小劉很幸運，拿到了數(shù)據(jù)分析的offer。可是現(xiàn)在小劉做的是材料力學(xué)分析，如果真的入行，就完全放棄了自己的本專業(yè)。小劉覺得有些遺憾，但是新的數(shù)據(jù)分析方向有很多他非常感興趣的軟件數(shù)據(jù)分析工具，和大量的計算機編程，以及周圍名校畢業(yè)和多年業(yè)界工作經(jīng)歷的博士。
其實小劉已經(jīng)做了選擇，但是那些對于即將放棄的工程學(xué)背景，也是他以前六年的學(xué)校功夫。學(xué)位的東西雖然放棄，但是練就的本領(lǐng)還在。
另一個問題，就是在一家公司里面，甚至是像我們這樣的汽車公司里面，是不是做傳統(tǒng)的工程沒有太多的前途。
傳統(tǒng)的工程，包括材料分析，設(shè)計，制造等等。這些都是能夠把一輛車給早出來的基本要素。而現(xiàn)在新的方向，則是以IT技術(shù)為代表的大數(shù)據(jù)，Mobility，智能駕駛等等領(lǐng)域。現(xiàn)在我廠在新方向的投入很多，新方向的招人強度，人力物力投入都很大，可以說發(fā)展?jié)摿懿诲e。
從成果的轉(zhuǎn)化來說，傳統(tǒng)工程方向的創(chuàng)新很難。或者說，感知度不強。比如，一輛車的變速箱，從9速變到10速，可能是要變得順滑一些，但是一個普通消費者，是不是那么買賬呢？
而大數(shù)據(jù)為背景的數(shù)據(jù)分析，其實已經(jīng)滲透到了工業(yè)生產(chǎn)的方方面面。說白了，不需要改變?nèi)魏位镜纳a(chǎn)工藝，就可以對于整個生產(chǎn)流程實現(xiàn)更加高效的控制，從而降低成本。機器學(xué)習(xí)（Machine Learning）帶來的簡單人工智能，可以對生產(chǎn)環(huán)節(jié)進行輔助分析，有效定位優(yōu)化點，實現(xiàn)公司盈利。
而另一邊，看看我自己的工作，就會發(fā)現(xiàn)在這一點上步履蹣跚。在電池新材料的研發(fā)上面，以Argonne National Lab為首的國家實驗室，投入了大量人力，都還無法在實現(xiàn)有效的電池容量突破。而我所在的小實驗室，幾乎不可能有任何大的突破，更不要說對于公司的盈利有任何貢獻。這里是一個發(fā)揮自己興趣然后玩各種東西的地方，但是個人價值的實現(xiàn)，確實是一個太小的舞臺。
所以，在拿到綠卡以后，我必須要做一個選擇。
