作者 | 神经小兮
来源 | HyperAI超神经（ID:HyperAI）
近日，上海某驾校采用 AI 教练授课的视频登上微博热搜。据介绍，截至目前已有超过 2100 名学员，在该校 AI 教练的协助下，成功毕业。
该驾校采用软硬件结合的方式，改进了传统驾校练习的模式。
在硬件方面，给教练车配置 GPS 定位仪和雷达。两个高精度 GPS 定位仪，可以实时监测教练车的位置。车头处安装的多个雷达，则用于检测障碍物。
在软件方面，AI 教练还会为每位学员建立个人档案，评测学员训练能力，依据学员学习情况调整练习内容。
此外该车还设置了主动刹车功能，以便在突发状况下保证学员独自练习时的安全。
然而驾校在不断尝试新技术、新突破的背后，也透露出一种不得已而为之的焦虑。
驾校龙争虎斗，控制成本成难题
随着社会经济的发展和人民生活水平的提高，私家车的数量自改革开放以来呈现爆发式增长，与之同步的还有全国各地如雨后春笋般崛起的驾校。
据交通运输部公布的数据显示，2017-2018 年全国驾校数量同比增长 7.1%，学员数量却出现了下降趋势，同比降低 0.8%。
2018 年我国驾校市场现状，数据源自艾瑞咨询中国驾培市场大数据报告
驾培市场的供需失衡，进一步加剧了行业竞争，报名价格、训练场地、教练车新旧状况、练习等待时长……这些都成为驾校之间互相竞争、抢夺生源的重要因素。
但是居高不下的运营成本，使得部分驾校在提高用户体验和硬件设备方面，心有余而力不足。
《机动车驾驶员培训机构资格条件》(GB/T30340）中规定，三级驾校的场地面积不得低于 10000 平方米，每增加一台小型车辆，场地面积应增加 400 平方米。
2019 年交通运输部发布《机动车驾驶员培训管理规定（征求意见稿）》，其中对驾培机构的教练车数量，给出了明确规定。以三级驾校为例，要求其配备的教学车辆不少于 20 辆。
此外一所普通驾校以往雇佣教练时，需要配备与教练车同样数量的教练员，且教练员还需要定期参加各种培训，在付出时间的同时还需要承担一定的培训费用。
不菲的场地租赁费用，高昂的教练车燃油及维护费用，加上人工成本，成为压在驾校头上的「三座大山」。
科技化：驾校升级的救命稻草
面对居高不下的运营成本，一些驾校选择将燃油教练车，替换为新能源电动汽车。
据驾多多学院负责人王向阳介绍，采用新能源教练车，将降低 70%-80% 的燃油费用和 50% 的维保成本。然而教练车淘汰换新，也是一笔不容忽视的费用投入。
还有一些驾校，则寄希望于科技化升级。
AI 模拟器
AI 模拟器是一种路考练习的设备，它外形酷似赛车游戏机，配备曲面显示屏以及方向盘，可以模拟真实的驾驶体验。
多所驾校采用 AI 模拟器和真车实操相结合的方法
帮学员为路考做准备
曲面屏幕上模拟的路考环境非常逼近，包括道路、交通灯、人行横道、树木和建筑物，甚至可以模拟不同路线和不同天气条件下的驾驶状况。
AI 驾校考官
微软研究院在 2019 年曾推出过一个安全驾驶项目，名为 HAMS。
HAMS 全称 Harnessing AutoMobiles for Safety，早期的 HAMS 旨在借助 AI 技术及多个传感装置，监视驾驶员的状态，从而保证驾驶的安全性。
HAMS 利用智能手机的前后摄像头
同时监控驾驶员的状态及车辆行驶状态
随后，HAMS 被应用于印度某地的驾照考试监考。ALT 全称 Automating Driver License Testing，是指全自动驾照考试监考，通过智能手机的前置摄像头，确定参考人员身份、是否系紧安全带、转弯或超车时是否查看后视镜等。
后置摄像头则用于跟踪车辆行进轨迹，确保侧方停车、连续弯道等考试项目中，车辆不会偏离指定轨道。
AI 并非全能，尚存诸多局限性
人工智能技术的参与，加速了传统驾校的升级，以文章开头新闻中介绍的 AI 教练为例，驾校的人工成本会极大程度地降低。
驾培机器人厂商易显科技公布的数据显示，1 个人工教练就可以管理 30 个 AI 教练，每年可为驾校节省 95% 的人工成本。
易显科技机器人教练 5.0 版本
此外用 AI 替代人工教练，也可以提高用户体验。此前社交媒体上曾流传着众多学车被教练骂的视频，不少网友也在 AI 教练的视频下面留言，表示「对社恐人群友好」、「再也不用担心被教练骂了」、「心理压力小了」。
不少微博网友对 AI 教练持积极态度
然而，在科目二、科目三等路考阶段的早期，AI 的局限性使得仍然需要人类教练较多的参与。
1、入门阶段尚需人类教练员科普指导
对于不熟悉机动车操作的新手学员，人类教练更适合带其入门，准确、全面地告知机动车的使用方法和注意事项。
相比起来 AI 教练则更适合在练车的中后期加入，在学员掌握了一定基础的前提下，对倒车入库、坡起等操作技巧做提升和改进。
2、学员过度依赖屏幕而分神
AI 教练常会在车内配置一个显示屏，实时更新车辆的行驶状况、是否压线，这有助于学员了解自己的练习情况，查漏补缺。
但是长期过渡关注屏幕可能会起到反作用，以至于在实操时不习惯看后视镜，导致考试失败。
3、教练无法在实操过程中传授理论知识
在路考练习中，人类教练往往可以做到有针对性的教学，在教授课程过程中，主动教授理论知识，穿插考试范围以外的实用开车技巧，如防御性驾驶方法，以及在道路上出现危险情况的应急处理方法。
这些知识可能考试不考，但是却非常实用，AI 教练目前还无法做到这一点。
每一位驾校学员，都是未来交通安全的参与者，驾校的目标也不应该仅仅是帮助学员通过考试、拿到驾照。
AI 技术的参与一定程度上可以提高驾培的效率和效果，帮助学员更科学地学车、练车。但是少了人类教练的参与以及实用技巧的传授，恐怕有些「老司机」虽然驾龄两三年，但是怎么打开引擎盖，可能还要现场百度。
还是这样的教练让我踏实。
原文链接：https://blog.csdn.net/m0_46163918/article/details/116298436?ops_request_misc=&request_id=c5dc9f7e84d240f385a1c36188681138&biz_id=&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~koosearch~default-29-116298436-null-null.268%5Ev1%5Econtrol&utm_term=%E6%91%A9%E6%89%98%E8%BD%A6%E9%A9%BE%E7%85%A7
