雷锋网按：高盛投资公司（Goldman Sachs）曾预测，随着自动驾驶卡车的飞速发展，每月将有2.5万个卡车司机失业。麦肯锡的全球研究所（McKinsey Global Institute）也曾发布报告表示，在接下来的10年中将有150万个卡车司机失业。国际交通论坛（The International Transport Forum）也提出，2030年之前美国和欧洲将有200万位卡车司机将会失业。

　　因此，自从人工智能和机器人的发展，卡车司机仿佛成为了最需要担心失业的职业。

　　近日，Uber ATG（Advanced Technologies Group）发出了一个截然不同的声音：由长途运输自动驾驶卡车和短途运输卡车组成的混合车队，并不会让卡车司机失去工作，反而会增加他们的工作机会，提高他们的生活质量，并解决运输行业老龄化问题。

　　Uber持这一观点最重要的一个原因是：虽然自动驾驶在将来有着普及的趋势，但是自动驾驶卡车将不会进行”点到点”不间断的行驶。相反，从高速公路到城镇或者工业区域的途中，会有自动驾驶卡车的“转换站”。在这里，人类司机将会接替计算机的工作，将卡车驶进复杂的城市和工业区域内。

　　由于安全与效率是卡车急需提高的两大软肋，而自动驾驶则是填补这两大弱项的最佳选择。这样看来，自动驾驶卡车并不会取代人类工作，而是会辅助人类工作。

　　当然，大家更加好奇的是：Uber得出这样一个结论的底气何来？它对于自动驾驶到底进行过哪些具体的研究、探索和思考？

　　在本文中也许你可以找到答案。以下是 Uber 发布在Medium的长文，由雷锋编译。

　　自动驾驶汽车将给我们的生活和职业带来什么样的影响，很多人对此都有疑问。

　　特别是卡车运输行业的一些人，他们非常担心自动驾驶技术会造成大量的失业。虽然这种担忧可以理解，但它并没有考虑到自动驾驶的技术现状和行业不断变化的人口与经济。

　　目前，大多数分析都是先假设卡车司机会被自动驾驶技术取代，然后去推算可能的失业数量。对此，我们由工程师、计算机专家和持有商业驾照的卡车司机组成的研究团队，正在采取不同的研究方法，来更好地分析这个问题。没有人知道未来究竟会怎样，但我们仍然希望分享一些观点。

　　*2017年8月，Uber在美国GATS上与卡车司机交谈，了解他们对未来行业的看法

　　目前，Uber投入的项目有自动驾驶卡车和Uber Freight。其中Uber Freight是一款免费的应用程序，可以轻松匹配运输公司与卡车司机。

　　去年年底，Uber表示未来的卡车运输行业将由混合车队系统组成，卡车司机和自动驾驶卡车通过相互协作，连通长途和短途的运输路线。这种运营模式会明显增加货运量和驾驶时长，并给人们带来更廉价的商品。

　　卡车司机老龄化趋势和货运需求日益增加

　　要了解潜在的影响，首先要知道货运行业是如何演变的。

　　货运行业有两个趋势，现在的卡车司机平均年龄49岁，而美国工人的平均年龄是42岁。而且55%的卡车司机超过45岁，35岁以下的不到25%。美国运输研究所发现，数十年来卡车司机的平均年龄一直在稳步上升。

　　其中一个原因，驾驶卡车是项艰巨的工作，每次行程都需要花费很长时间，而且能够安全驾驶大卡车的司机也不多。有时候，司机一年中有多达200天在外奔波。

　　另外也有制度原因，例如，要想成为卡车司机，年轻人必须等到年满21岁才能考取当地的商业驾照，所以很多人不得不转到其他行业。

*卡车司机年龄分布的行业数据显示，司机年龄越来越大，行业年轻人越来越少。来源：ATRI

　　根据目前的司机人数，美国货运协会ATA估计，未来十年有超过四十万的司机会退休，而这期间的运费需求预计将增长37%。如果货运行业继续按照目前的趋势发展，则需要大约90万新车手才能填补未来的岗位需求。

　　为了满足需求，货运行业必须变得更具吸引力，我们认为自动驾驶可以助一臂之力。

　　转运枢纽和混合车队

　　之前，我们介绍过转运中心的概念，它是一种中央交换点，专门用来把长途自动驾驶航线与当地货运司机无缝对接起来。

　　转移中心是我们未来规划的重要组成部分，把它们布局在城镇附近，可以弥合当地和长途货运之间的差距。司机先将货物从仓库或工厂运送到高速公路附近的转运枢纽。然后，能在高速公路行驶的自动驾驶卡车将货物运到下一个枢纽，最后其他司机直接将货物送往目的地。

　　自动驾驶卡车面临的最大技术障碍，能够行驶在狭窄拥挤的城市街道上，往返复杂的装卸码头。每个需要装卸的地方都要求自动驾驶卡车能行动自如，这些技能需要很长时间才能学会。

　　承担长途驾驶部分，自动驾驶卡车可以轻松应对负荷的增加，同时也能让驾驶员在离家更近的地方工作，方便往返。

*司机将货物从仓库和工厂运输到公路附近的转运枢纽。高速公路上的自动驾驶卡车将货物运送到不同的货物中心，最后由其他司机运送到最终目的地

　　去年，为了更好地了解自动驾驶卡车和转运枢纽模型的潜在经济影响，我们与经济学家和行业专家开展了一项研究。

　　首先，我们收集了货运行业的历史数据，包括美国劳工统计局和其他公共来源提供的货运量、运费、司机工资、司机数量和就业情况。

　　我们利用这些数据预测了未来在没有自动驾驶卡车的情况下，有多少人会驾驶卡车；也预测了在长途、短途划分下，需要多少司机才能将货物运往全国各地。

　　分析结果让我们意识到货运远远不是长途、短途运输这么简单，当然这种划分能使我们分析的影响更加突出。

　　我们假设了几种场景，包括自动驾驶卡车不同的部署率和不同的效率。在所有情况下，最初都只有几辆自动驾驶卡车，接下来的十年里，各种情况下的车辆数量以不同的速度增长。我们也对提高货运效率和运营成本进行了假设。从而，我们仔细研究了长途和短途的货运工作影响。

上图显示了其中一个情景。

　　在这种情况下，我们假设在2028年大约有100万辆自动驾驶卡车，每辆自动驾驶卡车的工作效率是现在卡车的两倍，因为它们可以不分昼夜地工作。

　　根据美国交通研究所（American Transportation Research Institute）的数据显示，现在的卡车每天平均工作时长不到三分之一，若将效率提高一倍，则意味着自动驾驶卡车的使用时间达到了商用飞机工作时长。

　　随着自动驾驶进入货运行业，卡车运输工作重心将向短途运输发展。图表中的“职位等同”表示部署的自动驾驶卡车能够执行的有效工作量（在这种情况下，是传统卡车的2倍）。

　　下面是分析结果：

　　假设没有自动驾驶卡车，到2028年，全国卡车运输工作需求将增加76.6万。当增加自动驾驶卡车时，卡车运输工作需求将增加得更多，因为很多长途运输会向短途运输转移，以便应对进出转运枢纽的货运量增长。为什么会这样？

　　因为自动驾驶卡车提高了长途运输的效率，降低了卡车运输的总体成本，降低了运输货物的总成本。当货物变得廉价，消费者会购买得更多，需要运送的新货也更多，从而带动卡车货运量的增长。在这种情况下，当有100万辆自动驾驶卡车，预计将有近100万个工作岗位从长途运输转移到短途运输，另外还需40万个新的卡车驾驶工作跟上需求。

　　每辆自动驾驶卡车都需要相应的短途运输伙伴配合，从转运枢纽来回运送货物。因此，自动驾驶卡车的增加将意味着需要更多卡车司机，因为所有的东西越来越廉价，货物运输速度也越来越快。

　　此外，短途的货运卡车司机装卸等待时长会大大减少。当然，对于喜欢长途的司机而言，未来几年全国仍然会有很多路线可以通行。

　　我们总共考虑了9种情景，每种自动驾驶卡车的部署都呈现了相同的整体趋势，即长途运输向短途运输转移、货运工作需求净增长。

　　当然，过渡过程不会容易。在我们的模型中，自动驾驶卡车的引入确实导致了长途运输的工资下降。短途运输的工资可能会增加，但是这些工作可能不会平均分配到各地区，一些偏远的卡车司机可能不得不搬迁。

　　我们可能也会看到，货运行业的工资标准将从按里程计算转向按小时计算，这取决于行业政策和公司结构的变化，自动驾驶卡车本身不会直接去影响。

　　需要强调的是，这些影响会随着时间的推移逐渐发生。

我们的分析表明，自动驾驶卡车的推出可能带来更多的卡车驾驶工作。上图显示了其中一个情景的结果，其中2028年与往常相比，新增近40万个卡车驾驶工作。

　　自动驾驶车辆还有超出我们研究范围的其他好处。

　　麦肯锡全球研究院最近在一份报告中指出：“新技术不仅不会摧毁工作，反而会催生更多工作，一些新工作岗位的出现是无法预测的。研究发现，美国每年有0.56%的新职位在新职业中。技术创造的大部分就业机会本身就不在技术创造部门之内。”

　　我们预计在这个分析中增加的工作，不包括由自动驾驶卡车的维护和转运枢纽运营产生的新工作。

　　这项研究并没有明确回答未来的货运会怎样，但它使用真实的经济数据和对正在建造的实际产品的分析，可以帮助我们理解将来可能发生的事情。

　　我们想利用这项研究进一步探讨自动驾驶技术，希望其他人检查并改进我们的模型，甚至改变假设或创造更多的情景。

　　我们决定开源分析过程，在Github上分享我们的数据和模型。我们将继续探讨这些问题，并鼓励其他人参与，以更好地了解未来的货运业务。

　　卡车司机在工作方式上会有更大的灵活性

随着自动驾驶技术在卡车上的应用，我们希望帮助司机在日常事务中掌握主动权。

　　Uber Freight正在建立司机与他们个人擅长的货物运输之间的联系，来优化司机和卡车运输公司的日程安排。未来，Uber Freight通过分析司机的个人选择和装载历史信息等，提供与转运枢纽相结合的装载建议，从而使卡车司机和运输公司的工作效率得到提高。

　　我们不知道自动驾驶卡车的发展速度有多快，也不清楚它们未来会产生多大影响，但是我们坚信自动驾驶技术将使卡车运输行业焕然一新。今后，我们将继续分享更多关于自动驾驶卡车的工作原理，以及它们的潜在价值。

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