卡车司机 · 任务逐条
分析单位是任务,不是职位名称。下面每一条都带着它的方向、这条判断是有证据还是平台推断、判断的理由,以及它没有确立什么。
这一页上的每一项任务#
高速公路驾驶
正在自动化✓ 有证据支撑一趟运输中间那段又长又结构简单的部分 —— 全封闭、车道可预测、没有行人。
这是最容易攻克的驾驶环境,也是所有自动驾驶货运项目首先瞄准的部分。「枢纽到枢纽」这种模式之所以存在,正是因为高速段可以从困难部分里切出来。
自动化中间的高速段,不等于自动化整趟运输。枢纽到枢纽模式仍然需要人来完成首尾两段 —— 这改变的是司机在哪里工作,远大于司机是否还工作。
场内调度与靠泊
仍由人主导≈ 平台推断在没有车道线、还有人走动的场院里,把挂车倒进狭窄的泊位。
非结构化空间、活动的行人、装卸工临时打的手势、以及小失误的极高代价。高速场景的自动驾驶能力迁移不过来。
场院是单一运营方的私有场地,那恰恰是最容易改规则的地方 —— 重画车道、把人清出去,问题就小很多。这是更难的任务,不是永远够不到的任务。
对货物负责
仍由人主导✓ 有证据支撑固定、检查、签收,并在货物损坏、短少或被拒收时负责回答。
这份工作有很大一部分不是开车。必须有人实地核验并在法律上接收货物,而现在这个人就是司机。
必须有人在法律上接收货物,但那个人不必是把货开过来的人。枢纽模式已经把这两件事拆开了;拆开之后,接收工作就落到按小时计酬的月台人员身上。
处理运输出岔子
仍由人主导≈ 平台推断抛锚、封路、天气、收货方不收、大门锁着。
货运的异常率很高,而且异常种类是开放的。远程操作员模式能处理一部分,但一旦多辆车同时出问题,一个远程操作员能覆盖的车数就很有限。
当整个网络围绕车辆来设计 —— 固定线路、熟悉的收货方、预约时间窗 —— 异常率本身就会下降。今天在部署的运营方,选的正是异常已经很少的线路。
远程监督自动驾驶车队
新出现的任务✓ 有证据支撑在办公位上同时监控数辆自动驾驶卡车,某一辆卡住时介入处理。
凡是部署了枢纽到枢纽自动驾驶的地方,这个角色就会随之出现。它是一个真正的新工作,复用驾驶判断力,但不需要在路上。
关键是「一个人管几辆车」这个比例,而它目前还没有公开定论。「一人管多车」是商业前提;如果实际是一人管两车,对行业用工格局的改变就不大。