选择就读林雪平大学ITS硕士专业的前前后后
从小热爱旅游，喜欢四处走走，养成了亲自制定行程方案的爱好，确保每次出行在时间、路线，舒适度、费用等指标之于整个行程全局最优。也逐渐喜欢上了对各种交通工具的研究。
后来在填报专业志愿的时候，秉着兴趣与专业兼顾才可能使自己漫长的职业生涯不枯燥的想法，在大方向上选择了交通运输类，然而这个方向依然过于宏观，而英美澳加的留学费用超过预算，德法留学额外gap一年学语言需要较大开支（当年渴望较早经济独立），于是林雪平大学的智能交通系统硕士专业进入了法眼。首先这个专业的设置突出了专业的广度，适合我这种不知道深攻哪个子方向，不如都浅攻一遍再看看哪个子方向值得进一步拓展；其次，该专业属于欧盟Erasmus联合培养的专业，可以选择在瑞典之外的维也纳应用技术学院或捷克技术大学进修同样的专业一到两学期，在了解其它国家教学特点的同时，500欧一学期的学费也完全在预算内。
事实证明，这是一次物超所值的选择。
同样属于所谓taught based Master Program，与维也纳“填鸭式”的授课方式导致的学出来并不知道学的是啥相比，林雪平大学“learning by doing”或“Project based learning”的教学方法让人耳目一新，首先每门课程最后的成绩往往不依赖，甚至根本不设置期末考试，而是取决于该课程附带的项目的完成情况。其次项目本身的设计也是秉着在实战中实践的原则而显得含金量极高：比如positioning这门课，对教学楼地下车库内诸多无线接入点的信号强度进行多点、多方位测量，并与其MAC地址，SSID一道存进数据库，形成训练集，并编写相关高精度定位算法进行处理，最终通过特定的安卓应用实现手机室内离线定位；以及ITS Analysis这门课，基于微软亚洲研究院针对北京市居民抽样GPS原始出行数据，利用决策树算法挖掘与推测出每个GPS持有人在不同时段的出行方式与换乘点，最终通过ArcMap可以可视化出每一个样本在一次有效的出行中所呈现的出行方式与换乘点。此前根本不知什么是AI的我，通过这门课的学习，意识到原来自己写的算法属于这个时代火到不能行的机器学习；再如通过移动通信这门课，甚至直接参与到了欧盟的项目，对自由空间光通信的网络层进行部分建模，掌握了诸如A*，Dijkstra这样的全局路径规划算法。很难想象当年在林雪平做的几个小项目，彼此之间看似没有太多关联度，却对今天所做的工作奠定了足够全面的知识基础。
其实毕业之后的我，依然迷茫，毕竟自己硕士期间着重培养的是行业知识的广度而非某一领域的深度，因此不知道选择智能交通领域内的哪个行业哪个岗位，直觉告诉我，传统汽车行业会随着移动互联网的爆发而与其日渐整合，甚至被颠覆，but how to get start？有幸加入了瑞典老牌汽车安全零部件供应商-奥托立夫电子，成为了一名被动安全电子器件软件工程师，和整车电子电器打交道，算是入了门，一年后，由于家庭的原因，再加上国内汽车市场的活跃，自主品牌的日渐崛起，借了广汽成立智能网联中心大肆招人的东风，回归故乡，成为了一名智能驾驶决策规划算法工程师，主要内容就是开发自动驾驶车辆路径规划算法（林雪平的移动通信项目所做的工作起了很大帮助作用），根据实时交通环境编写决策算法，决定车辆什么时候踩油门，转向，制动（这一点林雪平的its analysis这门课所做的决策树算法，经验帮了大忙），还参与了，自主代客泊车项目：把车停到购物中心停车场门口，下车，点击app，启动自主泊车，车辆自己找车位并停好，决策规划算法要用到停车场内的定位信息才能确保车辆在停车场内知道自己在哪，有没有停到正确的车位上（positioning这门课的实战对这样的工作给予了经验指导）。。。。。
