第296章 清华园的星辰之约（1/2）

初秋的清华园，银杏叶刚开始泛黄，阳光透过古老的树梢洒在红砖灰瓦的教学楼上。这所中国最顶尖的学府，今天迎来了一场特殊的招聘会——不是在校内体育馆，而是在中央主楼前的草坪上。

上午八点，草坪已经布置成一片开放的交流空间。没有传统的企业展台和易拉宝，取而代之的是十辆星海03实车，呈半圆形停放。车辆周围摆放着木质长椅和茶歇桌，身穿星海深蓝色工装的工作人员正在准备茶点。

最引人注目的是草坪中央的全息投影装置，此刻正循环播放着一段视频：

柏林工厂的人工湿地公园里，德国工人在午休时喂野鸭；

俄亥俄工厂的篮球场上，中美工程师组队打球；

合肥工厂的“子女夏令营”里，孩子们在工程师指导下组装小车；

还有星海03穿越阿尔卑斯山、驰骋美国66号公路、巡航挪威峡湾的壮丽画面。

视频的结尾字幕简洁有力：

“我们需要的不只是员工，是共同改变世界的伙伴。”

“这排场……够大。”计算机系博士生赵明站在人群外围，推了推眼镜。

他的同学李响，自动化系硕士，点点头：“听说星海这次只来清华和北大两所学校，而且只招五十个人。全球五万个职位，在中国只要五十个，这筛选比申请哈佛还难。”

“但他们给的条件也是顶级的。”旁边一个机械工程系的女生插话，“我师兄去年去了星海合肥研发中心，起薪60万，还有股票期权。最关键的是——他真能接触到核心技术，不是打杂。”

人群逐渐聚集。除了应届生，还有很多研究生、博士生，甚至有几个年轻教授也来了——他们是来看机会的，或者，来看这家公司到底想做什么。

九点整，几辆黑色的星海03驶入校园。车门打开，走下来的人让现场响起一阵低呼：

林澈走在最前面，依然是一身工装，但今天外面套了件深灰色的风衣。他身后跟着陈默、李娜，以及三个年轻人——两个中国人，一个德国人，都是二十多岁的年纪。

“各位同学，早上好。”林澈走到草坪中央，没有用话筒，声音不大但很清晰，“我是林澈，星海的创始人。今天来清华，不是来做演讲，是来聊天的。所以大家随意坐，我们像朋友一样聊聊。”

学生们有些惊讶地互相看看，然后纷纷在长椅或草坪上坐下。

林澈也盘腿坐在草地上，这个动作让现场气氛瞬间轻松了很多。

“在开始之前，我想先介绍三位星海最年轻的同事。”他指向身后的三个年轻人，“这位，张薇，25岁，清华电子系2024届硕士毕业，现在是星海芯片设计部的高级工程师，负责3n芯片的功耗优化。她去年设计的电源管理模块，让芯片功耗降低了15%。”

张薇腼腆地笑了笑，向学弟学妹们挥挥手。

“这位，马丁·施耐德，26岁，德国慕尼黑工业大学硕士，现在是星海柏林工厂的智能制造系统架构师。他开发的‘智能排产4.0’系统，让柏林工厂的产能提升了30%，同时员工加班时间减少了40%。”

马丁用生硬的中文说：“大家好，我在学中文，说得不好请见谅。”

学生们善意地笑了。

“最后这位，王涛，27岁。”林澈指向第三个年轻人，“清华汽车工程系本科，斯坦福博士，现在是星海自动驾驶研究院的首席科学家。他带领团队开发的L4.5高速公路系统，下个月将在星海03上正式推送。”

王涛补充了一句：“顺便说，我博士课题是‘多智能体强化学习在复杂交通场景中的应用’，这个方向在当时被认为是纯理论，很难落地。但星海给了我机会，把理论变成了产品。”

现场安静下来。这三个年轻人的履历和成就，比任何宣传语都更有说服力。

“现在，我想告诉大家星海2027年的招聘重点。”林澈站起身，身后的大屏幕亮起，出现两个大字：

突破

“我们需要两种人。”林澈指向屏幕，“第一种，能在‘从0到1’上突破的人。”

屏幕上列出具体方向：

1.AI for Sce（科学智能）

- 研究方向：AI辅助新材料发现、蛋白质结构预测、电池化学模拟

- 要求：发表过顶级会议论文（NeurIPS/ICLR/ICML），或有开源项目经验

- 岗位：星海中央研究院AI实验室研究员

2.量子计算与经典计算融合

- 研究方向：量子机器学习算法、量子-经典混合计算架构

- 要求：物理/计算机交叉背景，有量子编程经验（Qiskit/Cirq）

- 岗位：星海-中科院量子计算联合实验室工程师

3.神经形态计算

- 研究方向：类脑芯片设计、脉冲神经网络、存算一体架构

- 要求：微电子/神经科学背景，有流片经验者优先

- 岗位：星海下一代芯片架构师

“这些方向，可能十年内都看不到商业回报。”林澈坦诚地说，“但星海愿意投资，愿意等待。因为我们相信，真正的突破，往往发生在最基础、最前沿的地方。”

他顿了顿：“所以，如果你有这样的梦想——不是在别人的框架里做优化，而是定义新的框架；不是追赶别人的技术路线，而是开辟新的技术路线——那么，星海是你最好的选择。”

草坪上，几个博士生眼睛亮了。他们研究的正是这些“冷门”方向，在找工作时经常被问“你这个研究有什么用”。

“第二种人，”林澈切换屏幕，“能在‘从1到100’上突破的人。”

新的一页：

1.极限制造工艺

- 研究方向：微纳米级精密装配、复合材料成型工艺、超精密加工

- 要求：机械/材料背景，有实际产线经验或国家级项目经验

- 岗位：星海全球制造工程中心工艺专家

2.机器人智能控制

- 研究方向：高动态环境下的机器人感知与决策、人机协作安全控制

- 要求：控制理论/机器人学背景，有RoboCup或工业机器人项目经验

- 岗位：星海工厂自动化事业部工程师

3.系统工程与可靠性

- 研究方向：复杂系统故障预测与健康管理、极端环境下的系统可靠性

- 要求：系统工程/可靠性工程背景，有航空航天或汽车行业经验优先

- 岗位：星海质量与可靠性研究院专家

“这些方向，听起来不够‘性感’。”林澈笑了，“但我要告诉大家：星海03的碳纤维车身，公差控制在±0.1毫米，靠的是机械工程师的工艺突破；我们的固态电池良率达到99.5%，靠的是制造专家的制程优化；我们的车敢承诺‘零缺陷’，靠的是可靠性工程师的严谨测试。”

他指向远处的星海03：“那辆车上有6732个零件，每个零件背后，都有一个工程师的故事。而这些工程师，才是星海真正的核心竞争力。”

现场响起掌声。很多机械、材料、车辆工程专业的学生挺直了腰板——在这个人人谈论AI、算法的时代，他们有时会觉得自己的专业“过时了”。但今天，他们听到了不同的声音。

“现在，”林澈说，“进入今天的核心环节：现场挑战。”

大屏幕上出现十道题目，分两个类别：

A类：AI与算法挑战

1. 给定一个自动驾驶的极端边缘场景（暴风雪中行人突然冲出），请设计解决方案框架。

2. 如何用强化学习训练一个机械臂，使其能在非结构化环境中完成精密装配？

3. 设计一个AI系统，能够从海量电池测试数据中预测电池寿命衰减模式。

B类：机械与工程挑战

1. 设计一种新型的电池包冷却结构，要求重量减轻30%，散热效率提升50%。

2. 如何优化碳纤维车身的生产工艺，将生产周期从48小时缩短到24小时？

3. 设计一套工厂内的物料自动搬运系统，要求能适应多车型混线生产。

“接下来的三个小时，大家自由组队，自由选择题目。”林澈宣布，“每组最多五人，可以跨专业组队。我们会提供纸笔、电脑、甚至一个小型工作台。下午两点，每组有十分钟展示方案。”

“评审呢？”有学生问。

“评审团就在这里。”林澈指向身后，“我、陈默总工程师、李娜CFO、还有这三位年轻同事。但我们不只是评审，也是参与者——如果你们的方案够好，我们可能会当场讨论合作细节，甚至立项。”

本章未完，点击下一页继续阅读。