伊利諾伊大學(xué)電力電子教員Philip Krein解釋了新員工的培訓(xùn)需求

幾乎所有的汽車制造商，包括寶馬、福特、通用、捷豹和豐田，都宣布計劃制造更多的電動汽車，并逐步淘汰使用內(nèi)燃機(jī)的汽車。據(jù)路透社報道，截至2018年初，德國的汽車制造商已向電動汽車投資了520億美元，其中中國汽車公司占210億美元，美國占至少190億美元。Bloombergnef的2019年電動汽車前景預(yù)測，到2040年，電動汽車將占全球乘用車銷量的57%。

建造明天的復(fù)雜電動汽車，許多都配有自動駕駛功能，這意味著將需要擁有熟練技能的工程師。波士頓咨詢集團(tuán)（Boston Consulting Group）和密歇根移動研究所（Michigan Mobility Institute）的一份報告估計，未來十年，電動汽車和自動汽車行業(yè)可能創(chuàng)造多達(dá)11.5萬個美國就業(yè)崗位，其中包括3萬個計算機(jī)相關(guān)學(xué)位畢業(yè)生和1.5萬個傳統(tǒng)工程培訓(xùn)畢業(yè)生。

根據(jù)報告提示，找到這樣的人并不容易。汽車制造商及其供應(yīng)商已經(jīng)面臨嚴(yán)重的人才短缺，因?yàn)樗麄冋谂c技術(shù)公司競爭。

The Institute 詢問了IEEE Fellow，伊利諾伊大學(xué)厄本那-香檳分校電氣和計算機(jī)工程研究教授Philip T.Krein，學(xué)校可以為未來的汽車工程專業(yè)的學(xué)生做什么呢。Krein是一位電力電子專家，他教授有關(guān)電動汽車和混合動力汽車的課程。他曾經(jīng)是IEEE Transportation Electrification Community的主席。

UNDERSTANDING THE BIG PICTURE

Krein說，伊利諾伊大學(xué)和其他中西部地區(qū)的大學(xué)，因?yàn)樗鼈冸x底特律很近，經(jīng)常與主要的汽車公司及其主要供應(yīng)商互動。因此，學(xué)校知道行業(yè)的變化，公司需要雇傭具有適當(dāng)技能的員工。

學(xué)生應(yīng)該學(xué)習(xí)的一項(xiàng)重要技能是系統(tǒng)級思維，這樣他們就能理解人工智能、機(jī)器人、軟件和其他技術(shù)是如何相互作用的。他說，這種想法在汽車行業(yè)很少見。

Krein說：“盡管汽車行業(yè)規(guī)模和復(fù)雜性很大，但它實(shí)際上并沒有與系統(tǒng)工程聯(lián)系在一起。”“在其他行業(yè)，如航空航天，項(xiàng)目通常是從第一天開始，由一個全面的系統(tǒng)視圖驅(qū)動。例如：它將如何結(jié)合在一起？正在使用什么一次能源？誰負(fù)責(zé)管理預(yù)算？但汽車工業(yè)往往更關(guān)注組件和特定的設(shè)備或子系統(tǒng)。通常情況下，他們依靠供應(yīng)商和代理商來進(jìn)行系統(tǒng)思考。”

為了鼓勵跨學(xué)科思維，該大學(xué)提供電動汽車和混合動力汽車的電氣工程學(xué)生課程，以及駕駛火車。機(jī)械工程專業(yè)的學(xué)生接觸先進(jìn)的電子設(shè)備進(jìn)行系統(tǒng)和操作控制。Krein鼓勵學(xué)生參加網(wǎng)絡(luò)安全和嵌入式軟件課程。

“我們需要有更廣闊視野的工程師。他們需要了解軟件、硬件、機(jī)械系統(tǒng)和控制是如何結(jié)合在一起的，”他說。“他們還需要能夠跨多個領(lǐng)域工作，并與不同領(lǐng)域進(jìn)行良好溝通。”

SAFETY FIRST

因?yàn)殡妱悠嚨乃邢到y(tǒng)都需要安全地協(xié)同工作，Krein說，學(xué)校的重點(diǎn)是讓學(xué)生們基本了解什么是安全系統(tǒng)，以及如何根據(jù)具體的操作要求設(shè)計，同時考慮到駕駛員需要做出分秒決策。

“我們教學(xué)生復(fù)雜的機(jī)電系統(tǒng)如何與計算和數(shù)據(jù)流交互，”Krein說。他們還接受了可靠性和安全性方面的培訓(xùn)，例如如何確保系統(tǒng)真正強(qiáng)大，以及在特定情況下考慮系統(tǒng)將做什么。

他說，學(xué)校鼓勵學(xué)生參加實(shí)時系統(tǒng)的課程，特別是因?yàn)樵S多汽車可能提供自動駕駛功能。

他說，實(shí)時系統(tǒng)在所有行業(yè)應(yīng)用和流程中都很重要。它們對來自傳感器、計算機(jī)系統(tǒng)、微控制器和其他旨在實(shí)時操作即時處理的東西的數(shù)據(jù)立即作出反應(yīng)。他說，如今的汽車并不是真正快速的動態(tài)系統(tǒng)，至少與計算機(jī)磁盤驅(qū)動器和智能手機(jī)等設(shè)備相比是如此。在機(jī)動車輛中，系統(tǒng)對任何命令或變化的響應(yīng)都需要數(shù)十到數(shù)百毫秒。力和運(yùn)動的物理限制限制了車輛的響應(yīng)時間。

“系統(tǒng)有很多慣性，它們只是反應(yīng)不太快，”Krein說。“自動駕駛汽車的響應(yīng)速度比人類駕駛員快得多，而且在任何情況下，分析數(shù)據(jù)和做出決策的時間都比許多實(shí)時系統(tǒng)要長。隨著數(shù)據(jù)的進(jìn)入，系統(tǒng)必須迅速做出決定。

“實(shí)時系統(tǒng)不是一個新的話題，但對于學(xué)生來說，這正變得越來越重要。”