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壞消息:自動駕駛汽車可能大部分時間都是空著的

2019-10-30

現在這種行業局面下,膽小的人還是別想著經營拼車或叫車服務了。Uber和Lyft逐步擴大業務的同時,也都面臨著巨額虧損,浪費的資金高達數十億美元。

對出租司機來說,拉不到客人顯然不是個好事情。同樣,當自動駕駛汽車商業化后,載客服務車輛的空載率將是該行業不得不面臨,也必須要想辦法解決的一個物流方面的問題。

沒有乘客,就意味著業務帶不來任何收入。也有例外,那就是把外賣、快遞加進去,讓車輛具備送餐、送包裹的功能。

為了能更簡單地分析這個問題,讓我們假設交付某種物品等同于擁有一名乘客。下面提到一輛車是空車時,它的意思就是說車上既沒有乘客,也沒有用于運輸貨物。另外,謹慎起見,乘客可以是人也可以是(狗、貓等)動物,畢竟,有時人們需要帶寵物去看獸醫或去朋友家。

重要的是要記住這一點,只要后有人為服務買單,這趟出行就不算空車狀態。有時,司機會免費捎上朋友去某個地方,也有可能車上有正在接受培訓的學員,諸如此類的情況都沒有實際的收入,因此算是空車。

行業平均空車時間

你能猜出全行業的平均空載時間是多少嗎?

有些人認為這在拼車服務中應該很少見,猜可能只有1%或2%;另一些人則認為空車狀態可能比較普遍,給出的答案是20%的時間里是沒有乘客的。

41%——根據行業報告統計,這才是共享服務車輛的平均“空閑”時間。

雖然統計數據并沒有說明空車時間與汽車是否處于運動狀態之間的比例,但大多數人會斷言,當提供搭車服務時,車輛幾乎總是處于動態。而當一輛車停在停車場時,就意味著這輛車沒有用于服務。

由此可見,一輛車在行駛過程中,41%的比例意味著它會有相當大的一部分時間沒有被充分利用上。正因為空車問題的存在,也因此帶來了許多丑陋和不良的后果。

首先,一輛車如果在41%的時間里不賺錢,這意味著司機和汽車的成本必須由剩下59%的時間里使用服務的乘客來承擔。

可以推測,如果空車率下降,獲得的收入就能相應提高,而且從理論上講,在服務價格不變的情況下,司機能更輕松地支付汽車維護相關費用,同時還能獲得比以往更多的利潤。

其次,許多大城市的交通狀況已經變得很糟糕。更讓人們感到氣憤的是,不少加劇了交通擁堵的汽車正是空車。

站在一個繁忙城市的街角,你很可能會看到一輛接一輛的空車,司機要么在緩慢駕車尋找乘客,要么就是看著手機準備搶單。

對于任何為了自己的目的而選擇開車出行的人,當看到自己被空車堵在路上應該都會感到憤怒。從辦公室開車到餐廳本來只要十分鐘,但那些氣人的空車讓這趟行程延長了好幾倍。

還有一點是,許多城市對這些空車產生的污染感到不安。開私家車產生的污染是一回事,但駕駛一輛商業化的空車并排放污染物又是另一回事,有些人覺得后者特別惡劣。

后,空車在路上巡游的一個通常未被提及的缺點是,發生車禍或其他事故的風險可能會增加。

這種風險不是由于汽車是空的,而是由于它在公路上的時間長度和行駛的距離。一般來說,道路上的車輛越多,發生事故的可能性就越大。

一些人質疑,與安全相關的妥協——讓空車在路上徘徊——是否對公眾出行產生了威脅。不過,除了使用一般的駕駛統計數據作為參考,好像還沒有研究機構對41%的車輛空閑時間會導致多少交通事故給出預測。

紐約的混亂

關于“空車”這個謎題,紐約出現的一些混亂也許是個好例子。

紐約市出租車和豪華轎車委員會(TLC)近通過了一項新規定,要求紐約市的拼車公司降低空車率,到2020年8月,要求該數值降低到31%。

沒人知道這31%的目標能否實現,也沒人知道要怎么做才能實現。

從表面上看,減少空車率是一件好事。盡管司機們擔心這意味著他們可能會被迫減少出車時間,從而掙得更少,拼車公司則擔心這會對其業務帶來多方面的阻礙。

具體來看,假設用戶叫了輛車,但由于出車的司機變少了,他們接單趕過來的時間就會增加,也就是說,乘客不得不等待更長時間才能坐上車。

從乘客的角度來說,他們更看重的是及時性(時間就是金錢),因此不太可能會對空車率下降使其搭車時間延誤感到高興。

有人爭辯說,路上的車少了,也許實際的拼車出行就會更暢通,一旦空車率下降到31%,他們可能會花更少的錢乘車。

對于這個觀點,目前來說還只是一個理論命題,實際影響可能會大不相同。

Uber已提起訴訟,要求推翻新的TLC規則,稱該規則的制定沒有經過足夠的盡職調查,依據的僅僅是“一個倉促、不專業的過程,包括依賴有缺陷的、武斷的經濟模型,其目的是得出一個可能甚至不可行的預先確定的結果”。

看到這里,我們不禁要問:自動駕駛汽車的出現會消除“空閑”嗎?還是說會和今天的傳統汽車服務一樣,甚至更糟?

自動駕駛拼車服務

我們都是在城市這個大實驗場里,被用來提高自動駕駛技術的生死攸關的小白鼠,一些人指出。

真正的自動駕駛汽車將是依靠人工智能就能實現全程獨自行駛的車輛,在出行過程中不需要任何人工協助。

目前,還沒有企業真正造出L5級的自動駕駛汽車,但由于L2級或L3級半自動駕駛汽車需要人類駕駛員介入,類似于今天的任何傳統汽車,所以我們還是要把討論的重點放在更高的L4與L5級上。

個顯著的區別是,當我們說自動駕駛汽車是空車時,它就是空的,車上沒有一個人。

以后的自動駕駛汽車可能連方向盤和踏板都不配備,沒有位置是留給人類駕駛者用的(這一點有爭議,有人認為不管是在何種情況下,人類都應該有介入操作的手段)。

從拼車或叫車公司的角度來看,他們巴不得去掉人類司機,從此再也不用聽到這些人抱怨賺的錢少或對工作時間、假期提出要求。相反,AI控制的車輛完全聽從指令,可以隨叫隨到。

說白了,與人打交道的麻煩被消除了。那是說自動駕駛出租車真的就一勞永逸了嗎?并不是。AI系統開發需要成本、各種各樣的硬件設備需要定期維護、軟件則需要定期更新。

總而言之,與駕駛行為相關的成本仍然存在。只不過沒有人知道具體的金額會是多少。

也許,只有當真正的自動駕駛汽車開始與人類司機提供的叫車服務展開正面競爭后,我們才能了解AI系統是否真的會像大多數人設想或希望的那樣將成本降低,以及通過比較,清楚地發現其中的成本差距到底有多大。

自動駕駛空車

回到我們對空車這個主題的關注上,先給出本文的觀點:自動駕駛汽車沒那么神奇,依舊會有空車率。

其實,就算我們不把降低空車率作為重點,所有經營自動駕駛出租服務的企業為了從中賺取更多的利潤,他們自然會想辦法將車輛的利用率提高。

也就是說,除了加油、充電或修理所需的時間,車隊中的車輛估計要沒日沒夜的提供服務。

想象一下,公路上有無數四處游蕩的自動駕駛汽車,它們都在等待那一刻的到來——接到命令,被要求開始運送乘客。

如果是個人買了自動駕駛汽車,有人則提議可以在不用的時候“放”出去做兼職,這樣不僅能給車主帶來額外收入,連停車位也省了。

很快,一些權威人士就此方法展開了滔滔不絕地討論,認為市中心地區的停車場將可以回收再利用,比如在這些區域建造住房、大型商場、集市或公園。

如果真得需要長時間停車的話,可以讓車輛自行開到市中心以外的地方。那里的土地更便宜、附近居民更少。但同時,想要找到去這些人煙稀少地方的乘客可就沒那么容易了。

可以看到,不管是用于商業用途,還是私人車主的需求,自動駕駛的車輛還是會有大量時間是空車狀態。

消除“空閑”

對于如何消除包括自動駕駛汽車在內的出租服務空車問題,下面幾項也許是需要關注的重點。

其一,交通堵塞。

自動駕駛車隊爭奪乘客所造成的交通擁堵可能比我們目前所經歷的還要糟糕。部分原因是運營商或車主迫切需要尋找收入來源,以此來平衡大價錢購買的自動駕駛汽車的成本(別忘了還有長期維護費用)。

其二,人類司機的敵意。

至少在可預見的未來,道路上還是會有愿意自己開車的人。而就像上面所描述的,他們要是看到自動駕駛汽車把街道給堵死,想必會非常惱火。說不定還會開始反抗這些AI朋友。

其三,等待時間增加。

尋求搭車的乘客可能要等待更長時間。尤其是在如今不開車的人也被吸引并使用自動駕駛服務,需求隨之變大,而車隊數量能否及時滿足這種需求就成了新的問題。

其四,車內娛樂功能有用嗎?

自動駕駛汽車里可能配備了電視、舒適的躺椅,但如果是長途出行,自動駕駛汽車提供的路線所需時間又比其他交通工具多出一倍,又有多少人愿意犧牲時間而選擇待在車里呢。

其五,行駛風險。

從安全的角度考慮,一輛車行駛的時間越長,發生車禍的風險就約大,除非道路上跑的全都是自動駕駛汽車,完全在系統的掌控當中。只有在這種完美的假設下,事故率才會大幅下降(畢竟還有難以防范的自然災害)。

今天,僅在美國就有2.5億輛傳統汽車,讓這些車都從路上消失估計還得等上數十年。因此,更現實的情況會是一種由人類與AI控制的車輛的交通混合體。

后,污染上升或下降。

也許,這對自動駕駛汽車來說會是個優勢。這是因為這種車輛很有可能是電動車,排放的污染物將比如今的燃油車少。但是,在為電動車充電所需的發電過程中依舊會產生污染足跡。

一些人說,我們應該對進入市中心區域的車輛進行限制,只允許自動駕駛汽車進入。這樣做的邏輯是,如果限制區域內的傳統車輛減少,人們對自動駕駛汽車的需求就會增加,空車率也會因此下降。

可是也別忘了,當自動駕駛汽車開始在鬧市區搶生意,人類司機可不會眼睜睜地看著,什么都不做。

結論

首先要說的是,這篇文章并不是要描繪一幅關于自動駕駛汽車的末日景象。

一些人認為,自動駕駛汽車的出現將有利于提高移動出行的便利性,讓所有人都能方便地共享汽車。但我們同時要認識到,現實世界有太多的不確定性,這將會干擾事情的發展。

如果一輛車達不到計劃中載客或運輸貨物的數量,想必沒有人會花錢讓這些資源在街道上閑逛。自動駕駛汽車也是一種資源,它也有相關的成本。

如何更好地管理這些資源,對于車隊所有者和個人車主來說都是一個問題,對于城市和想搭順風車的用戶來說也是值得思考的問題。

通過復雜的計算機系統和數學模型,我們正試圖找出自動駕駛汽車應該在何時何地行駛、怎樣小化空車時間,又要怎樣大化載客時間。

這將是一個挑戰,希望我們能夠明智地避免隨之而來的災難。

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