为何大疆、亿航等无人机企业很少招空气动力学等方面的人？
你提出的这个问题非常有意思，而且观察得很仔细！确实，很多人可能会直觉认为，制造飞在天上的无人机，肯定需要大量空气动力学专家。但现实情况是，像大疆、亿航这样的顶尖无人机企业，在招聘信息里，直接写明要“空气动力学博士”或者“空气动力学工程师”的岗位，相对来说确实不是最显眼、最普遍的。
这背后的原因，其实是无人机技术发展到今天，已经进入了一个更加多元化、系统化、应用驱动的阶段，纯粹的“空气动力学”研究固然重要，但它更多地融入了其他更广泛的工程和技术领域之中。我来给你详细剖析一下，试着从一个更接地气的角度来解释：
1. 核心技术的“集大成者”，而非“单点突破”
你想象一下，一架现代无人机是什么？它不仅仅是一个能在空中飞行的“翅膀”。它是一个复杂的系统，包含了：
飞控系统（Flight Control System）：这是无人机的“大脑”。你需要算法工程师来设计和优化飞行控制策略，确保无人机稳定、精确地悬停、飞行、执行指令。这里面涉及到大量的控制理论、状态估计、滤波算法（如卡尔曼滤波）。虽然这些算法最终要在空气动力学模型的基础上实现，但直接的招聘需求更偏向于“控制理论工程师”、“算法工程师”。
传感器与感知系统（Sensors and Perception）：无人机需要“看”到世界，才能导航、避障、执行任务。这就需要大量的计算机视觉工程师、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）工程师、图像处理专家来开发算法。他们需要处理摄像头、激光雷达等传感器的数据，构建环境地图，识别目标。
嵌入式系统与硬件（Embedded Systems and Hardware）：无人机的飞行控制、通信、任务载荷等都需要强大的嵌入式系统支持。你需要优秀的嵌入式软件工程师来开发和优化固件，以及硬件工程师来设计电路板、集成各种元器件。这块对“空气动力学”的要求就不那么直接了。
动力与结构（Propulsion and Structure）：虽然这里面有空气动力学的影响，但更核心的是对电机控制、电池管理、高强度轻量化材料、结构强度分析（FEA/CFD的某些应用，但侧重点不同）的需求。招聘时，更多的是“电机控制工程师”、“结构工程师”、“材料工程师”。
通信与导航（Communication and Navigation）：无人机需要与地面站保持通信，接收指令，发送数据。还需要精确的GPS/GNSS接收模块、IMU（惯性测量单元）等来定位导航。对通信工程师、导航算法工程师的需求很大。
你看，一架无人机需要这么多不同领域的顶尖人才，空气动力学只是其中一个重要的组成部分，但不是唯一的“王者”。因此，招聘时，会更倾向于招募那些能够将不同领域知识融会贯通，解决整体系统性问题的工程师。
2. 气动设计已经被“固化”和“优化到极致”
对于消费级和很多行业应用级的无人机（比如大疆的消费级产品），其气动外形已经发展得相对成熟和经典了。多旋翼无人机结构简单，气动特性相对容易掌握和模拟。企业在早期可能会投入大量资源进行气动设计和优化，但一旦有了成熟、高效、稳定的设计方案，后续的研发重点就会转向提升整体性能、降低成本、增加功能性等方面。
打个比方，就像汽车制造商，虽然研发新车型肯定会考虑风阻系数，但他们不会为了一个极小的风阻优化而只招聘一个“风洞测试工程师”。他们需要的是整体的汽车工程师，能够整合动力总成、底盘、车身设计、电子电气等各个方面。
大疆的飞控算法已经非常成熟，能够通过精密的算法和高精度的传感器来补偿和优化飞行姿态，即使在非最优的气动设计下也能实现很好的飞行性能。而亿航的载人级无人机，虽然对气动设计有更高的要求，但其设计往往也基于相对固定的飞行模式（如垂直起降），气动优化更多地是在现有构型基础上进行微调，而非从零开始探索全新的气动布局。
3. CFD和风洞测试的“工具化”应用
传统的空气动力学研究，可能需要大量理论推导和实验验证。但在现代工程领域，计算流体力学（CFD）已经成为非常强大的设计工具。大型企业往往会组建专门的CFD团队，或者购买先进的CFD软件和算力资源。
当企业需要进行气动优化时，他们更倾向于让现有的结构工程师、产品工程师使用这些先进的CFD工具，或者与外部专业的CFD服务公司合作。他们需要的不是一个只懂理论的纯粹空气动力学家，而是能够熟练运用CFD软件，将气动分析结果反馈到产品设计中的工程师。他们的招聘需求会更侧重于“CFD工程师”、“仿真工程师”，他们可能需要有空气动力学背景，但更强调的是软件操作和工程应用能力。
4. 软件和算法的重要性日益凸显
正如前面所说，现代无人机对飞控算法、感知算法、路径规划算法的要求越来越高。这些算法的优化，往往能带来比微小气动改进更显著的性能提升，例如更长的续航、更稳定的飞行、更智能的避障。
一个算法工程师，可能通过更优的电机控制策略，就能让无人机在相同功耗下飞得更久。一个视觉算法工程师，可以通过更精准的环境感知和避障，让无人机更安全地完成任务，这比微调机翼形状来减少一点点阻力要来得更直接和重要。
所以，你会看到，大疆、亿航等企业在招聘信息中，会大量放出“高级飞控工程师”、“算法工程师”、“计算机视觉工程师”、“SLAM工程师”、“嵌入式软件工程师”等岗位。这些岗位的人才，对企业价值的贡献，在当下的无人机行业中，可能比纯粹的空气动力学专家更为直接和迫切。
5. 人才培养的细分与交叉
现在的工程教育也越来越细分和交叉。很多在航空航天、机械等专业毕业的学生，在学习过程中就已经接触到了CFD、控制理论等知识。他们毕业后，可能更愿意去挑战那些综合性更强、应用性更广的岗位。
企业在招聘时，也更看重“解决问题的能力”和“学习能力”。一个背景扎实，对流体力学有基础了解，同时又对嵌入式编程或算法开发有浓厚兴趣的学生，可能比一个只懂空气动力学理论的学生，更有可能被企业看中。
总结一下，为什么大疆、亿航等企业较少直接招聘纯粹的空气动力学人才？
无人机是系统工程：核心竞争力在于多学科的融合，飞控、感知、通信、软件等领域的需求更加迫切。
气动设计成熟化：现有成熟的设计方案已经满足大部分需求，后续优化多是微调或通过算法补偿。
工具化应用：CFD等专业工具的普及，使得更多工程师能进行气动分析，招聘更侧重工具使用能力。
软件和算法驱动性能：算法优化带来的性能提升更加显著，是研发重点。
人才培养趋势：现代工程师更倾向于跨领域发展，企业也更看重综合能力。
当然，这并不是说空气动力学不重要。只是在这些头部企业看来，空气动力学作为基础学科，其知识已经被更广泛地融入到各个工程领域，并且通过先进的工具和算法得以实现和优化。所以，当他们发布招聘信息时，会将重点放在那些能够直接驱动产品开发和创新的具体岗位上。
你看到的现象，其实是整个高科技制造业发展到一定阶段的必然结果：从对基础科学的纯粹依赖，转向对多学科融合和应用创新的追求。
这背后的原因，其实是无人机技术发展到今天，已经进入了一个更加多元化、系统化、应用驱动的阶段，纯粹的“空气动力学”研究固然重要，但它更多地融入了其他更广泛的工程和技术领域之中。我来给你详细剖析一下，试着从一个更接地气的角度来解释：
1. 核心技术的“集大成者”，而非“单点突破”
你想象一下，一架现代无人机是什么？它不仅仅是一个能在空中飞行的“翅膀”。它是一个复杂的系统，包含了：
飞控系统（Flight Control System）：这是无人机的“大脑”。你需要算法工程师来设计和优化飞行控制策略，确保无人机稳定、精确地悬停、飞行、执行指令。这里面涉及到大量的控制理论、状态估计、滤波算法（如卡尔曼滤波）。虽然这些算法最终要在空气动力学模型的基础上实现，但直接的招聘需求更偏向于“控制理论工程师”、“算法工程师”。
传感器与感知系统（Sensors and Perception）：无人机需要“看”到世界，才能导航、避障、执行任务。这就需要大量的计算机视觉工程师、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）工程师、图像处理专家来开发算法。他们需要处理摄像头、激光雷达等传感器的数据，构建环境地图，识别目标。
嵌入式系统与硬件（Embedded Systems and Hardware）：无人机的飞行控制、通信、任务载荷等都需要强大的嵌入式系统支持。你需要优秀的嵌入式软件工程师来开发和优化固件，以及硬件工程师来设计电路板、集成各种元器件。这块对“空气动力学”的要求就不那么直接了。
动力与结构（Propulsion and Structure）：虽然这里面有空气动力学的影响，但更核心的是对电机控制、电池管理、高强度轻量化材料、结构强度分析（FEA/CFD的某些应用，但侧重点不同）的需求。招聘时，更多的是“电机控制工程师”、“结构工程师”、“材料工程师”。
通信与导航（Communication and Navigation）：无人机需要与地面站保持通信，接收指令，发送数据。还需要精确的GPS/GNSS接收模块、IMU（惯性测量单元）等来定位导航。对通信工程师、导航算法工程师的需求很大。
你看，一架无人机需要这么多不同领域的顶尖人才，空气动力学只是其中一个重要的组成部分，但不是唯一的“王者”。因此，招聘时，会更倾向于招募那些能够将不同领域知识融会贯通，解决整体系统性问题的工程师。
2. 气动设计已经被“固化”和“优化到极致”
对于消费级和很多行业应用级的无人机（比如大疆的消费级产品），其气动外形已经发展得相对成熟和经典了。多旋翼无人机结构简单，气动特性相对容易掌握和模拟。企业在早期可能会投入大量资源进行气动设计和优化，但一旦有了成熟、高效、稳定的设计方案，后续的研发重点就会转向提升整体性能、降低成本、增加功能性等方面。
打个比方，就像汽车制造商，虽然研发新车型肯定会考虑风阻系数，但他们不会为了一个极小的风阻优化而只招聘一个“风洞测试工程师”。他们需要的是整体的汽车工程师，能够整合动力总成、底盘、车身设计、电子电气等各个方面。
大疆的飞控算法已经非常成熟，能够通过精密的算法和高精度的传感器来补偿和优化飞行姿态，即使在非最优的气动设计下也能实现很好的飞行性能。而亿航的载人级无人机，虽然对气动设计有更高的要求，但其设计往往也基于相对固定的飞行模式（如垂直起降），气动优化更多地是在现有构型基础上进行微调，而非从零开始探索全新的气动布局。
3. CFD和风洞测试的“工具化”应用
传统的空气动力学研究，可能需要大量理论推导和实验验证。但在现代工程领域，计算流体力学（CFD）已经成为非常强大的设计工具。大型企业往往会组建专门的CFD团队，或者购买先进的CFD软件和算力资源。
当企业需要进行气动优化时，他们更倾向于让现有的结构工程师、产品工程师使用这些先进的CFD工具，或者与外部专业的CFD服务公司合作。他们需要的不是一个只懂理论的纯粹空气动力学家，而是能够熟练运用CFD软件，将气动分析结果反馈到产品设计中的工程师。他们的招聘需求会更侧重于“CFD工程师”、“仿真工程师”，他们可能需要有空气动力学背景，但更强调的是软件操作和工程应用能力。
4. 软件和算法的重要性日益凸显
正如前面所说，现代无人机对飞控算法、感知算法、路径规划算法的要求越来越高。这些算法的优化，往往能带来比微小气动改进更显著的性能提升，例如更长的续航、更稳定的飞行、更智能的避障。
一个算法工程师，可能通过更优的电机控制策略，就能让无人机在相同功耗下飞得更久。一个视觉算法工程师，可以通过更精准的环境感知和避障，让无人机更安全地完成任务，这比微调机翼形状来减少一点点阻力要来得更直接和重要。
所以，你会看到，大疆、亿航等企业在招聘信息中，会大量放出“高级飞控工程师”、“算法工程师”、“计算机视觉工程师”、“SLAM工程师”、“嵌入式软件工程师”等岗位。这些岗位的人才，对企业价值的贡献，在当下的无人机行业中，可能比纯粹的空气动力学专家更为直接和迫切。
5. 人才培养的细分与交叉
现在的工程教育也越来越细分和交叉。很多在航空航天、机械等专业毕业的学生，在学习过程中就已经接触到了CFD、控制理论等知识。他们毕业后，可能更愿意去挑战那些综合性更强、应用性更广的岗位。
企业在招聘时，也更看重“解决问题的能力”和“学习能力”。一个背景扎实，对流体力学有基础了解，同时又对嵌入式编程或算法开发有浓厚兴趣的学生，可能比一个只懂空气动力学理论的学生，更有可能被企业看中。
总结一下，为什么大疆、亿航等企业较少直接招聘纯粹的空气动力学人才？
无人机是系统工程：核心竞争力在于多学科的融合，飞控、感知、通信、软件等领域的需求更加迫切。
气动设计成熟化：现有成熟的设计方案已经满足大部分需求，后续优化多是微调或通过算法补偿。
工具化应用：CFD等专业工具的普及，使得更多工程师能进行气动分析，招聘更侧重工具使用能力。
软件和算法驱动性能：算法优化带来的性能提升更加显著，是研发重点。
人才培养趋势：现代工程师更倾向于跨领域发展，企业也更看重综合能力。
当然，这并不是说空气动力学不重要。只是在这些头部企业看来，空气动力学作为基础学科，其知识已经被更广泛地融入到各个工程领域，并且通过先进的工具和算法得以实现和优化。所以，当他们发布招聘信息时，会将重点放在那些能够直接驱动产品开发和创新的具体岗位上。
你看到的现象，其实是整个高科技制造业发展到一定阶段的必然结果：从对基础科学的纯粹依赖，转向对多学科融合和应用创新的追求。
网友意见
因为专业不相关。
四轴无人机十几年前我玩过，纯手动组装，纯手动飞控，然后一个哆嗦后就索然无味了：跟其他航模比，这就是个小孩玩具，不是指操控难度上，而是原理上，跟空气动力毫不沾边，找不到一丁点飞翔的感觉，毫无美学简单粗暴低级趣味。
然后大疆把操控也傻瓜化了，彻底成了玩具和工具。
然后亿航又把之简单的放大了，图谋载人？一个断电即炸的玩具你觉得载人合适么？FAA，EASA，中民航局可能批准吗？这些亿航必然是门清的，所以亿航压根就是图谋割韭菜。
这类企业最多做做工程设计，爬爬算法，甚至就只是简单的采购和组装，是绝无可能去做螺旋桨的底层研发的。
高新科技？我呸！
你把搞气动的人招进这样的企业，他会懵逼的：找我来干啥？采购桨叶么？
亿航：如果我们要研发垂起固定翼呢？
气动er：别人要说研发我还能信，亿航？告辞！
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