职场社交平台linkedIn（领英）近日在苏州召开了一场题为“颠覆与自我颠覆，智能引领汽车行业未来”的汽车人才高端沙龙。领英中国Managing Director（董事总经理）、商业化负责人于志伟，以及来自拜腾、宝沃汽车、博世等中外知名汽车制造企业的30余位人力资源高管受邀出席，分享企业自身对汽车行业变革及其带来的新型人才需求的思考和建议。
领英在活动中发布了基于领英平台独家大数据做出的汽车行业与新能源/智能汽车人才趋势洞察，并同到场嘉宾深入探讨了企业如何以人为驱动力，在全球汽车未来商业版图中把握先机。于志伟表示：“虽然在自动驾驶、智能网联等新技术的驱动下，全球汽车行业的重大变革蓄势待发。然而，从验证技术的成功到实现商业盈利，或许并不是一场风驰电掣的F1竞技，而是一场漫长的马拉松，人的因素将是获胜的关键。相对来说，传统车企在组织架构、运营管理体系、政府支持等方面有深厚积淀；而造车新势力胜出的关键则在于资本利用效率和精细化运营等因素，但解锁这一切的关键其实都是‘人’。在人才跨行业/地域流动加速，人才背景更多元化的趋势下，如何吸引和留住核心技术人才及管理型人才、如何让拥有不同背景经验的人才与组织发生化学反应，如何制定全新的人才和雇主品牌战略，这些是造车新旧势力们都需要应对的关键问题。”
汽车行业仍为人才磁场，新能源/智能汽车领域复合型人才胜出
领英2017年行业人才吸引力指数（流入人才/流出人才）显示，2017年汽车行业整体的人才吸引力指数为1.046，高居行业吸引力排行榜第三。排名仅次于互联网和房地产行业，而高于金融服务业和新兴的教育管理业。
然而，值得注意的是，相较于传统汽车行业，新能源与智能汽车领域展现出对具有跨行业背景的复合型人才的强烈需求。领英数据表明，传统汽车领域中，有跨行业工作经历的人才占人才总数的14%，而在新能源与智能汽车领域中，有跨行业工作经历的人才占人才总数的比例高达90%，体现了这个领域人才高度的多元化和跨界流动性。
与此同时，根据2017年流入和流出汽车行业的人才数据，在与汽车人才交流最密切的行业中，有九大行业与汽车业实现了人才双向流动。除金融服务业以外，汽车行业对信息技术与服务、消费电子、电气和电子制造业、计算机软件等八大行业的人才吸引力更大。由此可见，传统汽车背景的人才，已经不能完全满足汽车行业变革中新的人才需求，拥有不同领域背景的专业人才正不断流入汽车行业。
新一线城市“抢人大战”：新型汽车人才南移、苏州/长三角凶猛
在汽车人才地域分布的维度上，领英数据显示，传统汽车行业的人才中，约半数聚集在北上广深，紧随其后则为东北、华东和西南等传统汽车工业基地。然而，新能源与智能汽车领域人才中，70%聚集在北上广深，而长三角地区的苏州、南京和杭州则组成了强大的第二梯队，对新型汽车人才的吸引力正快速攀升。
以自动驾驶领域为例，过去一年内，领域内人才净流入排名前三的的城市依次为上海（+37%）、苏州（+23%）和北京（+22%）。苏州作为新一线城市的代表，以人才优先推动高质量发展，对于智能汽车等重点创新行业支持政策坚决，具有极大的未来发展潜力。
在人才储备方面，传统汽车人才大多毕业于吉林大学、同济大学、上海交大、武汉理工等院校，这些院校也主要位于传统的工业基地城市。而上海交大、同济大学和浙江大学则成为了新能源与智能汽车人才来源最多的高校，成为长三角地区新型汽车人才输入的重要根基。
中美自动驾驶人才角力：美国资深人才远高于中国
目前，自动驾驶已经成为各国新一轮科技创新的必争之地。基于领英平台的自动驾驶汽车人才大数据显示，中国的自动驾驶人才中，拥有5-15年工作经验的人才占比最高，达64%（5-9年：32%；10-15年：32%），但在美国，拥有16年以上工作经验的人才才是行业的主力军，占人才总数的41%。
不过，在教育水平上，相比美国，中国自动驾驶领域人才拥有更高的学历。在过去18个月新加入自动驾驶领域的毕业生中，在中国占比最大的群体是硕士，且拥有本科以上学历的（含MBA）人才占71%。而在美国，新加入自动驾驶领域的最大群体是本科毕业生，拥有本科以上学历的（含MBA）人才占比为53%。
此外，领英还通过大数据分析了过去12个月中，中美人自动驾驶领域人才所拥有的相关技能的供需情况（图中横轴表示技能需求增长，纵轴表示技能供给增长）。从中可以看出，中国拥有核心技术的人才供应量不足，但对人才需求持续增长，特别是拥有核心技术的人才储备不够（没有显著对应技能的人才的增长），而美国拥有机器学习和深度学习技能的人才供给增长明显。
能否建立有效的智慧型人才战略,将成为造车新旧势力人才博弈致胜的关键。智慧型人才战略的精髓在于将科技、数据和洞察有机结合，它不仅可以帮助企业快速有效地找到满足业务期望的人才，在最好的时机，用最巧的方式赢得人才争夺；同时，可以赋能HR，通过为管理层提供更客观、可量化的人才策略，帮助企业把人才变成竞争优势。
