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雷鋒網(wǎng)按：高盛投資公司（Goldman Sachs）曾預(yù)測，隨著自動駕駛卡車的飛速發(fā)展，每月將有2.5萬個卡車司機失業(yè)。麥肯錫的全球研究所（McKinsey Global Institute）也曾發(fā)布報告表示，在接下來的10年中將有150萬個卡車司機失業(yè)。國際交通論壇（The International Transport Forum）也提出，2030年之前美國和歐洲將有200萬位卡車司機將會失業(yè)。
因此，自從人工智能和機器人的發(fā)展，卡車司機仿佛成為了最需要擔(dān)心失業(yè)的職業(yè)。
近日，Uber ATG（Advanced Technologies Group）發(fā)出了一個截然不同的聲音：由長途運輸自動駕駛卡車和短途運輸卡車組成的混合車隊，并不會讓卡車司機失去工作，反而會增加他們的工作機會，提高他們的生活質(zhì)量，并解決運輸行業(yè)老齡化問題。
Uber持這一觀點最重要的一個原因是：雖然自動駕駛在將來有著普及的趨勢，但是自動駕駛卡車將不會進行”點到點”不間斷的行駛。相反，從高速公路到城鎮(zhèn)或者工業(yè)區(qū)域的途中，會有自動駕駛卡車的“轉(zhuǎn)換站”。在這里，人類司機將會接替計算機的工作，將卡車駛進復(fù)雜的城市和工業(yè)區(qū)域內(nèi)。
由于安全與效率是卡車急需提高的兩大軟肋，而自動駕駛則是填補這兩大弱項的最佳選擇。這樣看來，自動駕駛卡車并不會取代人類工作，而是會輔助人類工作。
當(dāng)然，大家更加好奇的是：Uber得出這樣一個結(jié)論的底氣何來？它對于自動駕駛到底進行過哪些具體的研究、探索和思考？
在本文中也許你可以找到答案。以下是 Uber 發(fā)布在Medium的長文，由雷鋒網(wǎng)新智駕編譯。
自動駕駛汽車將給我們的生活和職業(yè)帶來什么樣的影響，很多人對此都有疑問。
特別是卡車運輸行業(yè)的一些人，他們非常擔(dān)心自動駕駛技術(shù)會造成大量的失業(yè)。雖然這種擔(dān)憂可以理解，但它并沒有考慮到自動駕駛的技術(shù)現(xiàn)狀和行業(yè)不斷變化的人口與經(jīng)濟。
目前，大多數(shù)分析都是先假設(shè)卡車司機會被自動駕駛技術(shù)取代，然后去推算可能的失業(yè)數(shù)量。對此，我們由工程師、計算機專家和持有商業(yè)駕照的卡車司機組成的研究團隊，正在采取不同的研究方法，來更好地分析這個問題。沒有人知道未來究竟會怎樣，但我們?nèi)匀幌Ｍ窒硪恍┯^點。
*2017年8月，Uber在美國GATS上與卡車司機交談，了解他們對未來行業(yè)的看法
目前，Uber投入的項目有自動駕駛卡車和Uber Freight。其中Uber Freight是一款免費的應(yīng)用程序，可以輕松匹配運輸公司與卡車司機。
去年年底，Uber表示未來的卡車運輸行業(yè)將由混合車隊系統(tǒng)組成，卡車司機和自動駕駛卡車通過相互協(xié)作，連通長途和短途的運輸路線。這種運營模式會明顯增加貨運量和駕駛時長，并給人們帶來更廉價的商品。
要了解潛在的影響，首先要知道貨運行業(yè)是如何演變的。
貨運行業(yè)有兩個趨勢，現(xiàn)在的卡車司機平均年齡49歲，而美國工人的平均年齡是42歲。而且55％的卡車司機超過45歲，35歲以下的不到25％。美國運輸研究所發(fā)現(xiàn)，數(shù)十年來卡車司機的平均年齡一直在穩(wěn)步上升。
其中一個原因，駕駛卡車是項艱巨的工作，每次行程都需要花費很長時間，而且能夠安全駕駛大卡車的司機也不多。有時候，司機一年中有多達200天在外奔波。
另外也有制度原因，例如，要想成為卡車司機，年輕人必須等到年滿21歲才能考取當(dāng)?shù)氐纳虡I(yè)駕照，所以很多人不得不轉(zhuǎn)到其他行業(yè)。
*卡車司機年齡分布的行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，司機年齡越來越大，行業(yè)年輕人越來越少。來源：ATRI
根據(jù)目前的司機人數(shù)，美國貨運協(xié)會ATA估計，未來十年有超過四十萬的司機會退休，而這期間的運費需求預(yù)計將增長37％。如果貨運行業(yè)繼續(xù)按照目前的趨勢發(fā)展，則需要大約90萬新車手才能填補未來的崗位需求。
為了滿足需求，貨運行業(yè)必須變得更具吸引力，我們認為自動駕駛可以助一臂之力。
之前，我們介紹過轉(zhuǎn)運中心的概念，它是一種中央交換點，專門用來把長途自動駕駛航線與當(dāng)?shù)刎涍\司機無縫對接起來。
轉(zhuǎn)移中心是我們未來規(guī)劃的重要組成部分，把它們布局在城鎮(zhèn)附近，可以彌合當(dāng)?shù)睾烷L途貨運之間的差距。司機先將貨物從倉庫或工廠運送到高速公路附近的轉(zhuǎn)運樞紐。然后，能在高速公路行駛的自動駕駛卡車將貨物運到下一個樞紐，最后其他司機直接將貨物送往目的地。
自動駕駛卡車面臨的最大技術(shù)障礙，能夠行駛在狹窄擁擠的城市街道上，往返復(fù)雜的裝卸碼頭。每個需要裝卸的地方都要求自動駕駛卡車能行動自如，這些技能需要很長時間才能學(xué)會。
承擔(dān)長途駕駛部分，自動駕駛卡車可以輕松應(yīng)對負荷的增加，同時也能讓駕駛員在離家更近的地方工作，方便往返。
*司機將貨物從倉庫和工廠運輸?shù)焦犯浇霓D(zhuǎn)運樞紐。高速公路上的自動駕駛卡車將貨物運送到不同的貨物中心，最后由其他司機運送到最終目的地
去年，為了更好地了解自動駕駛卡車和轉(zhuǎn)運樞紐模型的潛在經(jīng)濟影響，我們與經(jīng)濟學(xué)家和行業(yè)專家開展了一項研究。
首先，我們收集了貨運行業(yè)的歷史數(shù)據(jù)，包括美國勞工統(tǒng)計局和其他公共來源提供的貨運量、運費、司機工資、司機數(shù)量和就業(yè)情況。
我們利用這些數(shù)據(jù)預(yù)測了未來在沒有自動駕駛卡車的情況下，有多少人會駕駛卡車；也預(yù)測了在長途、短途劃分下，需要多少司機才能將貨物運往全國各地。
分析結(jié)果讓我們意識到貨運遠遠不是長途、短途運輸這么簡單，當(dāng)然這種劃分能使我們分析的影響更加突出。
我們假設(shè)了幾種場景，包括自動駕駛卡車不同的部署率和不同的效率。在所有情況下，最初都只有幾輛自動駕駛卡車，接下來的十年里，各種情況下的車輛數(shù)量以不同的速度增長。我們也對提高貨運效率和運營成本進行了假設(shè)。從而，我們仔細研究了長途和短途的貨運工作影響。
上圖顯示了其中一個情景。
在這種情況下，我們假設(shè)在2028年大約有100萬輛自動駕駛卡車，每輛自動駕駛卡車的工作效率是現(xiàn)在卡車的兩倍，因為它們可以不分晝夜地工作。
根據(jù)美國交通研究所（American Transportation Research Institute）的數(shù)據(jù)顯示，現(xiàn)在的卡車每天平均工作時長不到三分之一，若將效率提高一倍，則意味著自動駕駛卡車的使用時間達到了商用飛機工作時長。
隨著自動駕駛進入貨運行業(yè)，卡車運輸工作重心將向短途運輸發(fā)展。圖表中的“職位等同”表示部署的自動駕駛卡車能夠執(zhí)行的有效工作量（在這種情況下，是傳統(tǒng)卡車的2倍）。
下面是分析結(jié)果：
假設(shè)沒有自動駕駛卡車，到2028年，全國卡車運輸工作需求將增加76.6萬。當(dāng)增加自動駕駛卡車時，卡車運輸工作需求將增加得更多，因為很多長途運輸會向短途運輸轉(zhuǎn)移，以便應(yīng)對進出轉(zhuǎn)運樞紐的貨運量增長。為什么會這樣？
因為自動駕駛卡車提高了長途運輸?shù)男?，降低了卡車運輸?shù)目傮w成本，降低了運輸貨物的總成本。當(dāng)貨物變得廉價，消費者會購買得更多，需要運送的新貨也更多，從而帶動卡車貨運量的增長。在這種情況下，當(dāng)有100萬輛自動駕駛卡車，預(yù)計將有近100萬個工作崗位從長途運輸轉(zhuǎn)移到短途運輸，另外還需40萬個新的卡車駕駛工作跟上需求。
每輛自動駕駛卡車都需要相應(yīng)的短途運輸伙伴配合，從轉(zhuǎn)運樞紐來回運送貨物。因此，自動駕駛卡車的增加將意味著需要更多卡車司機，因為所有的東西越來越廉價，貨物運輸速度也越來越快。
此外，短途的貨運卡車司機裝卸等待時長會大大減少。當(dāng)然，對于喜歡長途的司機而言，未來幾年全國仍然會有很多路線可以通行。
我們總共考慮了9種情景，每種自動駕駛卡車的部署都呈現(xiàn)了相同的整體趨勢，即長途運輸向短途運輸轉(zhuǎn)移、貨運工作需求凈增長。
當(dāng)然，過渡過程不會容易。在我們的模型中，自動駕駛卡車的引入確實導(dǎo)致了長途運輸?shù)墓べY下降。短途運輸?shù)墓べY可能會增加，但是這些工作可能不會平均分配到各地區(qū)，一些偏遠的卡車司機可能不得不搬遷。
我們可能也會看到，貨運行業(yè)的工資標(biāo)準(zhǔn)將從按里程計算轉(zhuǎn)向按小時計算，這取決于行業(yè)政策和公司結(jié)構(gòu)的變化，自動駕駛卡車本身不會直接去影響。
需要強調(diào)的是，這些影響會隨著時間的推移逐漸發(fā)生。
我們的分析表明，自動駕駛卡車的推出可能帶來更多的卡車駕駛工作。上圖顯示了其中一個情景的結(jié)果，其中2028年與往常相比，新增近40萬個卡車駕駛工作。
自動駕駛車輛還有超出我們研究范圍的其他好處。
麥肯錫全球研究院最近在一份報告中指出：“新技術(shù)不僅不會摧毀工作，反而會催生更多工作，一些新工作崗位的出現(xiàn)是無法預(yù)測的。研究發(fā)現(xiàn)，美國每年有0.56％的新職位在新職業(yè)中。技術(shù)創(chuàng)造的大部分就業(yè)機會本身就不在技術(shù)創(chuàng)造部門之內(nèi)?！?/p>
我們預(yù)計在這個分析中增加的工作，不包括由自動駕駛卡車的維護和轉(zhuǎn)運樞紐運營產(chǎn)生的新工作。
這項研究并沒有明確回答未來的貨運會怎樣，但它使用真實的經(jīng)濟數(shù)據(jù)和對正在建造的實際產(chǎn)品的分析，可以幫助我們理解將來可能發(fā)生的事情。
我們想利用這項研究進一步探討自動駕駛技術(shù)，希望其他人檢查并改進我們的模型，甚至改變假設(shè)或創(chuàng)造更多的情景。
我們決定開源分析過程，在Github上分享我們的數(shù)據(jù)和模型。我們將繼續(xù)探討這些問題，并鼓勵其他人參與，以更好地了解未來的貨運業(yè)務(wù)。
隨著自動駕駛技術(shù)在卡車上的應(yīng)用，我們希望幫助司機在日常事務(wù)中掌握主動權(quán)。
Uber Freight正在建立司機與他們個人擅長的貨物運輸之間的聯(lián)系，來優(yōu)化司機和卡車運輸公司的日程安排。未來，Uber Freight通過分析司機的個人選擇和裝載歷史信息等，提供與轉(zhuǎn)運樞紐相結(jié)合的裝載建議，從而使卡車司機和運輸公司的工作效率得到提高。
我們不知道自動駕駛卡車的發(fā)展速度有多快，也不清楚它們未來會產(chǎn)生多大影響，但是我們堅信自動駕駛技術(shù)將使卡車運輸行業(yè)煥然一新。今后，我們將繼續(xù)分享更多關(guān)于自動駕駛卡車的工作原理，以及它們的潛在價值。
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