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　　近年來，城鎮(zhèn)化進程和道路交通建設的加快，讓汽車出行需求不斷攀升，馬路上行駛車輛的持續(xù)增多，推動了汽車行業(yè)的快速發(fā)展，同時也帶動了下游駕培行業(yè)的火爆。據(jù)相關數(shù)據(jù)顯示，截至2019年，我國駕培機構(gòu)已接近2萬戶，行業(yè)市場規(guī)模也來到1400億元。隨著學車進一步成為社會剛需，未來駕培行業(yè)的發(fā)展將十分可期。

　　不過，盡管當前我國駕培行業(yè)的發(fā)展?jié)M足了人們的學駕需求，但相較于社會期待的高質(zhì)量、新要求相比，還是存在一些行業(yè)痛點，比如學車太貴、效果太差、教練太兇等等，這些都阻礙了駕培行業(yè)的穩(wěn)步前進。在此背景下，為推動駕培行業(yè)健康、穩(wěn)定、成熟發(fā)展，眾駕培機構(gòu)也是開始引入智能技術和設備，由此翻開了發(fā)展新篇章。

　　傳統(tǒng)駕培模式弊病橫生

　　大家肯定都深有同感，相比過去，如今考駕照似乎變得越來越難、越來越貴！這背后，其實是傳統(tǒng)駕培模式漸漸跟不上時代發(fā)展需要所導致的。目前，隨著學車需求的不斷增長，傳統(tǒng)駕培卻單純依賴人工教學，本來一個教練的精力就有限，能帶的學員數(shù)量不多，再加上眼下人工成本又不斷增長，自然使得考駕照越來越難、越來越貴。

　　當然，傳統(tǒng)駕培模式的弊端還遠不止這一點。據(jù)業(yè)內(nèi)專家分析，現(xiàn)階段90%的道路交通安全事故都是由不安全的駕駛行為習慣導致，大量司機不是不會開車，而是沒有安全駕駛的良好習慣。而這些習慣的欠缺，與傳統(tǒng)駕培模式脫不開關系。教練表達能力的薄弱、教學能力的低下以及只關注成績過于功利性，都容易導致學員出現(xiàn)問題。

　　此外，由于駕培行業(yè)的持續(xù)火熱，行業(yè)市場競爭激烈，傳統(tǒng)駕培模式下一些教練員本就文化水平不高，再加上為了搶占業(yè)績，對待學員的態(tài)度存在一定問題，這也導致不少學員學習的體驗較差。很多人在遭遇初次上車緊張、倒庫車倒歪、半坡常熄火時，時常被教練劈頭蓋臉一頓訓斥，最后只能忍氣吞聲暗自委屈，這些都被人所詬病。

　　AI機器人入場價值凸顯

　　在此背景下，駕培行業(yè)打破傳統(tǒng)的駕培模式刻不容緩，而通過各種智能技術和裝備，啟動智能化的教學，無疑是有效的替代之法。近兩年，我國各地駕校已經(jīng)開始陸續(xù)引入AI機器人充當教練，這些“機器人教練”是一套智能駕駛教學系統(tǒng)，能夠通過傳感器對學員的駕駛操作進行實時監(jiān)控，并通過人機交互功能對學員進行指導和輔助。

　　相較傳統(tǒng)駕培模式來說，采用AI機器人充當教練所開啟的智能化駕培新模式，具備三方面的優(yōu)勢：

　　其一是提高了學車效率。據(jù)某位駕校人員表示，在引入AI機器人之后，現(xiàn)在一名教練員可以帶2-3部車，帶學員的效率遠超從前。同時，學員們因為有了“機器人教練”的針對性訓練輔導，學習興趣也獲得了巨大提升，進而使得學習的效率有所升級，大大節(jié)約了學車時間和成本支出。

　　其二是節(jié)約了人力成本。利用AI機器人輔助或替代傳統(tǒng)人類教練，能夠幫助駕培機構(gòu)有效減少人力支出，節(jié)約人力成本。同時，AI機器人的出現(xiàn)也使得對于人力的依賴減少，行業(yè)競爭將不再集中在人員爭搶方面，而是從人員、成本之爭轉(zhuǎn)向技術、效率和質(zhì)量之爭，進而將有益于行業(yè)從混亂發(fā)展中恢復理性，朝著健康、有序方向前進。

　　其三是升級了學員體驗。一方面，AI機器人能夠針對學員練車中發(fā)生的錯誤及時糾正，大大提升學車合格率，據(jù)行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，AI機器人引入前后學員合格率分別是75%和90%。另一方面，AI機器人相比人類教練更加耐心且溫和，能幫助學員克服學車及對教練的恐懼感。不管是哪一方面，對于學員體驗來說都是巨大的升級。

　　未來行業(yè)發(fā)展何去何從

　　那么，AI機器人充當教練既然價值如此顯著，未來人類教練是否就不需要了呢？

　　大家其實不必擔心！AI機器人的上崗，并不意味著教練的退出。

　　畢竟目前，AI機器人在駕培行業(yè)能做到的事還不算很多。據(jù)一些已引入AI機器人的駕校負責人表示，其從報名考試的一些列流程，以及科目二學習階段，都需要人類教練的指導。同時，AI機器人往往是在人類教練教學后學員練習使用，當某個項目頻繁出錯時，人類教練也會再次出場。

　　換言之，當前AI機器人更多是作為人類教練的輔助和補充使用，并不會喧賓奪主。在此基礎上，未來行業(yè)發(fā)展的方向，將是考慮如何更大程度的發(fā)揮出AI機器人的價值。