多公司最终都会倒下。但相比继续留在智能驾驶，他反而觉得后者风险更大。

孙新阳在今年年初已经感受到了边缘化。" 智驾的蛋糕已经做完了，具体怎么切取决于负责人，我在那里面就是一个螺丝钉，能吃到的蛋糕就那么点，你要是不吃，这块蛋糕就给别人了。"

在被边缘化的日子里，孙新阳越来越觉得自己失去了价值。

不只是汽车。一位从互联网转来的算法工程师告诉我们，他同样知道机器人行业存在很大不确定性，" 但我能挣到下一波的钱就行。"

当汽车开始讨论成本、利润和价格战，当互联网开始裁员、用 AI 替代程序员，具身成为少数能够为技术、为算法、为未来支付高溢价的新行业，也就自然成为人才流动的方向。

一位机器人创业者告诉我们，现在两百多家公司同时探索不同技术路线，本质上是在等待那个真正定义行业的答案出现。

在答案没有出现之前，每家公司都需要不同背景的人。自动驾驶的人、大模型的人、机器人的人，都有机会坐上牌桌。但一旦基础模型逐渐统一，行业竞争重新回到算力、数据和资本，今天的窗口也会迅速关闭。

" 技术长期来看很难形成竞争力。我比你快三个月、六个月，但最后还是会扩散。" 因此，他认为，真正属于创业公司的窗口，也许只有 2026 年至 2028 年。" 后面就是巨头的游戏。" 他说道。

汽车行业在低价血战，互联网公司已经缩减团队，消费行业一片低迷……而还在发展的新兴领域里，大模型公司又只需要少量的聪明人，于是，具身智能几乎成了极少数仍愿意不断吸收人才的地方。

"（具身公司）拿钱也太多了！招人吗？" 一个前互联网大厂人询问我们，希望跳槽过去。离开大厂后，他曾加入传统行业公司，本以为是 " 上岸 "，但也许是运气不佳，也许是现实残酷，他一直无法 landing。当我们提示具身行业的泡沫和风险时，他说，没关系，" 干两年，钱多就行。"

很多人知道，具身行业有泡沫，会有很多公司倒下。但站在此刻回望，原来的行业已经被逐渐侵蚀，日渐贫瘠。具身这条路虽然没有确定性的保障，但他们只能继续向前。

（文中提及的许舟、孙新阳、陆源、林业军、李栎阳、林伟昌均为化名）