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白菜鹹魚（ID：gh_363871fccec6）

，作者：徐菜鈺，題圖來自：視覺中國

L4無人駕駛面臨的落地挑戰越來越嚴峻，Argo AI官宣倒閉，國內L4公司瘋狂尋找落地場景，你對L4的信仰還在嗎？

L2+落地風潮正熱，國內乘用車量產如火如荼，工程師紛紛抱怨加班、內卷、技術成長少，L2+量產真的是自動駕駛的未來嗎？

本期，與7位經歷行業變更的同行一起，聊聊：

L2量產 vs L4技術 ，作為從業者的你，怎樣選才是“對”的？

2013：國潮創業初期，大家在做L2還是L4？

國內自動駕駛創業潮，從事自主技術研發的公司，主要分兩類：百度等具有人工智慧基因的大企業、Pony。ai等新興創業公司。

1。 國內自動駕駛的人才搖籃：百度

2013年，百度成立深度學習實驗室

（IDL）

，開始佈局人工智慧，並不是心血來潮的心動——谷歌對於百度而言，一直是“別人家的小孩”。從市值到業務模式，從經營理念到創新觀念，兩家公司之間的對比分析，從21世紀初至今都不曾停歇。

自動駕駛這個章節也不例外，

百度無論是理念、路線還是人才，都緊貼谷歌步伐：

谷歌早在2009年初，就秘密成立了自動駕駛專案。2010年10月，谷歌無人駕駛汽車第一次面世後，便成了公司的“官方頭條”——

這是幫助谷歌樹立創新與高科技形象最有力的“武器”。

以軍事比賽專案為起點的谷歌無人車，成立之初便面向L4及以上的全自動駕駛，並且以效能優先，不約束成本。

2014年7月，由IDL主導的“無人駕駛汽車”專案正式破土而出。

彼時，國內自動駕駛對口人才儲備少之又少，百度是絕對的開拓者。

內部挖掘大資料/機器學習/深度學習的優秀工程師，外部引進人工智慧大牛：同年，曾在谷歌任職的吳恩達受邀加入IDL。自此，百度自動駕駛走上正軌——

確定了高精地圖、感知、定位、決策與控制四個板塊，技術研發與測試都有序推進著。但此時，百度對自動駕駛的態度不算明朗，這只是IDL旗下的一個子專案。

2015年12月，一輛無人駕駛的百度車子，實現了經京新高速與北四環、從中關村軟體園到奧森往返、且具有多種場景切換的直播實測。

百度自動駕駛事業部

（以下稱L4事業部）

正式成立，

從研究院到獨立事業部，這一舉動，表明了百度將無人車從研究進化到商業的決心。

谷歌在無人車專案曝光後，就與傳統車廠開始了糾葛，與特斯拉的技術路線之爭，多年來一直是行業裡最火熱的議題。同樣從L4無人車起步的百度，是跨越式路線的擁護者嗎？回看當時國內汽車行業，L1到L2的前裝市場，被少數幾家國際領頭的Tire1牢牢把握，也有少許有意識的車企已經開始思考，如何從adas升級到更智慧的“L2+”了。

但傳統車企想要依靠自身力量完成智慧化升級，何其困難。

一方面，大象掉頭難。這些廠商的產品研發鏈路完整穩固，人力架構趨於平穩，要想調轉船頭，以新的勢頭在自動駕駛上發力，內外部面臨的阻力都非常大。

另一方面，雖然L4以下的自動駕駛技術始終面向toC，依託於主機廠去實現量產。

但更多的考驗，是在高精度地圖，及基於大資料訓練的演算法水平上。

而國內擁有話語權的OEM，缺乏高新科技研發基因。可以說，

當時L3級別的自動駕駛量產市場，是一片藍海。

體量與財力兼具的百度，根本不需要做L2/L4這道選擇題——2016年9月，智慧汽車事業部

（以下稱L3事業部）

從百度地圖團隊脫胎而出。公司對L3事業部的定位是：著眼量產車，為汽車廠商提供輔助駕駛的系統解決方案，幫助更多車企安全/舒適/經濟地走進智慧時代。同時，

L3事業部也承擔著百度自動駕駛的商業使命。

在量產車的解決方案中，作為四大圖商之一的百度，在高精度地圖的挖掘及資料應用上有絕對的競爭力。常年在大資料及深度學習領域的積累，使得百度能在與車企的自研戰中搶得先機。

百度L4孕育著中國無人駕駛的未來——地平線/小馬智行/文遠知行……許多明星公司創始人都出自這裡。百度的技術思路與商業化步伐，對國內無人駕駛事業影響深遠。

L3事業部撐起了中國輔助駕駛量產市場的一片天——毫末智行CEO顧維灝、理想汽車視覺演算法負責人侯文博……百度L3的同學們在各個量產場景上發光發熱。

這是國內第一批自動駕駛戰士。百度對中國自動駕駛而言，絕不只是一個參與者。

（圖：百度“無人駕駛汽車”）

2。 “眾星捧月”的Pony們

在百度L3、L4兩個事業部火熱打鐵的這年，國內興起了一批自動駕駛創業公司，這些公司創始人背景斐然：百度美研最年輕的T10、商湯北京研發負責人、百度IDL核心成員、海歸計算機視覺大牛……

他們極具Geek精神，基本延續Waymo的發展路線：專注L4演算法技術研發，目標是開放場景下的Robotaxi/Robotruck落地。

許多優秀的工程師們投身到L4無人駕駛技術研發。他們無比相信這樣一個藍圖：研發無人車、道路測試、資料迭代、技術成熟產品面世、量產L4汽車、出行進入Robotaxi時代。

當時的Waymo，包括剛被通用汽車收購的Cruise獲得的資金都是數億美元，首輪融資僅在千萬美元級別的Pony們，非常清楚地知道，自動駕駛技術有多麼火熱，自己的能量絕不止是做出今天這個demo。

投資圈的青睞、媒體圈的吹捧、海外自動駕駛圈的進展，

讓當下的我們都無比相信，自動駕駛的未來一定在L4。

那是一個萬億美金的市場，至少孕育N家百億美金估值的企業——每個人都覺得自己在那家企業裡。

自動駕駛處於最狂熱的“淘金時代”，人們相信這是引領未來的科技，信奉L4~L5的“全自動駕駛”。無論是名牌大學的畢業生，還是AI界小有名氣的技術人才，這個年代，擇業只需要考慮跟著誰幹，能拿多少錢。簡單而又充滿幹勁的年輕人們，開始填滿中國自動駕駛的人才庫。

2019：行業發展停滯，從業者該何去何從？

高歌猛進的自動駕駛樂章在2019年戛然而止，

大洋彼岸關於自動駕駛技術與商業道路的質疑之風吹到了國內——

承接L4變現的百度L3事業部，由高速場景起家，第一場商業談判失敗後，轉向泊車場景；泊車商業化再度受挫，加上高層人員出走，百度將L3與L4兩個事業部合併。

在2018年便陸續釋出L4技術demo、無人車的Pony們，融資突然停住了，來自各個方面的阻力，導致這些初出茅廬的優等生們很難推進自己的事業。

L4遇阻，量產不受寵，似乎是到了“行業寒冬”。從業者們都惴惴不安，我們該怎麼辦？

最先過上寒冬的可能是獵頭們——L4科技公司仍然在招聘，他們對人選背景及工作經歷的要求都非常高，面試透過率極低。但薪資卻絲毫沒有誘惑力，如此優秀的候選人連30%的漲幅都難以實現。賺不到錢的獵頭們，縱使對自動駕駛再多熱情，也不得不轉身，在其他行業中養活自己。

有些工程師轉行回網際網路了——短影片與電商突然爆火。

位元組、快手、拼多多等網際網路大廠財大氣粗。相比於融不到資的L4公司，穩定盈利且蒸蒸日上的大公司，更具有吸引力。許多演算法工程師離開自動駕駛，迴歸網際網路業務。

還有人去做無人機、機器人了

——技術上，似乎再多的車、再多的里程數、再優的演算法模型，L4技術仍然看不到終點。無人車的落地，除了科技公司的努力，還需要政策扶持、OEM支援、出行網路運營加持……更具落地可能性的無人機、家用機器人，吸引了一批失去信心的工程師們。

當然，仍然有信仰者堅守自動駕駛——這是一項新技術，經歷起起伏伏是必然的事情。

這也是一個產業鏈複雜的新行業，軟體是核心競爭力，但硬體、運營都影響最終落地效果。兩年時間無法落地，絕不代表行業就此結束。仍然有很大一批人堅守在自動駕駛的開發線上。

2020：自動駕駛，最好的落地場景是？

2020年初，在行業寒冬耗盡物資的企業們，不得不開始思考“賺錢”這個問題，所有人都在瘋狂腦暴——自動駕駛該如何落地？

1。 商用車是一個好場景嗎？

相較於乘用車，面臨著人力成本上漲、司機短缺、交通事故等諸多痛點的商用車行業，是不是對自動駕駛技術有著更加迫切的需求呢？

且與Robotaxi“取代人力”的盈利模式不同，

在當前的商用車領域，僅僅“緩解人力”壓力，就可以為企業創造收益。

技術方向不同，且應用場景豐富，商用車領域吸引來了一眾參與者。

幹線物流領域

——2019年，智加科技與一汽解放成立蘇州摯途，共同開發自動駕駛卡車；圖森完成中國首次L4級別高速公路無人駕駛佇列測試。礦山場景下——易控智駕於2019年開始在礦區進行無人駕駛真實測試，並在2020年初，實現投入12臺車輛進行作業。

港口領域

——2020年主線科技與天津港、中國重汽聯手打造的無人駕駛電動集卡實現了首次作業，並在同年9月宣佈將不再配備安全員。無人配送小車場景下——2019年，京東第四代無人配送車已在北京多所高校投入使用。

但工程師們似乎不太青睞這個“務實”的事業

——首先，商用車的技術難點獨特，與乘用車不同的成本計算、大型卡車的控制難題等，通用性不高。其次，港口礦山等封閉場景，複雜度遠不如乘用車。最後，體量與市場都侷限的商用車企業，薪酬待遇都不如乘用車高。

一些商用車的工程師不禁感嘆：“技術的突破需要頂尖的人才，

但我們業務場景體量有限，給不起頂尖的薪酬，未來也沒有乘用車那麼性感，

對我們來說搭建團隊是個難題。”

2。 蔚小理們開始組建自研團隊，乘用車是對的場景嗎？

2020年7月，理想汽車打響L2量產招聘的第一槍：大量從百度等自動駕駛公司招募研發工程師——蔚小理們

（泛指自主研發自動駕駛技術的OEM）

似乎已經摸到自研的繩索，有能力來做這件事了。

有別於深陷寒冬自動駕駛公司，

有著明確落地場景的蔚小理們，給了工程師們一份“很難拒絕”的報酬：

以演算法為例，P5職級現金包60萬，P6職級接近80萬。

到了年底，新勢力們的熱情更加火熱：長城為靠山的毫末智行開放大量演算法hc，融資後待遇不低於理想汽車水平；蔚來汽車同步搭建自研團隊，P6總包接近百萬，P7甚至能拿到150萬——這是寒冬裡第一支熊熊燃起的火把。

獵頭Jenny說，“當時我挖了非常多百度IDG的人出來，他們T5職級的薪資範疇是年包45~55萬，理想汽車直接一口價80萬，蔚來汽車甚至給到部分年輕高潛100萬。給60%的漲幅是常態，優秀的人選索要薪資翻倍，也不是什麼難事。我感覺很難拒絕，但即使這樣還是遇到過一些冷靜的人，確實佩服。”

在OEM領頭的乘用車領域，薪資水漲船高，

大家對這個行業的信心開始攀升。自動駕駛這艘大船沒有沉沒，它只不過在慢慢掉頭。

2021：量產年代，需要怎樣的人來做怎樣的事？

L4是最具光芒的落地場景，L2量產是目前養活行業的最好選擇。但人才是有限的，L4與量產的人才爭奪在此刻達到頂峰：

蔚來汽車開出“天價”offer、人人驚歎的Auto X“超離譜”薪酬包……

然而，第一批投入量產的工程師們，已經開始面臨業務與人際的難題。

在這個量產年代，從事L4研發的大家，又在怎樣的處境中呢？聽聽他們怎麼說——

1。 量產公司有怎樣的難題？

從乙方到甲方的演算法工程師阿牛，覺得OEM是前所未有的挑戰。

那會很多獵頭聯絡阿牛，因為當時他的公司是為數不多有做量產專案的，所以是新勢力車企的首選。獵頭們叮囑他，蔚來汽車青睞年輕高潛，其他更看重經驗，以他的小規模的量產專案經驗，提前準備，認真複習，拿下幾個漂亮的offer應該不是難事兒。

此前在乙方工作的阿牛，

深知OEM才是自動駕駛裡擁有話語權的角色。

甲方不僅擁有產品定義權，還擁有任意修改定義的權利——

“做過量產專案的人，應該都能體會，被甲方挑挑揀揀的滋味吧。”阿牛感嘆道，“我也理解為什麼這是甲方市場。主機廠做了幾年？創業公司才幾年？我們買個東西都得貨比三家，更何況是自動駕駛這種，事關產品與生命安全的大事呢？胡亂挑選，不深入瞭解，豈不是拿自己企業的聲譽在玩鬧？”

“在乙方實在是太憋屈了，大到產品定義，小到材料選型、控制器類別，最終決定權都在甲方，

我好像一個沒有感情的技術工人，一個有理想的工程師，如何忍受這樣的工作呢？

”阿牛果斷跳槽到了甲方，進入OEM前的他，幻想著自己美好的職業——

但入職後，他最大的感受竟然是凌亂與無助。

起初兩個月，他每天也不知道自己要幹嘛，就一直在做規劃、做規劃、做規劃。關鍵是，剛做好規劃，上面就又變了。當工作目標跟身邊的團隊一直在變時，“你是很難相信這樣一家公司能做成事的。”他這麼說道。

“我們公司的基礎設施一塌糊塗，這真的很影響我們的研發程序。有一些要配合開發的東西，都找不到人！有些團隊還沒leader，有些團隊壓根沒招到人。”開展工作之後，他的怨氣越發明顯，“並且真的很卷，現在在這裡，根本沒法專心做技術，你還得跟別人搶活才能出頭。”

當然，後來慢慢好起來了。“

做量產，技術水平很重要，但架構與流程的梳理是基礎。

架子搭好後，你對這個房子的未來，還是充滿想象的。”阿牛很慶幸，自己陪公司走過了最難的時候。“我非常期待我們的產品上車、銷售、走進千家萬戶。”

工程師小白最大的感受是：

科技公司講上限，量產公司講下限。

小白畢業後就跟隨師兄加入了創業公司，“那時候老闆說我們要超越Waymo，成為全球第一的自動駕駛企業，這聽起來很像畫餅。但環顧四周，你身邊是中國最頂尖的工程師們，超越Waymo這件事好像也不是很虛無。”

後來師兄去了一家車企，小白跟著跳槽了，起初他非常不習慣車企氛圍的：“從前我覺得我透過鍵盤敲打的是中國科技產業的未來，但現在我看著那就是一行程式碼”——量產公司的第一要義的產品，研發並不是公司的焦點，只是專案流程裡的一環，

再厲害的工程師，也要服從於專案的交付時間。

小白回憶了一次評審會，“Leader跟其他部門一個同事吵起來了。他出於技術角度給的方案被否了。同事說

你的想法沒錯，但是我們做的是產品，不是自動駕駛。

“你們要做的是保證執行的下限，下限，請你務實一點！”同事的這句話，給我留下了不少震撼。做自動駕駛，跟做智慧汽車，這是兩碼事。”

在這裡，小白的技術成長不如從前，但他有了一些新的認識：“過去在創業公司，大家雖然沒有明確的kpi，但要做成什麼樣，心裡都有數。”

“在這兒，指標就得自己定。車子是要賣出去的，我們似乎永遠會被車主們挑刺的，

量產這件事，做不到最好，只有更好。

這對我們來說，是個挺大的挑戰了。是技術戰，但更是心理戰。”

從事自動駕駛招聘多年的HR小藍感受到，大家的要求都越來越高了。

最開始的時候，放開看、放開聊、放開談。現在有的業務方，竟然要求人力團隊點對點去找人，直接說想要哪個公司幹過啥專案的人。當時業務大哥對小藍說：“你可能不太明白，

但這個事，

只有聰明幹不了，必須得有經驗啊。

”

2019年以前，她在科技公司幹招聘，那會業務最想要的就是學歷好的聰明人，需要從0到1去開拓技術路線，很重視人選的思維能力。但2020年去主機廠後，發現交椅級別來的都是之前有過成功經歷的大牛；Leader級別需要的都是有框架意識，有量產經驗的人；招到後面時，才說coding好、上手快的，就可以來幹活了。這裡的招聘，對每個級別每個位子的人，都有非常清晰的定位與要求。

但2022年開始，感覺又有點小變化。首先是看到很多企業鎖了hc，開始不進人了。我們公司也開始收緊薪資了，除非是特別厲害的大牛，否則都卡30%漲幅。有好幾個量產經驗挺豐富的人都被pass了，業務大哥說，這些人只能幹活，沒啥思考，僅有的hc要給更優秀的人。

一路走來，我覺得這些技術公司，剛起步時都是廣納英才，歡迎一切“聰明”的工程師；到中間階段便看中“對口”，需要有經驗的人來解決問題，很多公司沒有量產訂單，直接停在了這一步；而再到後期，便會“卷”起來，P7以下的崗位就像流水線招聘，更需要高階、全面且優秀的人來做業務突破。

剛入職新勢力的業務Lead小劉說，我現在每天要學著如何管理團隊。

小劉原本在一家創業公司，帶四五個人，做過量產專案，這是他第一次加入這麼大規模的公司。面試的時候，他就感受到，面試官非常看重專案協調能力，以及對加班的看法。加入三個月後，他感慨，在大公司做業務領導，光有技術真是不夠。以前可以標榜自己是“技術工”，但現在似乎更像個“生意人”——他花了挺多時間來搞明白公司的工作流程：

自動駕駛在公司裡並不是什麼特殊的部門，大家都是為了產品上市服務，要在開發流程中去做事，成本跟效率的第一原則。自己的業務delay了，會壓縮到上下游部門，甚至影響到新品上市。

嚴格把控的交付時間，使得團隊習慣性地選擇已有的、穩定的技術方案。

“我也想有技術突破，我畢竟是個技術工作者，但時間根本不允許，你能理解嗎？”每次評審會結束，小劉都得嘆這麼一口氣。

現在，產品定義、商務溝通、團隊協調……這些事物佔據了小劉大部分精力。

“我連搞技術都沒精力了，哪有時間去帶新人？我招人只要進來就能幹活的。”

做量產並不是技術研究，小劉面試過一些同學，大談自己的技術嚮往，他認為這樣的人不適合量產公司。“這裡不需要有架子的天才。拿錢幹活，用自己之前的技術積累，在這裡換取對業務的理解，還有產品研發的方法論。想不明白這些事的人，在我們團隊會非常非常痛苦。”

“我也聽到過，有下屬吐槽我，說我PUA，給團隊的壓力太大了。其實我也沒辦法，縱使我是他們的領導，但也只是公司的一枚螺絲釘，工作內容跟壓力都不是我可以操縱的。”他覺得，等下屬們跳槽，就會知道，在這種高壓環境下學到的東西，能夠讓他們“橫行”自動駕駛量產公司的。

架構完整的大公司高效出成果，但正在搭建團隊的新公司更鍛鍊全域性能力。

工程師阿梁待過兩家量產公司，對第一家，他每每提起，都是吐槽——“一個沒有成功產品經驗的領導，沒有抓重點的能力。每個季度都換一次架構，每次換架構都把大家的工作目標打散了。”初期說先搭基礎平臺跟工具鏈；後來又說產品定義更重要，大家坐下來開會討論好再行動；眼看著趕不上內部交付時間了，說招募供應商購買方案。“領導與員工都不懂的公司，是做不好業務的。”

第二份工作，阿梁尤其看重領導的履歷，選擇了一家相對成熟的公司。領導、工作目標與流程都很規範，但他又有了新的疑惑：加班太嚴重了，大家瘋狂幹交付，沒有時間去做基礎設施，這樣業務怎麼走得遠呢？同事勸他：“阿梁，你又不是第一次乾量產了，怎麼還不懂呢？

交付是生命線，保住了命，才能開始思考試驗方法工具鏈資料平臺等等的，

領導做過這些，對他有一些耐心，給他一些時間吧。”

產品跟業務的進度穩步推進，一直在加班的阿梁又有一個新發現：近半年，公司沒有人晉升，反而是空降了很多“經驗咖”。

“好像階級固化了。”

他覺得公司對每個團隊、每個職級都有非常明確的要求與期待，很難透過努力來達到晉升的要求，而且加班太嚴重了，大家沒有額外的時間來思考，來做個人成長。

“像蔚來小鵬這種，早年就開始搭建自研團隊的車企，經過幾輪調整，現在的架構已經很穩定的。進去確實可以攢量產經驗，可以很快有自己的專案經歷。但似乎沒法拓寬自己的職業寬度了，每個位子都有合適的在幹。”他如此說道。

“想要技術寬度的同學，我還是建議去正在搭建團隊那些新公司。”

2。 還有人在做L4嗎？

在量產公司做L4的大木說，我們組3個人，量產組30個人。

早在18年，在網際網路公司做cv的工程師大木，就接到過很多獵頭跟HR的電話，那會自動駕駛企業四處收攬cv工程師，無論有沒有經驗都要。但他覺得行業太新，風口沒幾年就過去了，不如網際網路公司穩妥，就拒絕了。

21年，大木轉行到自動駕駛企業，加入了一家創業公司，從事L4業務研發。幾個星期後，因為逃離網際網路而興高采烈的大木，逐漸意識到：

無論是卡車還是乘用車，大家好像都開始在量產專案上發力了，量產業務組的人數幾乎是L4的十倍。

22年中旬，網際網路公司的收緊政策越發明顯，年終獎剛發完，大木的老同事就跟他要了內推連結，但兩個同事的簡歷都沒有HR篩選，最後部門入職了一個學歷非常漂亮的演算法專家。大木去打聽了一下現在的招聘標準，相比去年定點去挖網際網路頭部幾家的優秀同學，

今年有兩道鐵門檻：職級、高潛，已經不太需要普通的同學了。

L4組的業務壓力也比去年更大了，但公司對內對外都一直在強調量產，大木覺得壓力大、參與感也弱，想找機會活水去量產組。跟領導提訴求，領導說你先幹著，熟悉熟悉，年底再看適不適合轉過去。把簡歷給獵頭，獵頭說現在都看專案經驗，你這完全沒有，在自己公司積攢積攢再看外面吧。

大木時常想，如果自己2018年就轉行過來，到2020年就可以趕上那波高薪挖人潮，實現“財富自由”了。又有人說，量產公司缺失的研發基因，總有一天要找補回來，這是他的下一次機會。

一直做L4的喬治堅信，Robotaxi仍然會是自動駕駛裡最有看頭的。

喬治對L4非常有信心：“仔細研究，你會發現L4並沒有“死”，現在只是風口變了，但L4依然會是最關鍵的賽場。寒冬凍死了小草，大樹在春天仍然會重新抽芽，Robotaxi沒有停滯，只不過場上留下的玩家並不多了。

很多企業需要透過量產來養活自己，否則根本晉級不到下一輪。

”

他說，“而且這個場子，不應該只看玩家，也應該看看場地，看看工作人員——越來越多地方開始支援車輛測試與運營，有些地方給企業的測試許可權在步步升級，

相關的法規也是在完善的，是緩慢的，但並沒有‘終止’。

”

“

我們應該反思，此前是不是太不尊重技術發展規律了？

一個如此複雜，且涉及生命安全的產品，竟然喊出三五年就要商用的口號？

這是一件起碼要以‘十年’為單位來看事情。

我會在Robotaxi裡一直做下去。並且我也相信，還在做Robotaxi的人，總有一天會再次閃耀的。L4，這一定是自動駕駛裡估值與市場最大的場景。”

寫在結尾

L4技術做的是探索，需要一幫“天才科學家”來創造新生事物。

與其說是“公司”，不如說這是“未來科技的搖籃”，頂尖的人才、扁平透明的制度、創新的技術氛圍，這裡有對技術友好的土壤。

L2量產做的是產品，需要“齊心協力”的員工讓機器運作起來。

流程化規模化的業務、複雜的人際與利益關係、成熟的技術理論與要求，這樣的“科技工廠”能培養出最優秀的工程師，讓科技產品深入千家萬戶。

目前行業的資金與人才都流向L2，但這一定是終點嗎？無論是OEM還是出行，都需要更低的成本、更新的動力。對於已經配備L2系統的主流廠商來說，

更高階的智慧駕駛勢在必行。

L4還是L2，擇業沒有完全“正確”的選擇，只有最“適合”自己的路。歡迎聯絡我們，聊聊你的想法與選擇。

（文中人名皆為化名）

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