來源：HyperAI超神經

近日，上海某駕校采用 AI 教練授課的視頻登上微博熱搜。據介紹，截至目前已有超過 2100 名學員，在該校 AI 教練的協(xié)助下，成功畢業(yè)。

2100 名畢業(yè)學員中，超 9 成是青年人

該駕校采用軟硬件結合的方式，改進了傳統(tǒng)駕校練習的模式。

在硬件方面，給教練車配置 GPS 定位儀和雷達。兩個高精度 GPS 定位儀，可以實時監(jiān)測教練車的位置。車頭處安裝的多個雷達，則用于檢測障礙物。

在軟件方面，AI 教練還會為每位學員建立個人檔案，評測學員訓練能力，依據學員學習情況調整練習內容。

此外該車還設置了主動剎車功能，以便在突發(fā)狀況下保證學員獨自練習時的安全。

然而駕校在不斷嘗試新技術、新突破的背后，也透露出一種不得已而為之的焦慮。

 駕校龍爭虎斗，控制成本成難題

隨著社會經濟的發(fā)展和人民生活水平的提高，私家車的數量自改革開放以來呈現爆發(fā)式增長，與之同步的還有全國各地如雨后春筍般崛起的駕校。

據交通運輸部公布的數據顯示，2017-2018 年全國駕校數量同比增長 7.1%，學員數量卻出現了下降趨勢，同比降低 0.8%。

2018 年我國駕校市場現狀

數據源自艾瑞咨詢中國駕培市場大數據報告

駕培市場的供需失衡，進一步加劇了行業(yè)競爭，報名價格、訓練場地、教練車新舊狀況、練習等待時長……這些都成為駕校之間互相競爭、搶奪生源的重要因素。

但是居高不下的運營成本，使得部分駕校在提高用戶體驗和硬件設備方面，心有余而力不足。

《機動車駕駛員培訓機構資格條件》(GB/T30340）中規(guī)定，三級駕校的場地面積不得低于 10000 平方米，每增加一臺小型車輛，場地面積應增加 400 平方米。

2019 年交通運輸部發(fā)布《機動車駕駛員培訓管理規(guī)定（征求意見稿）》，其中對駕培機構的教練車數量，給出了明確規(guī)定。以三級駕校為例，要求其配備的教學車輛不少于 20 輛。

此外一所普通駕校以往雇傭教練時，需要配備與教練車同樣數量的教練員，且教練員還需要定期參加各種培訓，在付出時間的同時還需要承擔一定的培訓費用。

不菲的場地租賃費用，高昂的教練車燃油及維護費用，加上人工成本，成為壓在駕校頭上的「三座大山」。

 科技化：駕校升級的救命稻草

面對居高不下的運營成本，一些駕校選擇將燃油教練車，替換為新能源電動汽車。

據駕多多學院負責人王向陽介紹，采用新能源教練車，將降低 70%-80% 的燃油費用和 50% 的維保成本。然而教練車淘汰換新，也是一筆不容忽視的費用投入。

還有一些駕校，則寄希望于科技化升級。

 AI 模擬器 

AI 模擬器是一種路考練習的設備，它外形酷似賽車游戲機，配備曲面顯示屏以及方向盤，可以模擬真實的駕駛體驗。

多所駕校采用 AI 模擬器和真車實操相結合的方法

幫學員為路考做準備

曲面屏幕上模擬的路考環(huán)境非常逼近，包括道路、交通燈、人行橫道、樹木和建筑物，甚至可以模擬不同路線和不同天氣條件下的駕駛狀況。

 AI 駕?？脊?nbsp;

微軟研究院在 2019 年曾推出過一個安全駕駛項目，名為 HAMS。

HAMS 全稱 Harnessing AutoMobiles for Safety，早期的 HAMS 旨在借助 AI 技術及多個傳感裝置，監(jiān)視駕駛員的狀態(tài)，從而保證駕駛的安全性。

 HAMS 利用智能手機的前后攝像頭

同時監(jiān)控駕駛員的狀態(tài)及車輛行駛狀態(tài)

隨后，HAMS 被應用于印度某地的駕照考試監(jiān)考。ALT 全稱 Automating Driver License Testing，是指全自動駕照考試監(jiān)考，通過智能手機的前置攝像頭，確定參考人員身份、是否系緊安全帶、轉彎或超車時是否查看后視鏡等。

后置攝像頭則用于跟蹤車輛行進軌跡，確保側方停車、連續(xù)彎道等考試項目中，車輛不會偏離指定軌道。

 AI 并非全能，尚存諸多局限性

人工智能技術的參與，加速了傳統(tǒng)駕校的升級，以文章開頭新聞中介紹的 AI 教練為例，駕校的人工成本會極大程度地降低。

駕培機器人廠商易顯科技公布的數據顯示，1 個人工教練就可以管理 30 個 AI 教練，每年可為駕校節(jié)省 95% 的人工成本。

易顯科技機器人教練 5.0 版本

此外用 AI 替代人工教練，也可以提高用戶體驗。此前社交媒體上曾流傳著眾多學車被教練罵的視頻，不少網友也在 AI 教練的視頻下面留言，表示「對社恐人群友好」、「再也不用擔心被教練罵了」、「心理壓力小了」。

不少微博網友對 AI 教練持積極態(tài)度

然而，在科目二、科目三等路考階段的早期，AI 的局限性使得仍然需要人類教練較多的參與。

 1、入門階段尚需人類教練員科普指導 

對于不熟悉機動車操作的新手學員，人類教練更適合帶其入門，準確全面地告知機動車的使用方法和注意事項。

相比起來 AI 教練則更適合在練車的中后期加入，在學員掌握了一定基礎的前提下，對倒車入庫、坡起等操作技巧做提升和改進。

 2、學員過度依賴屏幕而分神 

AI 教練常會在車內配置一個顯示屏，實時更新車輛的行駛狀況、是否壓線，這有助于學員了解自己的練習情況，查漏補缺。

但是長期過渡關注屏幕可能會起到反作用，以至于在實操時不習慣看后視鏡，導致考試失敗。

 3、教練無法在實操過程中傳授理論知識 

在路考練習中，人類教練往往可以做到有針對性的教學，在教授課程過程中，主動教授理論知識，穿插考試范圍以外的實用開車技巧，如防御性駕駛方法，以及在道路上出現危險情況的應急處理方法。

這些知識可能考試不考，但是卻非常實用，AI 教練目前還無法做到這一點。

每一位駕校學員，都是未來交通安全的參與者，駕校的目標也不應該僅僅是幫助學員通過考試、拿到駕照。

AI 技術的參與一定程度上可以提高駕培的效率和效果，幫助學員更科學地學車、練車。但是少了人類教練的參與以及實用技巧的傳授，恐怕有些「老司機」雖然駕齡兩三年，但是怎么打開引擎蓋，可能還要現場百度。

還是這樣的教練讓我踏實

參考：

http://d.youth.cn/newtech/202008/t20200818_12455711.htm

http://www.moj.gov.cn/news/content/2019-07/17/zlk_3228203.html