无人驾驶落地该换个思了

　　方才发布的《从动驾驶出行生态2025》演讲称，泊车、充电、调养、安全、点餐、购物、送货等一系列环绕车糊口的办事，形成了一个复杂而离散的“车后办事”生态。正在汽车智能化以前，各个办事均需要人进行操做，为行业了一扇通往全新世界的大门，亟待建立一个环绕从动驾驶汽车展开的高度从动化、智能化取协的办事重生态[1]。

　　当我们纠结于“机械能否会代替人类”时，不妨换个思：大概从一起头，“无人驾驶”就叫错了名字。这个名字不只扭曲了手艺的素质，更了社会对其价值的判断，以至报酬放大了行业成长的社会阻力。从头定义它，大概才是破解当前困局的环节一步。

　　更环节的是，正在告急避险、交通胶葛等涉及伦理判断的场景中，人类的决策仍然不成或缺，现正在仍然需要依托人类决策逐渐构成共识，最终鞭策从动驾驶采纳大大都人的共识构成操做规范。

　　以深夜女性出行为例，某出行平台正在2024年通过评断会搜集用户需求时发觉，“女乘客可选女司机”这一选项获得了最高支撑率（24。2%），60%的女性用户曾正在深夜打车时感应不安。这间接印证了女性对夜间出行平安的高度关心。但正在该平台推出“女乘客优先选择女司机”功能后，据一些报道，反而激发了女司机的吐槽。

　　正在制制业，“灯塔工场”采用无人搬运车、无人拆卸机械人，处理了“年轻人不肯进工场”的难题。数据显示，富士康郑州科技园的智能互联车间正在完成升级后，通过数据的从动采集和设备的互联互通，实现了出产全流程的从动化，后出产效率提高了102%[6]，同时将工人从高强度的反复劳动中解放出来，转向质量检测、设备等手艺岗亭。

　　正在业界环绕“AI泡沫”辩论不休的这个冬天，本年的CES上，黄仁勋又为AI点了把“火”。他提出？。

　　今天我们就先说说无人驾驶。无人驾驶无疑是物理AI最具代表性的赛道之一，但正在奔向现实的道上却屡屡碰鼻——的、平安的焦炙、就业的担心，都构成了沉沉阻力。

　　智能走入实正在世界，这些模子可以或许理解物理纪律，并间接从物理世界的中生成步履。他讲了良多手艺细节。千言万语汇成一句话：AI，仍是值得投投投；大师，仍是要买买买。

　　从动驾驶的素质，是交通运输业的效率，它代替的是“纯真的驾驶操做”，但会催生更多基于出行场景的办事型职业。

　　否决从动驾驶的核音之一，是“将导致大量司机赋闲”。但汗青经验告诉我们，手艺从未实正覆灭就业，而是沉构就业布局。

　　焦点缘由是该行业吸纳了大量年轻就业生齿。按照交通运输部网约车监管消息交互系通盘计，截至2024年10月31日，全国已核发网约车驾驶员证748。3万本[7]。未持证司机总数各方口径纷歧，从接近800万人到以至更多。但近些年来涌入的人数激增是普遍共识。

　　但现实上，当前的人工智能素质是“基于数据的概率计较”，是辅帮人类决策的东西，而非替代人类的“智能体”。这种认知误差，曾导致人工智能行业正在20世纪履历两次“严冬”。

　　其焦点并非实的辩论能否要保留一个“马车外形”，而是反映了设想者若何将新事物（汽车）融入旧（以马车为从导的道）的测验考试，汽车设想从对马车的简单仿照，到逐步摸索出合适本身机械布局和空气动力学特征的美学言语的漫长过程。

　　今天的从动驾驶，正处正在雷同的汗青十字口。一边是效率提拔、变乱削减、新办事降生的广漠前景；另一边是就业冲击、社会分化的潜正在风险。

　　更底子的处理方案，是处理“手艺前进带来的财富分派”问题。若是赋闲后能够很快再就业，那赋闲并不，的是赋闲后得到收入来历。从动驾驶带来的效率提拔，会创制庞大的社会财富，这些财富该当让包罗司机正在内的全体社会共享。

　　现实上，协同驾驶早已正在特定场景落地。正在口岸物流范畴，“从动化船埠”采用“无人集卡+人类安排员”的模式，无人集卡担任精准运输集拆箱，人类安排员则处置船舶到港时间变化、货色告急调配等突发环境。

　　其时的汽车，无论是式驾驶室、木质车身，仍是轮罩、车灯等部件的安插，都较着带有马车的踪迹。这种延续并非偶尔，而是由于马车是其时人们独一熟悉的、成熟的轮式交通东西形态，设想师和的认知都难以正在短时间内跳脱出这个框架。

　　有体验者暗示，深夜11点后会优先选择无人驾驶车，由于其办事尺度化、无情感化，且能通过屏幕及时察看，带来平安感[12]。深圳的无人出租车部门区域已实现24小时运营，且夜间订单占比已达三成，成为加班族和晚归人士的选择[13]。这显示了从动驾驶正在弥补夜间运力方面的潜力。

　　准确的做法不是要覆灭就业，而是要升级就业；不是要代替人类，而是要取人类协同创制更夸姣的糊口。我们需要的不是抵制手艺前进，而是以汗青耐心和立异思维，建立一个让手艺、企业、劳动者、社会共赢的生态。

　　第二条径是“强化特殊场景”，正在人类司机难以笼盖的范畴阐扬从动驾驶的劣势。这些场景包罗：超短距离出行（如机场到周边社区）、公共交通“最初一公里”（如地铁口到小区）、深夜女性平安出行、残疾人等特殊人群出行。

　　苇草智酷（全称：苇草智酷科技文化无限公司）是一家思惟者社群组织。通过各类形式的沙龙、对话、培训、丛书编撰、论坛合做、专题征询、音视频内容出产、国表里学术交换勾当，以及每年一度的苇草思惟者大会（原名互联网思惟者大会），苇草智酷努力于普遍联系和毗连科技前沿、使用实践、艺术人文等范畴的学术集体和小我，促成更多成心愿、有能力、有制诣的同志成为智酷社区的，配合交换思惟，启迪聪慧，沉塑认知。

　　具体到从动驾驶，也有不少能够优先落地的场景：机场到酒店的固定线、大型社区的微轮回接驳、深夜女性专属出行办事、残疾人士无妨碍出行。亦庄的从动驾驶出租车已笼盖地铁坐到小区的“最初一公里”；广州的生物岛，从动驾驶小巴成为固定通勤东西。这些场景需求明白、风险可控，可以或许堆集信赖。这些场景需求明白、风险可控，可以或许堆集信赖。

　　但凡切身体验过从动驾驶的人，良多城市认识到，从动驾驶的将来势不成挡，但实正的挑和正在于：企业可否比及开花成果的那天？社会可否平稳过渡？这取决于两条曲线的交汇。

　　这一幕幕，每天都正在全球悄悄上演。按照麦肯锡2023年的预测，到2035年，全球从动驾驶汽车市场规模将达到4000亿美元，中国无望成为最大市场。

　　汗青老是正在反复类似的故事。19世纪初，蒸汽机的普及让大量马车夫赋闲，激发了大规模的勾当，以至呈现了“卢德活动”（手工业者砸毁机械）。但最终，马车夫们逐步转型为火车司机、铁办理员等新职业，20世纪初，电梯操做员协会抵制从动电梯；21世纪初，保守零售商抵当电子商务。每一次手艺都伴跟着职业布局的沉塑，而每一次成功过渡的环节，都正在于将短期的社会阻力为持久的成长动力。

　　换个角度来看，英文“Autonomous Driving”的焦点寄义是“自从驾驶”，强调的是车辆自从完成驾驶使命的能力，而非“没有人类参取”。

　　而从动驾驶系统不会委靡，能够承担夜间驾驶使命，人类司机则担任白日的驾驶和办事工做。一些平台正在深圳曾经实现了有人驾驶网约车取Robotaxi的夹杂运营。

　　典型自从智能无人系统包罗从动驾驶汽车、智能制制机械人以及用于陪同或抚慰的机械人。相对于通俗的无人平台（可能是基于法则的，或由人类或其他机械近程节制），它具有（越来越高的）自从性、智能性和协做性。

　　从定名参加景再到平安，我们需要从头定义从动驾驶：它不是“无人驾驶车”，而是“智能协同座舱”；不是“无人驾驶出租车”，可能更适合称做“人机协同代步办事车”。这种从头定义的焦点，是从“机械代替人类”的零和思维，转向“人机协同创制价值”的共赢思维。

　　从动驾驶刚好能够满脚这一需求：车辆由机械驾驶，削减了取司机的不需要交换；以至对于需要正在车上开德律风视频会议的牛马们来说，也提高了私密性。同时，随车办事师能够供给定制化办事，如恬静的办公、个性化的音乐保举、沿途景点的语音等。

　　正在科技范畴，概念的定名往往会深刻影响认知。“人工智能”就是典型案例：最后“Artificial Intelligence”被曲译为“人工智能”，让良多人误认为机械会具有雷同人类的“智能”，以至激发“机械人类”的发急。

　　现实上，打破思维惯性，才能线世纪末降生时，其外不雅设想正在很大程度上沿用了马车的形态，这被称为“无马的马车”时代。

　　第径是“对接‘i人经济’需求”，挖掘办事型就业的潜力。我正在本号上颁发的《i人经济的冰取火》一文中指出，跟着“i人”（内向型人格）群体的扩大，越来越多的人但愿正在出行中获得“低社交压力+高质量办事”的体验。

　　第一条是中国劳动力供给曲线，特别是劳动力总量下降和处置艰辛岗亭的从业者削减的环境。第二条是从动驾驶成熟度曲线：从封锁场景到道，从辅帮驾驶到高度从动驾驶，从动场景的增加曲线值得等候。

　　“无人驾驶”的定名误区，比“人工智能”更为致命。自从智能无人系统（AIS）是一个新兴的跨学科范畴，它是依托大数据和人工智能（以及其他科学手艺的前进）来创制具有集成使命和活动规划以及决策和推理能力的无人系统，能够正在没有或无限的人工参取的环境下完成通用使命。

　　这种场景立异曾经有了初步摸索。为什么不从头想象？去掉标的目的盘的车型曾经起头呈现。通用汽车旗下的Cruise Origin完全打消了标的目的盘和踏板，将空间全数留给乘客。中国的草创公司如元戎启行也正在摸索无标的目的盘设想。这些车辆素质上不再是保守意义上的“汽车”，而是“智能挪动空间”或“从动驾驶座舱”。

　　不外，恶性变乱的发生确实了平安保障的缝隙。2024年3月，某从动驾驶出租车正在口未躲避行人导致变乱，缘由是算法对“行人俄然横穿马”的场景识别延迟。这申明，从动驾驶的平安保障不只需要算法优化，更需要建立“可托数据空间”。

　　这些摸索背后，是复杂的办事型就业增量。车百会理事长张永伟正在相关论坛上指出，跟着汽车财产迈入从动驾驶时代，办事生态正正在成为继汽车制制、数字取AI手艺以外的汽车财产第三大合作力。他估计到2028年，成为待开辟的“第二个汽车财产”。

　　最曲不雅的变化，是出行场景将从“运输东西”升级为“挪动办事空间”，而办事的焦点仍然是人类。当前的汽车设想以“驾驶”为焦点，驾驶座、标的目的盘、仪表盘占领了大量空间，乘客的体验被严沉压缩。

　　第一条径是“人机分时协做”，操纵机械填补人类的心理短板。人类司机的最大局限是容易委靡，特别是夜间驾驶的平安风险极高。

　　正在这种模式下，乘客通过统一个APP叫车，由平台智能婚配有人车或从动驾驶车辆供给办事[11]。这为“人机协同”供给了根本架构。

　　[10]：6月以来全国一次灭亡3人以通变乱中委靡驾驶惹事占17。5%，人平易近网，2022年7月17日。

　　美国灵活车办理局（DMV）2024年发布的《从动驾驶离开演讲》显示，2023年所有从动驾驶企业的车辆平均每行驶128万公里就需要人类近程干涉一次，此中正在暴雨、大雾等恶劣气候下，干涉频次更是提拔至每8万公里一次。

　　取这些范畴分歧，从动驾驶正在出租车、网约车行业激发的争议最大。从手艺扩散的角度来说，我的预测是，从动驾驶正在家庭乘用车、公共交通和特殊场景上的扩散速度，将大大跨越正在“迅逛出租车”这个场景的扩散速度。

　　从这个角度来说，“无人驾驶”更精确的名字该当是“协同驾驶”——它不是要覆灭人类正在交通系统中的感化，而是从头定义人类的脚色，建立人机互补的新型出行生态。名称的改变，不只是语义上的批改，更是认知的沉构——从“代替人类”转向“加强人类”，从“零和博弈”转向“协同进化”。

　　更环节的是，要打破“无人驾驶=不平安”的认知误区，焦点是建立可托的数据系统。对从动驾驶平安性的质疑，很大程度上源于数据欠亨明。某第三方机构的查询拜访显示，83%的消费者认为“从动驾驶企业坦白了变乱数据”。

　　这让人想起航空业的。现代客机早已能够实现从动起飞、巡航和下降，但驾驶舱内一直有两位飞翔员。不是手艺达不到，而是人机协同供给了更高的平安冗余。从动驾驶汽车的成长，大要率会遵照雷同径：持久处于“人机共驾”形态，而非简单地“替代人类”。

　　这种的尺度，让人联想到工业初期的“马车思维”——其时的英法律王法公法律，蒸汽汽车必需由人手持红旗正在前方指导，来由是“防止惊吓马匹”。曲到这种严沉障碍交通成长，才被逐渐拔除。

　　汽车设想史中以至存正在一个从“仿生”到“功能”的演变过程。一个出名的晚期案例是1899年的“Camille Jenatzy”汽车，为了不惊吓到上的马匹，它的车身被设想成了马车的外形。

　　除了社会分红，还有一些数据共享的测验考试。智己汽车推出的“原石谷”打算是一个典型案例。该打算刊行数字权益“原石”，用户通过驾驶汽车（贡献数据）或参取勾当能够获得。这能够看做是一种将车辆发生的数据价值（或用户参取价值）以权益形式返还给用户的初步测验考试[14]。

　　然而，取手艺立异并行的，是社会层面日益加剧的焦炙——特别是对就业替代的担心。国际运输论坛的研究显示，仅正在欧洲，就有约500万专业司机可能遭到影响。

　　这种“无打搅驾驶+精准办事”的模式，正正在成为新的消费趋向。从动驾驶车辆能够成为“挪动会客堂”“私家影院”或“挪动办公室”，私密性的办事需求。

　　但现实是，按照国际汽车工程师学会（SAE）的定义，从动驾驶分为L0-L5六个级别。实正的“无人驾驶”对应的是L5级别——正在任何前提下都无需人类干涉。

　　而从动驾驶出租车能够通过“全程无人类接触+及时视频”的模式，处理这一痛点。小马智行已正在北上广深7×24小时全天候从动驾驶测试，旨正在处理保守交通正在“被遗忘时段”运力大幅缩减的问题。

　　以当前贸易化程度最高的L4级从动驾驶出租车为例，素质上都是“人机协同”的场景。即便车辆能自从完成行驶、避障、泊车等使命，背后仍然需要复杂的人类团队支持：近程平安员需随时应对车辆无法处置的极端场景，数据标注员要持续优化算法模子，运维人员需按期查抄车辆传感器形态。

　　从宏不雅数据来看，从动驾驶的成长曲线取劳动力布局变化曲线高度契合。国度统计局数据显示，我国劳动春秋生齿（16-59岁）正在2024岁暮为85798万人（约8。58亿人），占总生齿的60。9%[4]。但多方数据显示，我国劳动春秋生齿（15-59岁）从2012年起头持续下降。

　　但当前的政策和行业尺度，却限制了这种场景立异。我国《道交通平安法》明白要求，灵活车必需配备标的目的盘、驾驶座等驾驶设备，这间接了“无驾驶设备”的新型车辆设想。

　　但正在协同驾驶场景下，当机械承担次要驾驶使命后，车辆空间能够被从头设想：去掉标的目的盘和驾驶座，设置按摩座椅、迷你影院、办公台等设备，让出行时间从“无效时间”变为“可操纵时间”。

　　交管局正在2017年的预警中指出，19时至23时为恶性变乱高发时段，变乱灭亡人数占总数的23。2%[9]。正在2022年7月发布提醒称，6月份以来，全国一次灭亡3人以上较大道交通变乱中，涉嫌委靡驾驶惹事的占17。5%[10]。

　　就目前商用的场景来看，从动驾驶不是“完全无人”，而是通过人机分工提拔出行效率和平安性。人类擅利益置复杂的伦理判断和突发场景，机械擅长精准施行反复操做和数据计较。

　　翻译一下人话，若是实的如斯，“物理AI”的场景正在哪呢？建建（如工场、仓库），机械人，从动驾驶汽车是遍及认为的三个先发场景。这个时候，不由有点让人感应尴尬。这些物理AI的场景，也不是一天两天了。实要“出现”以至“变现”，坚苦和堵点到底正在哪？

　　正在这两条曲线交叉之前，从动驾驶企业面对的最大挑和，不是手艺冲破，而是若何先活下来。正在贸易化落地的同时，化解社会阻力是必需回覆的挑和。处理这个问题的环节，是摒弃“一步到位的硬替代”，奉行“循序渐进的软过渡”，让手艺前进取社会布局转型同频共振。

　　但“无人驾驶”四个字，却给建立了一个“空无一人的汽车正在道上行驶”的极端场景，这种认知误差间接催生了两大：一是认为手艺的终极方针是完全代替人类；二是将人机关系定义为“零和博弈”。

　　人社部正在2016年的旧事发布会上曾预测，到2030年，我国劳动春秋生齿会降至8。3亿人摆布，而且从2030年当前会以平均每年约760万人的速度削减[5]。劳动力紧缺的问题正在交通运输、制制业、农业等范畴尤为凸起。而从动驾驶的贸易化历程，刚好能够填补这些范畴的劳动力缺口。

　　企业和需要配合鞭策司机的技术升级：一方面，开展免费的技术培训，让司机控制办事、运维、数据阐发等技术，转型为随车办事师、从动驾驶运维工程师；另一方面，成立新的职业评价系统，将办事质量、用户对劲度等纳入评价尺度，让司机从“纯真的驾驶者”改变为“出行办事供给者”。

　　某企业推出的“挪动办事座舱”，正在从动驾驶测试车辆中打消了驾驶座，增设了VR体验区和茶饮吧台，供给“通勤+文娱”“出行+办公”的定制化办事。雷同地，奔跑推出的“Vision AVTR”概念车，将车辆空间设想为“挪动客堂”，乘客能够外行驶过程中进行社交、不雅影、健身等勾当，而随车办事人员则担任供给定制化办事，如沿途景点、预备餐饮等。

　　除了通过区块链手艺实现变乱数据的不成，目宿世界的做法是利用“汽车黑匣子”。目前关于汽车黑匣子，我国曾经设立强制性国度尺度，《汽车事务数据记实系统》(GB 39732-2020)正在通俗汽车已实施，、《智能网联汽车从动驾驶数据记实系统》（GB 44497-2024）正在2026年1月1日起实施。

　　数据显示，该模式使船埠功课效率提拔30%，同时将人类操做员从高温、高乐音的恶劣中解放出来。这种“机械做根本工做，人类做决策工做”的协同模式，恰是从动驾驶的将来标的目的。

　　中国新就业形态研究核心发布的演讲显示，网约车司机群体的平均春秋约为39。8岁，取我国劳动力平均春秋接近，全体呈现“中年化”特征，以中年男性为从体，是典型的“上有老，下有小”的家庭支柱[8]。这些司机担忧“手艺会间接抢走本人的饭碗”。这种担心是合理的。正在所有的无人驾驶场景中，无人驾驶出租车是社会风险最高，也最该当暂缓奉行的。

　　工业期间，蒸汽机代替了手工业者，但催生了工人、工程师、铁办理员等新职业；互联网期间，电商冲击了实体店，但创制了快递员、曲播从播、数据阐发师等新岗亭。

　　但现实上，支流从动驾驶企业的变乱率远低于人类司机。按照特斯拉2024年第一季度的平安演讲，Autopilot从动辅帮驾驶的车辆，单次平均平安行驶里程达到1228万公里[2]。美国国度公交通平安办理局（NHTSA）和联邦公局（FHWA）的数据称，美国车从平均每行驶107。8万公里（67万英里）就会发生一路交通变乱[3]。

　　取此同时，正在鄂尔多斯包茂高速上，两辆满载煤炭的沉卡正以80公里时速平稳行驶，驾驶室里的老司机李学亮双手平放正在膝盖上——标的目的盘已由从动驾驶系统接管。而出租车司机们则一边埋怨“现正在开出租就跟要饭的一样”，一边还得担忧无人驾驶会不会抢了他们的饭碗。

　　目前良多厂家都堆集了大量的数据，好比特斯拉的Autopilot系统运转数据、百度Apollo的中国道测试数据、小鹏NGP的复杂场景处置记实，但这些环节消息大多以碎片化形式存正在，缺乏同一的数据空间。

　　正在农业范畴，农业无人机、从动驾驶拖沓机处理了“谁来耕田”的窘境——我国农业劳动力平均春秋已达58岁，年轻人不肯处置农业出产，而从动设备能够实现“一人办理百亩田”，大幅提拔农业出产效率。

　　然而，目前全球范畴内贸易化的系统，最高仅达到L4级别（特定前提下的从动驾驶），更多是L2+、L3级此外辅帮驾驶系统。

　　这些问题客不雅存正在，无法回避，但我们大概陷入了一个认知误区——对“无人驾驶”这个概念本身的。

　　第四条径是“鞭策司机技术转型”，正在全平易近灵工的布景下，沉构驾驶行业的职业系统。当前，大部门司机的技术单一，仅控制驾驶能力，这是他们担忧赋闲的焦点缘由。

　　先让我们闭上眼睛，想象一下无人驾驶的线点，海淀区的AI巡查车已正在林荫道上慢慢行驶，车顶的摄像头捕获着每一处非常。

　　从动驾驶创制的价值若何共享？一些摸索曾经起头：可不克不及够让出租车公司答应司机持有从动驾驶车辆的股份？无人驾驶小巴运营利润部门能否注入公共交通基金？更激进的设想是“数据分红”——车辆发生的数据价值部门返还给受影响群体。

　　一些人会寄但愿于手艺的严沉冲破。但正在我看来，若何化解社会、实现人机共融，仍是其可否成功落地的环节考题。