无人车会让司机都失业吗？未必，这种新的司机职业也许将会诞生

通过最近的各种资讯，你可能会发现，5G技术的广泛应用，受益最大的将是无人车行业。

在应用5G技术之前，无人车驾驶的设计思路是这样的：

因为远程通信的时延太大，无法让高速行驶的汽车及时做出反应，所以需要将人工智能直接集成在无人车上；

通过接收无人车上的激光雷达，以及摄像头的反馈信号，人工智能才得以控制无人车的运行。

5G技术将通信的延迟降到了几毫秒的级别，这让人工智能远程控制无人车成为了可能。

于是，无人车就有了新玩法：

人工智能可以通过实时获取道路上的摄像头、传感器以及其它汽车的定位信号，掌握道路交通的整体信息；

然后，通过分析这些信息，人工智能将得出每一时刻无人车控制的最佳策略，并用这种策略控制无人车的运行。

比如说，当无人车将要行驶到某个路口的时候，人工智能会先一步调取路口摄像头的信息：

如果发现路口交通顺畅，就会控制无人车直接驶过路口；

如果发现有人正向路口走来，准备穿过马路，就会控制无人车减速。

此时无人车上的传感器可能因为路边障碍物遮挡之类的原因，还没有发现该行人；

但是无人车已经提前做出了减速的动作，安全性获得了极大的提升。

可以这么说：

将AI集成在无人车上，通过车上的传感器反馈控制的方法，属于第一人称视角；

这和当前的司机们开车的视角是一致的。

而通过AI调用道路传感器信息，远程控制无人车，属于上帝视角；

它可以看到道路的全局。

还不止如此：

对于第一人称视角来说，它玩的是一个角色扮演游戏；

这个人工智能只能控制它自己的无人车，最多能和其它无人车的AI进行信息交互。

而对于上帝视角来说，它玩的是一个即时战略游戏；

因为能够获取整条道路上的信息，它可以同时控制整条道路上所有的无人车，给它们整体提供一个最优的，能够相互协调的控制策略。

所以，5G时代的无人车可能是这样的：

会为无人车配备专用的行驶道路，道路的两旁装有各种供无人车AI调用的摄像头、传感器以及测速装置等，同时在道路上画有起导向作用的线路标记；

为了避免意外以及过多的变数，也许这条道路会是封闭的，禁止行人进入，甚至禁止人类驾驶的车辆进入；

AI会控制着所有的无人车在这条专用道路上并行不悖地行驶。

于是我们就要回到我们在标题里提出的问题了：

在这样的场景下，无人车会取代大多数司机的位置；

尤其是货运司机，因为从安全的角度考虑，无人车的大规模应用应该是从货运开始的。

那么，现有的司机们是否都会因为无人车的出现而失业呢？

答案也许是否定的。

从上面描述的场景我们可以看出，AI驾驶的无人车只能在特定的场景下行驶，道路上必须有辅助的传感器给AI提供道路信息；

即使是我们提到的第一种嵌入在无人车内部的AI，它的运算能力也无法让它处理过于复杂的场景，这样的无人车依然只能在较为简单地道路环境下工作。

但是，在真实的环境里，我们的车辆并不是终日运行在这些特定的道路上。

这些特定的道路两端，并不会直接连接到我们的出发地和目的地，

于是，我们又会遇到一个“最后几公里”的问题。

在5G Sir看来，想要靠AI处理这“最后几公里”的问题，人工智能至少在道路运行方面,需要进化到接近所谓的“强人工智能”的水平。

而“强人工智能”，并不是在短期内可以实现的，甚至有可能永远也实现不了。

因此，这“最后几公里”的问题，最终可能还是需要由“人”来解决。

当然了，在无人车时代，由于车辆大部分时间都是由AI控制的，为了节省车内空间，也许司机驾驶位会被取消。

所以这“最后几公里”的控制方式，也许不会是由司机坐在车内进行控制；

而是由司机坐在控制中心，接管AI的控制权限后，借助VR技术对汽车进行远程控制。

这种人工的远程控制是十分必要的。

它不仅能解决“最后几公里”的问题，同时也能在AI出现Bug，或者是遇到AI自身无法解决的问题的时候，由人来接管车辆的控制权限，进行手动控制。

所以，在无人车时代，也许会产生这样一种司机职业：

他们坐在专门的控制中心，通过虚拟现实技术对无人车进行远程控制。

为了安全性考虑，也许只有驾龄较长，驾驶安全性非常高的老司机，才能胜任这种工作了。

我就知道你“在看”