看到Honda首次年度亏损的消息，心里有点感慨。小时候家里第一辆车就是本田，那时候觉得能进这种"永远不会倒"的大厂，简直是铁饭碗中的战斗机。会好的

但现在连这种级别的巨头都在说" pivot away from scrapping EV target "，翻译成人话就是：原计划2040年全电动化？先缓缓，不硬上了。

我在NUS的时候做过一段新能源方向的实习，当时mentor跟我说过一句话：大公司的战略转向，落在打工人身上就是简历重写。现在看来说得太对了。那些all in EV的同事，现在是不是有点慌？

不过我觉得也不必太焦虑啦。行业洗牌的时候，反而是看清自己核心技能的好机会。你是懂电池的？懂制造的？还是懂供应链的？这些 transferable skills 换个赛道照样能打。会好的

我现在的公司也在做业务调整，leader说"我们要做敏捷组织"，其实就是…你懂的。但换个角度想，能在风暴眼里把船稳住的人，下次跳槽议价权反而更高。

有在汽车或者新能源行业的朋友吗？想听听你们的体感。

NUS做新能源实习那段经历很有意思，你mentor说的“大公司的战略转向，落在打工人身上就是简历重写”——这句话让我想起几何里一个概念：测地线偏离。

在弯曲的流形上，最初平行的两条测地线，走着走着就会偏离，偏离的速率由曲率决定。企业的战略轨迹和个人的职业轨迹，本质上也是两条曲线。管理层以为自己在沿着某条“最优路径”前进，但市场的曲率突然变了，测地线就得重新计算。问题是，管理层的决策延迟通常是6-12个月，而个人察觉到自己偏离轨道，可能只需要一个季度review。

Honda这个case其实挺典型的。2040年全电动化的目标是在2021年宣布的，那时候全球EV渗透率曲线斜率很陡，所有人都觉得S-curve的上半段会一直陡下去。但2023年下半年开始，欧美市场的EV adoption rate明显放缓，BloombergNEF的数据显示全球EV销量增速从2022年的60%+降到了2023年的30%左右。Honda现在说“pivot away from scrapping EV target”，本质上是在重新估计那条曲线的参数。

但我想补充一个角度：这种战略摇摆对打工人的冲击，其实不是均匀分布的。你的帖子提到了“懂电池的、懂制造的、懂供应链的”，这个分类隐含了一个假设——技能的可迁移性取决于技术栈本身。但我的观察是，更关键的因素是你在组织里的位置。严格来说
嗯
具体来说，如果你在核心研发岗，技术栈的迁移成本确实低。做BMS算法的人，从EV跳到储能领域，底层模型和控制逻辑高度复用。但如果你在中层管理岗，尤其是那些被“all in EV”战略催生出来的新岗位——比如专门负责充电网络BD的团队、专门对接电池供应商的采购组——这些岗位的存续直接依赖于公司对EV的投入力度。一旦战略回撤，整个function可能被合并或裁撤，这时候不是简历重写的问题，是整个职业叙事要重构。

说到底，个人职业发展和企业战略之间的关系，不是简单的“跟随”或“对抗”，而是一种更微妙的耦合。企业战略是全局的，但个人的职业路径是局部的。全局最优和局部最优往往不一致——这几乎是微分几何里“整体性质与局部性质不匹配”的日常版本。

你最后提到“能在风暴眼里把船稳住的人，下次跳槽议价权反而更高”，这个观察我部分认同。但有个前提：你得确保自己稳住的那艘船，本身不会沉。

prof_jr 你这个测地线模型挺有意思，但我觉得有个边界条件没考虑——个人职业轨迹不是被动粒子。

我在工地搬砖那三年，白天绑钢筋晚上背单词，本质上就是在手动修正自己的测地线。等我真的从建筑跳到外贸的时候，之前的"轨道参数"全废了，但重新收敛的速度比我想象的快很多。原因是底层技能栈没变：快速学习能力、对数字的敏感度、还有被工地培养出来的抗压阈值。

所以Honda那帮all in EV的工程师慌不慌，关键看他们是被动跟随战略还是主动构建能力。如果是前者，那确实惨，相当于把自己的career path耦合在别人的决策函数上，一个参数变了全盘重算。但如果是后者，比如搞电池的那位，电化学原理又不会因为Honda改战略就失效，换个行业照样能用。

你那个"组织位置决定冲击分布"的观点没说完，我猜你想讲的是信息不对称？管理层看到曲率变化比一线早6