自動駕駛的運營怎麼做+寫書計劃

來自專欄 自動駕駛

自動駕駛說

運營對於互聯網的朋友都不陌生。無論是維護普通網站或是APP，還是經營一個城市的專車司機或是外賣員，都需要一個強大的運營團隊。

自動駕駛同樣離不開運營。隨著核心AI駕駛技術越來越成熟，現在越來越多的公司開始擴張運營團隊，加速自動駕駛落地。

今天我們就來簡單羅列自動駕駛的運營都有哪些職責，面臨何種挑戰。

測試

測試是大部分自動駕駛公司運營部門裡最大的團隊。如果有100輛測試車，每輛車每天要路測10個小時，每輛車配有2名測試員，每天工作5個小時，就需要100*2*(10/5)=400名測試員。

不同的測試員會有不同的測試任務。有的是為了收集數據，有的為了繪圖，有的為了做特定實驗。

不同的任務需要的技巧也不一樣。比較複雜的任務會交給更有經驗的測試員，需要寫大量命令行的任務會交給有一定技術背景的測試員。

遠程控制

近幾年內的L4自動駕駛都不可能做到完全不依靠人類。遇到預定情景以外的情況，就需要遠程駕駛員控制。從自動駕駛車出現問題，到遠程駕駛員介入，只有幾秒鐘的時間，不能有半點拖延。

這也是一個不小的團隊。如果某輛車出現問題，遠程駕駛員就需要大概一分鐘的時間介入、檢查環境、規劃新的路線。一旦有兩輛車同時出現問題，就需要至少兩名遠程駕駛員。

以今天的技術水平來看，很可能平均每小時都會有若干次預定情景之外的情況發生。這個部門就會像一個客服中心，必須配備足夠的客服。

派單

這個團隊和滴滴、美團之類的公司比較類似，但也有很大的不同。自動駕駛車無論是用來接送人類還是送外賣，最大的區別就是沒有了人類司機，也就是說「供給」這一方完全由公司控制。另外，車的配置也由公司控制。比如，把電池比較持久的車派送到更耗能的路段。

充電和維修

提到車的電池就不得不說充電和維修的問題。和人類司機相比，自動駕駛車可以更方便計劃充電和維修時間段，和乘客出行高峰期合理錯開。公司選擇維修站地點的時候要注意估算派單時間，所以不能離得太遠。

當然，每個維修站還需要配備維修以及清潔人員。清潔問題一直很讓人類專車司機頭疼。一旦沒有了人類司機，乘客會更加不自覺。所需要的清潔人員數量和次數可想而知。

市場

這個團隊和傳統專車公司比較類似。需要選擇合適的城市和街道開發市場（微信回復關鍵詞「領跑」閱讀如何選擇最佳落地城市。）

面臨的挑戰

1. 測試員培訓

如何培訓測試員一直是一個難題。因為成員數量太大，就需要高效的培訓方式。不但要保證測試員學會各種測試技能，還要保證他們面對同一種駕駛情景能給出統一的反應。

2. 效率第一還是安全第一？

大量的測試員以及大量的測試時間成本對於公司來說無疑是很大的開銷。很多團隊都在探討是否要將每輛車配備的測試員從2名減到1名。

Uber之前每輛車就只配一名測試員。Waymo也只用一名測試員。但Uber的技術情況很明顯不適宜只用一名測試員。

Uber案件最新調查結果顯示，Uber當時的系統把該行人歸為「false positive」（假正）。說來也可笑。兩周前我的文章里就提到了假正的問題。這不僅是軟體團隊的失職，更是那位產品經理的失職（微信回復關鍵字「產品」閱讀）。

另：私信我的朋友越來越多。我開始考慮要不要寫書，分享關於自動駕駛的深度分析和AI公司管理心得。寫書和寫文章不同。文章寫的很寬泛，但是對於書，我會花時間對自動駕駛每個方面進行詳細論述，並且分享來自矽谷的管理經驗。

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「自動駕駛說」旨在分享原創的行業分析和學習心得，每周一篇。本人在矽谷某自動駕駛公司擔任產品經理，專註於自動駕駛數據、模擬以及安全研究。文章僅代表個人觀點。歡迎留言，互相學習。

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