長距離和短距離的無縫連接?Uber用自動駕駛技術解決貨運業的老齡化問題

發布時間:2020-04-13 11:12:00

因此,自從人工智能和機器人發展以來,卡車司機似乎最需要擔心失業問題。

因此,自從人工智能和機器人發展以來,卡車司機似乎最需要擔心失業問題。

最近,uberatg(Advanced Technologies Group)發出了一種截然不同的聲音:長途運輸自駕車和短途運輸卡車的混合車隊不會讓卡車司機失業,但會增加他們的工作機會,提高他們的生活質量,解決交通運輸業的老齡化問題。

Uber觀點的一個最重要原因是,盡管未來自動駕駛將變得流行,但自動駕駛卡車不會持續“點對點”駕駛。相反,從高速公路到城鎮或工業區的路上,會有自動駕駛卡車的“中轉站”。在這里,人類司機將取代電腦,駕駛卡車進入復雜的城市和工業區。

因為安全和效率是卡車急需改進的兩個弱點,而自動駕駛正是填補這兩個弱點的最佳選擇。這樣,自動駕駛卡車將不會取代人類的工作,但將有助于人類的工作。

當然,你更好奇的是:Uber得出這樣結論的動機是什么?它對自動駕駛儀做了哪些具體的研究、探索和思考?

你可以在這篇文章中找到答案。

許多人對自動駕駛儀對我們將帶來什么樣的生活和職業的影響持懷疑態度。

特別是卡車運輸行業的一些人非常擔心自動駕駛技術帶來的巨大失業。雖然這種擔心是可以理解的,但它沒有考慮到自主駕駛的技術狀態以及該行業不斷變化的人口和經濟狀況。

目前,大多數分析假設卡車司機將被自動駕駛技術取代,然后計算出可能的失業人數。在這方面,我們的研究團隊由工程師、計算機專家和有營業執照的卡車司機組成,正在采取不同的研究方法,以更好地分析問題。沒有人知道未來會是什么樣子,但我們仍然想分享一些想法。

目前,優步的項目包括自動駕駛卡車和優步貨運。Uberfreight是一款免費的應用程序,可以輕松地將運輸公司與卡車司機匹配起來。

去年年底,Uber表示,未來的卡車運輸行業將由混合車隊系統組成,卡車司機和自主卡車將共同連接長途和短途運輸路線。這種運營模式將大大增加貨運量和行車時間,給人們帶來更便宜的商品。

要了解潛在的影響,首先要知道的是貨運業是如何發展的。

貨運業有兩種趨勢:卡車司機的平均年齡是49歲,而美國工人的平均年齡是42歲。55%的卡車司機年齡在45歲以上,35歲以下的不到25%。美國運輸研究所(U.S.Transportation Research Institute)發現,幾十年來,卡車司機的平均年齡一直在穩步上升。

其中一個原因是,開卡車是一項艱巨的工作,每次旅行都要花很長時間,能安全駕駛大卡車的司機并不多。有時,司機一年的行程多達200天。

還有制度上的原因。比如,年輕人要想成為一名卡車司機,必須等到21歲才能拿到當地的營業執照,所以很多人不得不轉行到其他行業。

根據目前的司機數量,ATA估計,未來10年將有40多萬司機退休,而在此期間,貨運需求預計將增長37%。如果貨運業繼續遵循目前的趨勢,將需要大約90萬名新司機來填補未來的就業需求。

為了滿足需求,貨運業必須變得更具吸引力,我們認為自主駕駛可以有所幫助。

在此之前,我們引入了換乘中心的概念,換乘中心是一種中央換乘點,用來無縫連接長途自動駕駛線路和本地貨運司機。

換乘中心是我們未來規劃的重要組成部分。它可以通過在城鎮附近安排本地和長途貨運來縮小兩者之間的差距。司機首先將貨物從倉庫或工廠運至高速公路附近的轉運中心。然后,可以在高速公路上行駛的自駕車將貨物運送到下一個樞紐,最后其他司機將貨物直接運送到目的地。

自動駕駛卡車最大的技術障礙是能夠在狹窄擁擠的城市街道上行駛以及往返復雜的裝卸碼頭。每一個需要裝卸的地方都要求自動駕駛卡車能夠自由移動。這些技能需要很長時間來學習。

承擔長途駕駛部分,自動駕駛卡車可以輕松應對負載的增加,同時也可以使駕駛員工作在離家較近的地方,方便往返。

去年,我們與經濟學家和行業專家進行了一項研究,以更好地了解自動駕駛卡車和交通樞紐模型的潛在經濟影響。

首先,我們收集了貨運行業的歷史數據,包括貨運量、貨運量、司機工資、司機數量和勞動統計局和其他公共來源提供的就業情況。

我們使用這些數據來預測未來沒有自動駕駛卡車時,有多少人會駕駛卡車。我們還預測了長途和短途運輸需要多少司機。

分析結果讓我們認識到,貨運遠非簡單的長、短途運輸方式,當然,這種劃分可以使我們的分析更加突出。

我們假設了幾個場景,包括不同的部署速率和不同的自動卡車效率。在所有情況下,最初只有幾輛自動駕駛卡車,在接下來的十年里,所有情況下的車輛數量都以不同的速度增加。我們還對提高貨運效率和運營成本做出了假設。因此,我們認真研究了長途和短途貨運工作的影響。

在這種情況下,我們假設2028年將有大約100萬輛自動駕駛卡車,每輛自動駕駛卡車的工作效率是當前卡車的兩倍,因為它們可以日夜工作。

根據美國運輸研究所(American Transportation Research Institute)的數據,如今的卡車平均每天工作時間不到三分之一。如果效率提高一倍,那就意味著自動駕駛卡車的使用時間就相當于商用飛機的使用時間。

隨著自動駕駛進入貨運行業,卡車運輸將重點發展短途運輸。圖表中的“作業當量”表示已部署的自動駕駛卡車可以執行的有效工作量(在這種情況下,是傳統卡車的兩倍)。

結果如下:

因為自動駕駛卡車提高了長途運輸的效率,降低了卡車運輸的總成本,降低了貨物運輸的總成本。當商品變得更便宜時,消費者會購買更多,需要交付更多的新商品,這將推動卡車貨運量的增長。在這種情況下,當有100萬輛自駕車時,預計將有近100萬個工作崗位從長途運輸轉移到短途運輸,另外還需要40萬個新的卡車駕駛崗位來滿足需求。

每輛自駕車需要相應的短途運輸合作伙伴的配合,從轉運中心來回運輸貨物。因此,自動駕駛卡車的增加將意味著需要更多的卡車司機,因為一切都變得越來越便宜,貨物運輸越來越快。

此外,短途卡車司機的等待時間也將大大縮短。當然,對于長途司機來說,未來幾年全國仍將有很多線路。

我們一共考慮了9個場景,每輛自駕車的部署總體趨勢一致,即長途運輸向短途運輸的轉移,貨運需求的凈增長。

當然,過渡并不容易。在我們的模型中,自動駕駛卡車的引入確實降低了長途運輸的工資。短途工資可能會增加,但這些工作可能不會在不同地區平均分配,一些偏遠的卡車司機可能不得不搬家。

我們還可以看到,貨運行業的工資將根據行業政策和公司結構的變化,從以里程為基礎轉變為以小時為基礎,自動駕駛卡車本身不會受到直接影響。

應當強調的是,這些影響將隨著時間的推移逐漸發生。

我們的分析表明,自駕車的引入可能會帶來更多的卡車駕駛工作。上圖顯示了其中一種情況的結果,與前一年相比,2028年新增卡車駕駛崗位近40萬個。

自主汽車還有一些其他的好處超出了我們的研究范圍。

我們希望在這一分析中增加的工作不包括由于自動卡車的維護和轉運中心的運行而產生的新工作。

這項研究并沒有明確回答未來出貨量會發生什么,但它使用實際經濟數據和對正在生產的實際產品的分析,幫助我們了解未來可能發生的情況。

我們希望利用這項研究來進一步探索自主駕駛技術,并希望其他人能夠檢查和改進我們的模型,甚至改變假設或創建更多的場景。

我們決定開放分析過程的源代碼,并在GitHub上共享我們的數據和模型。我們將繼續探討這些問題,并鼓勵其他人參與,以更好地了解未來的貨運業務。

隨著自動駕駛技術在卡車上的應用,我們希望能幫助司機在日常事務中發揮主動性。

優步貨運正在司機和他們在貨物運輸方面的個人專業知識之間建立聯系,以優化司機和卡車運輸公司的調度。未來,優步貨運將通過分析司機的個人選擇和裝載歷史信息,并結合中轉樞紐提供裝載建議,提高卡車司機和運輸公司的效率。

我們不知道自動駕駛卡車的發展會有多快,未來會有多大影響,但我們堅信,自動駕駛技術將給卡車運輸業帶來新的面貌。在未來,我們將繼續分享更多關于自動駕駛卡車如何工作及其潛在價值的信息。


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