自动驾驶十大猜想：人类司机沦为无人驾驶平台“肉身打工人”

文/曾宪勇

这一次咱们说一个有趣的猜测。

大家有没有注意到，现在电动汽车的车企从将新一代智能汽车卖给用户的那一刻起，便开始通过互联网后台收集大量的运行数据，并通过互联网与用户进行随时随刻地沟通和支持。

这种模式已经颠覆了此前传统燃油车用户享受到的4S店保养时的记录和电话回访模式。

这种新模式为车企迅速提升后几代新车的性能和体验提供了更快捷、更真实的数据保障。

这里我们顺便提一下自动驾驶汽车的数据模式。

目前的自动驾驶品牌车企都面临着一个不能回避的问题——自动驾驶的真正落地，需要大量的道路实测数据提供保证。

比如，研发一辆真正可用的无人车至少需要百亿公里的路测数据。要实现这个数据量，需要1万辆装着激光雷达、计算芯片的车每天载着安全员，以 40～50 公里的时速开10个小时，连续开上10年。否则，数据不够会直接制约自动驾驶算法的优化和迭代。

事实上，目前包括特斯拉在内的很多自动驾驶平台也正在尝试这样的事情，这个行业有一个名词叫“前装量产”，就是把L4的技术用在L2+的车辆上，这样可以同时发挥L2的成本优势和L4的算法优势。

在这种模式下，前几批车主实际上便成了亲身测试自动驾驶车辆的“安全员”角色，用户在真实驾驶的同时，也在无时不刻地帮助自动驾驶平台获得足够多的实测数据和发现算法BUG，从而为后者优化算法、改进车型创造机会。

说到这里，我们可以提出一种猜想，未来很有可能出现一种新的“灵活打车模式”。

当用户有着明确的代驾接送需求的时候，用户将直接掏钱，享受无人车提供的代驾服务，但是当用户自己闲暇或者有赚钱需求的时候，他可以领取自动驾驶平台提前设定好的“任务包”，自己将汽车开到没有数据的真实路线，为平台进行实地数据采集。

这时候，就会诞生出一个新的职业——人类为无人驾驶平台打工，靠“人肉采集数据”赚钱。