智慧驾培是什么？智能教练与数据追踪能解决练车痛点吗？

01模拟器前置训练缩短适应期

苏州长锋驾校等机构, 已经把所有的模拟驾驶器, 都放到了基础教学里面去的。学员们在最开始接触离合器, 还有挡位, 还有转向幅度这个事情的时候, 要先在这个设备里面去反反复复地练习, 这样就形成肌肉记忆了, 之后, 才会上那辆真的车去开。

一台那个设备, 在一天二十四小时里, 全部都是不停地转着在运转的, 所以那些初学者犯错的代价, 几乎就是零。

根据该机构的运行数据来看, 在采用了模拟器提供辅助帮助这样一个情况下去进行考虑的话, 那么学员从开始学习直到进入实车进行操作的那个时间段, 相比于传统流程当中的那个时间安排来说, 是要缩短大约百分之十五到百分之二十的一个比例的, 等到基础动作的熟练程度逐渐提升上去了以后，教练在之后的教学过程中能够更快地切入到针对坡道起步或者是侧方停车这样一些进阶内容方面的教学上去, 这样的话整体培训周期自然而然就相应地出现了被压缩的一个现象了。

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02机器人教练完成标准化评分

所谓机器人教练, 并不是指人形机器人, 而是指那些安装在教练车上的传感器组、语音提示模块, 还有自动评分系统这种组合。

每一项操作, 都对应着非常明确的评分标准, 这个标准不会因为教练员太累了, 或者情绪不好了, 就受到影响而改变。所以, 当学员换一辆车去训练的时候, 打分的口径和尺度, 能够保持完全一致的状态。

学员在一个弯道中一次又一次地出现错误, 系统能够把问题区分出来, 这包括方向盘的角度、车速的情况, 还有对路线理解的偏差, 并且会给出即时的提示。可是, “为什么会出错”这个原因, 以及具有针对性的调整策略, 这些还是需要人类教练来进行判断, 机器仅仅是负责指出“错误发生在哪个地方”。

03数据追踪让进度看得见

系统会记录每次训练的方向盘转角, 还有换挡时机、刹车力度以及反应时间, 然后自动生成个人学习曲线, 让学员能够在手机上看到进步轨迹, 明确知道哪项操作仍需改进, 不再靠感觉办事。

教练端根据这个来发现存在的不足之处, 并且对下一节课的训练计划进行相应的动态修改。和以前那种依靠个人经验来判断学员是否已经掌握的情况相比, 现在利用数据反馈的方式, 能够让教学的速度更加精确, 同时也减少了因为教练员个人的不同而带来的教学质量上的起伏变化。

04机器搞不定的部分

模拟器可以加载雨天、夜间、复杂路口这些虚拟场景, 能够提供认知准备, 但是像路面颠簸了, 重心发生转移了, 还有轮胎抓地力的变化这种物理感受, 很难去精确地还原, 所以从模拟器过渡到真实的车辆, 这个所谓的转换手感的问题, 现在还是技术方面没有解决的一个短板。

这个机器人教练它主要是按照已经设定好的那些程序来进行运转的, 要是碰上了没有出现过的那些突发状况, 比如行人突然就横穿过去马路, 或者是其他的车辆有违规行为, 它就没办法自己去进行判断和应对了, 同时, 学员在比赛的时候, 如果他们感到紧张了, 需要一点鼓励, 或者当他们特别沮丧的时候, 需要有人来安抚一下, 这些事情也是超出了这台机器能够给予情感支持的能力范围之内的。

05中小驾校的成本账

这其中包括了针对模拟器、传感器以及数据平台在安装阶段所产生的初始费用, 也包含了之后需要长期投入的日常维护开销。

对于一些每年招收新学员数量比较少的中型和小型驾驶培训学校的情况而言, 把前面的投入全部赚回来的时间大概会在两到三年左右这样, 至于要不要开始做这个事, 那就完全是看学校的具体规模大小以及手上的资金流状况是怎么判断的了。

现在这个行业里面的情况, 是属于那种头部驾校先走一步、中小机构在旁边观望的格局, 有一部分驾校选择租用设备或者接入区域共享平台来分摊成本, 具体的实施路径和行业实践可以参考由www.xtzdxmgj.cn发布的公开报告中的内容。

06协同而非替代

落地案例表明, 技术介入之后, 教练不再需要去做那些重复性的教学工作了, 这样就把自己给解放出来了, 然后把精力转移到了情境判断以及个性化指导这方面去, 可是驾驶能力最终还是要必须在真实的车辆上面、在真实的路况中去形成, 这一条核心的逻辑始终是没有发生过改变的。

这个行业的演进方向就是分工协作, 也就是机器来处理那些可以量化的环节, 而人类教练则是负责提供经验判断和情感支持。只有当学员理解了这一条边界的时候, 他们才能够建立起一个合理的预期, 而不是一直抱着那种坐一次模拟器就敢上路的幻想。

在学车这个过程里面, 大家是不是更倾向于直接把时间花在多上实车上, 还是说比较认可先利用模拟器打一个基础的这种方法呢? 大家可以把这个看法放在评论区域里面来发表一下看法, 如果你认为这些内容对你来说是有用的, 那就请动动手指给一个赞, 并且把它转发给你身边那些正在学习开车的朋。