長途短途無縫銜接？Uber用自動駕駛技術解決貨運行業老齡化

雷鋒網按：高盛投資公司（Goldman Sachs）曾預測，隨著自動駕駛卡車的飛速發展，每月將有2.5萬個卡車司機失業。麥肯錫的全球研究所（McKinsey Global Institute）也曾發布報告表示，在接下來的10年中將有150萬個卡車司機失業。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。

因此，自從人工智慧和機器人的發展，卡車司機彷彿成為了最需要擔心失業的職業。

近日，Uber ATG（Advanced Technologies Group）發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，並不會讓卡車司機失去工作，反而會增加他們的工作機會，提高他們的生活質量，並解決運輸行業老齡化問題。

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，從高速公路到城鎮或者工業區域的途中，會有自動駕駛卡車的「轉換站」。在這裡，人類司機將會接替計算機的工作，將卡車駛進複雜的城市和工業區域內。

由於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，自動駕駛卡車並不會取代人類工作，而是會輔助人類工作。

當然，大家更加好奇的是：Uber得出這樣一個結論的底氣何來？它對於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 發布在Medium的長文，由雷鋒網新智駕編譯。

自動駕駛汽車將給我們的生活和職業帶來什麼樣的影響，很多人對此都有疑問。

特別是卡車運輸行業的一些人，他們非常擔心自動駕駛技術會造成大量的失業。雖然這種擔憂可以理解，但它並沒有考慮到自動駕駛的技術現狀和行業不斷變化的人口與經濟。

目前，大多數分析都是先假設卡車司機會被自動駕駛技術取代，然後去推算可能的失業數量。對此，我們由工程師、計算機專家和持有商業駕照的卡車司機組成的研究團隊，正在採取不同的研究方法，來更好地分析這個問題。沒有人知道未來究竟會怎樣，但我們仍然希望分享一些觀點。

*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是一款免費的應用程序，可以輕鬆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將由混合車隊系統組成，卡車司機和自動駕駛卡車通過相互協作，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，並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是如何演變的。

貨運行業有兩個趨勢，現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％。美國運輸研究所發現，數十年來卡車司機的平均年齡一直在穩步上升。

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歲才能考取當地的商業駕照，所以很多人不得不轉到其他行業。

*卡車司機年齡分布的行業數據顯示，司機年齡越來越大，行業年輕人越來越少。來源：ATRI

根據目前的司機人數，美國貨運協會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計將增長37％。如果貨運行業繼續按照目前的趨勢發展，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地貨運司機無縫對接起來。

轉移中心是我們未來規劃的重要組成部分，把它們布局在城鎮附近，可以彌合當地和長途貨運之間的差距。司機先將貨物從倉庫或工廠運送到高速公路附近的轉運樞紐。然後，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，最後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障礙，能夠行駛在狹窄擁擠的城市街道上，往返複雜的裝卸碼頭。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會。

承擔長途駕駛部分，自動駕駛卡車可以輕鬆應對負荷的增加，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到公路附近的轉運樞紐。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，最後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運樞紐模型的潛在經濟影響，我們與經濟學家和行業專家開展了一項研究。

首先，我們收集了貨運行業的歷史數據，包括美國勞工統計局和其他公共來源提供的貨運量、運費、司機工資、司機數量和就業情況。

我們利用這些數據預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。

分析結果讓我們意識到貨運遠遠不是長途、短途運輸這麼簡單，當然這種劃分能使我們分析的影響更加突出。

我們假設了幾種場景，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。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在卡車的兩倍，因為它們可以不分晝夜地工作。

根據美國交通研究所（American Transportation Research Institute）的數據顯示，現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，卡車運輸工作重心將向短途運輸發展。圖表中的「職位等同」表示部署的自動駕駛卡車能夠執行的有效工作量（在這種情況下，是傳統卡車的2倍）。

下面是分析結果：

假設沒有自動駕駛卡車，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移，以便應對進出轉運樞紐的貨運量增長。為什麼會這樣？

因為自動駕駛卡車提高了長途運輸的效率，降低了卡車運輸的總體成本，降低了運輸貨物的總成本。當貨物變得廉價，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，當有100萬輛自動駕駛卡車，預計將有近100萬個工作崗位從長途運輸轉移到短途運輸，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的短途運輸夥伴配合，從轉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。當然，對於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了相同的整體趨勢，即長途運輸向短途運輸轉移、貨運工作需求凈增長。

當然，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致了長途運輸的工資下降。短途運輸的工資可能會增加，但是這些工作可能不會平均分配到各地區，一些偏遠的卡車司機可能不得不搬遷。

我們可能也會看到，貨運行業的工資標準將從按里程計算轉向按小時計算，這取決於行業政策和公司結構的變化，自動駕駛卡車本身不會直接去影響。

需要強調的是，這些影響會隨著時間的推移逐漸發生。

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範圍的其他好處。

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是無法預測的。研究發現，美國每年有0.56％的新職位在新職業中。技術創造的大部分就業機會本身就不在技術創造部門之內。」

我們預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運樞紐運營產生的新工作。

這項研究並沒有明確回答未來的貨運會怎樣，但它使用真實的經濟數據和對正在建造的實際產品的分析，可以幫助我們理解將來可能發生的事情。

我們想利用這項研究進一步探討自動駕駛技術，希望其他人檢查並改進我們的模型，甚至改變假設或創造更多的情景。

我們決定開源分析過程，在Github上分享我們的數據和模型。我們將繼續探討這些問題，並鼓勵其他人參與，以更好地了解未來的貨運業務。

卡車司機在工作方式上會有更大的靈活性

隨著自動駕駛技術在卡車上的應用，我們希望幫助司機在日常事務中掌握主動權。

Uber Freight正在建立司機與他們個人擅長的貨物運輸之間的聯繫，來優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，提供與轉運樞紐相結合的裝載建議，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展速度有多快，也不清楚它們未來會產生多大影響，但是我們堅信自動駕駛技術將使卡車運輸行業煥然一新。今後，我們將繼續分享更多關於自動駕駛卡車的工作原理，以及它們的潛在價值。

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