易顯智能 ROBOCOACH X（AI機器人教練）

在中國汽車產(chǎn)業(yè)鏈條里，駕培行業(yè)長期處在一個尷尬的位置。

它規(guī)模不小，每年有超過 2000 萬人學(xué)車；它足夠剛需，幾乎每一個開車的人都要從這里起步。但與此同時，它又是一個技術(shù)密度極低、組織效率偏弱、長期被視為傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)的行業(yè)。

過去十多年，駕校的核心競爭力幾乎沒有變化：地塊、牌照、教練數(shù)量，以及“誰更會壓價”。傳統(tǒng)駕校的運營模式，本質(zhì)上是一個高度依賴人力的線性系統(tǒng)：教練負(fù)責(zé)教學(xué)，場地靠人調(diào)度，安全靠經(jīng)驗兜底，效率取決于個人能力。人一多，成本就線性上升；人一少，教學(xué)質(zhì)量與安全就不可控。

這套模式在學(xué)車人口持續(xù)增長的年代還能維持，但是隨著學(xué)車人口紅利見頂、安全事故的社會容忍度持續(xù)下降，以及價格戰(zhàn)擠壓掉了本就不高的利潤空間，這個問題就被放大了。

所以，駕培行業(yè)被迫直面一個問題：如果不改變生產(chǎn)方式，這門生意幾乎沒有未來。

而今天，一股并不喧嘩的力量，正在悄然改寫這套邏輯——AI，正在直接進入駕培行業(yè)的生產(chǎn)環(huán)節(jié)。

并且它不是單純輔助教學(xué)這么簡單，而是開始替代人力教練、重構(gòu)成本，甚至也重寫了組織結(jié)構(gòu)。

這一次，變化來得比很多人預(yù)期得更快。

1、東方時尚的 1.2 億，長征駕校的 90%

那么 AI 究竟帶來了哪些改變？我們先把故事講“俗”一點，看賬本。

北京東方時尚駕校，從 2019 年開始上機器人教練車，到現(xiàn)在陸續(xù)投放了 800 多輛。結(jié)果是：傳統(tǒng)教練員從 870 人減到 30 多人、每年節(jié)省人工成本大約 1.2 億元。

對駕校老板來說，這是能不能少虧一點、多賺一點的現(xiàn)實問題：以前是“車、人、地”三座大山，現(xiàn)在車變成電車，教練被一部分“數(shù)字化+標(biāo)準(zhǔn)化”，場地的利用率也提升了。

河北廊坊的長征駕校，則是另一個典型樣板。

自 2025 年 6 月全面轉(zhuǎn)型以來，他們交出了一份很現(xiàn)實的賬本：使用新能源車后，單學(xué)員培訓(xùn)成本較燃油車下降 90% 、人均管理車輛數(shù)量從 1 輛提升至 5 輛、教練運營成本下降 75%、通過數(shù)字化招生，學(xué)員數(shù)量增長 30%；教學(xué)事故接近于零。

以上兩個案例，采用的都是由易顯智能所開發(fā)的 AI 教練系統(tǒng) ROBOCOACH X，所以你會發(fā)現(xiàn)，智能化的第一層紅利，不是多炫的功能，而是扎扎實實的成本結(jié)構(gòu)變化。

另外一位駕校老板也向我們表示說：“采用這套智能系統(tǒng)之后，可以節(jié)省 80% 的人力成本。對公司來說節(jié)約了錢，對學(xué)員來說，學(xué)車的價格也能壓下去�！�

這句話背后，其實已經(jīng)包含了駕培行業(yè)未來幾年的主旋律：誰先把這筆賬算明白，誰就更有資格活到下一輪。

2、一線教練們的復(fù)雜心情

技術(shù)的故事很漂亮，落到人身上就沒那么輕松了。

老板算完賬很開心，但一線教練的心情往往是復(fù)雜的——以前是“一人一車一片地”，現(xiàn)在“車?yán)镒氖菣C器人、場地看的是中控”，總覺得自己隨時可能被替代。

一位駕校老板坦言：“現(xiàn)在教練對這套系統(tǒng)整體是反對的。他們覺得，這玩意兒就是來搶飯碗的。有點像當(dāng)年滴滴剛出來的時候，出租車司機集體不買賬。”

為了平衡這種情緒，有些駕校開始重塑教練的收入結(jié)構(gòu)：

* 過去教練只按課時拿錢，現(xiàn)在可以參與招生分成，幫駕校拉來的學(xué)員越多，提成越高；
* 還有一些教練因為工作不如以前飽和，會在空閑時間去開網(wǎng)約車，拼一拼綜合收入。

這是一種典型的過渡期方案，一邊用新的收入結(jié)構(gòu)安撫現(xiàn)有團隊，一邊默默推進“用系統(tǒng)替代人工”的進程。

也就是說，現(xiàn)階段教練這個角色，被拆成了幾種不同的工作：一部分依然是教學(xué)，一部分變成了服務(wù)、一部分變成了銷售，當(dāng)然有些人干得開心，也有些人干得憋屈。他們很清楚：機器人教練一旦規(guī)模鋪開，自己手中的“稀缺性”就會被悄悄稀釋，甚至是失業(yè)。

這位駕校老板直言，“大約用一年半的時間，就會完成這個過渡期，只留下 20% 的人力。”

聽起來確實殘酷，但這種陣痛其實在很多行業(yè)都出現(xiàn)過——從出租車到網(wǎng)約車，從柜員到手機銀行，從傳統(tǒng)零售到直播電商。駕培行業(yè)只不過現(xiàn)在才輪到它。

3、真正危險的不是新技術(shù)，而是舊習(xí)慣

站在技術(shù)公司這邊，看問題的角度會更加理性。

易顯智能創(chuàng)始人馬宏，在AI 教練系統(tǒng) ROBOCOACH X發(fā)布會上講過一段話，大意是：“殺死柯達的，并不是數(shù)碼相機本身，而是它沒勇氣放棄已經(jīng)賺得很舒服的舊模式�！�

他把現(xiàn)在的駕培行業(yè)，稱作開卷考試：政策方向已經(jīng)很清晰——新能源、數(shù)字化、線上化都在往前趕；學(xué)員的需求也很清晰——少花錢、少跑路、別被罵，最好考試一次過。

技術(shù)是否成熟，其實已經(jīng)不是最大的阻礙，真正難的是，老板和團隊有沒有勇氣把舊賬本翻掉重寫。在他眼里，所謂“機器人 AI教練車”，并不是一個漂亮的智能產(chǎn)品，而是一套把駕校從“重人力服務(wù)業(yè)”往“輕資產(chǎn)服務(wù)業(yè)”推的工具。

具體來說可以分為幾個方面，首先是把原本靠經(jīng)驗和脾氣撐起來的教學(xué)過程，拆成標(biāo)準(zhǔn)化的步驟和節(jié)奏；其次，把原本靠教練“看著來”的安全邊界，用各種傳感器和規(guī)則固化下來；在渠道方面，也能把原本靠小廣告、熟人口碑發(fā)酵的招生渠道，搬到更加透明的平臺上。

換句話說，易顯智能給駕校遞上的，不是一套炫技的組合，而是一張帶著風(fēng)險和機會的新商業(yè)模式說明書，你可以先從一兩個場地試水，也可以像長征駕校那樣，直接推倒重來，大面積鋪開。

4、讓車來教人，先要回答三件事

對于讓車來教人這件事，易顯智能的創(chuàng)始人 & 首席科學(xué)家段桂江提出過一個很樸素的判斷：“要讓車來教人開車，不可能只靠一兩個聰明功能，必須先把底層三件事想明白�！�

首先，真能教會人。過去的教學(xué)，全靠教練的經(jīng)驗，有的教練語速快、有的教練脾氣急，有的教練愛多講道理；現(xiàn)在要把這些東西，讓系統(tǒng)學(xué)會。比如什么時候直接示范、什么時候讓學(xué)員多練幾遍，得拆到動作級別；為此，技術(shù)團隊把科目二、科目三中常見的動作拆成了一系列小步驟，按標(biāo)準(zhǔn)去錄、去練，再不斷迭代。

其次，要足夠安全。人類教練再有經(jīng)驗，也會累、會分心、會有情緒；系統(tǒng)的價值，就在于它可以 24 小時保持同一個標(biāo)準(zhǔn)，哪個速度該限、哪個距離該剎、遇到緊急情況誰接管，都有清晰規(guī)則。

此外，場地不亂。很多駕校之前最怕的不是學(xué)員技術(shù)差，而是場地調(diào)度出問題；無人化場地的關(guān)鍵，是讓車、學(xué)員、路線都能被系統(tǒng)統(tǒng)一調(diào)度，哪輛車什么時候出場、走哪條線、在什么區(qū)域練習(xí)，都在中控上一目了然，必要時還能一鍵收車。

聽上去，這些體驗都談不上算是什么黑科技，更像是技術(shù)團隊在幫駕校把幾十年“藏在師傅腦子里的門道”，一點點翻成白紙黑字的規(guī)則，再寫進系統(tǒng)里。

也正因為這種相對到位的理解，長征之類的駕校才敢真正在場地里嘗試“無人值守+機器人教練”的組合。否則，只要出一次安全事故，所有故事都得從頭再來。

5、AI 到底改變了什么?

當(dāng)一個行業(yè)的成本、體驗被徹底改寫之后，洗牌往往不會太溫柔。

馬宏舉過一個海運業(yè)的例子：帆船時代有上萬家船隊，蒸汽時代只剩幾千家，到今天，全球近一半的運力掌握在幾家大公司手里。

駕培行業(yè)現(xiàn)在看上去還很分散，但如果把時間軸拉長，很可能會出現(xiàn)類似的軌跡：有能力全面轉(zhuǎn)型、玩得轉(zhuǎn)機器人 AI教練+新能源+線上招生的一批駕校，可能越干越大，慢慢做成區(qū)域品牌、全國品牌；另一批不愿意動、不敢動的駕校，可能會接連被市場淘汰，只留下牌照和場地在流轉(zhuǎn)。

回到最初的問題，AI 對駕培行業(yè)的改變，到底改變了什么？

如果只用一句“提升效率”來概括，是對這場變革的嚴(yán)重低估。它至少改寫了三層?xùn)|西：

第一層是成本底線。機器人教練疊加新能源車，把“教一個學(xué)員要花多少錢”這件事，壓到了一個傳統(tǒng)模式很難想象的水平；當(dāng)單學(xué)員培訓(xùn)成本可以下降 90%、每個人管理的車從 1 輛變成 5 輛時，很多過去“算不過來”的賬，突然變得說得通了。反過來，那些還停留在老模式里的人，會發(fā)現(xiàn)自己哪怕不賺錢，只是硬撐著不關(guān)門，都越來越吃力。

第二層，是服務(wù)下限。在傳統(tǒng)駕校，學(xué)員的體驗高度依賴運氣：遇到耐心的教練，是幸運；碰上情緒化的師傅，只能自認(rèn)倒霉。而當(dāng)教學(xué)內(nèi)容被拆成可量化、可回放、可復(fù)盤的模塊，安全規(guī)則固化在系統(tǒng)邏輯里時，對學(xué)員來說也更加科學(xué)。

第三層，是生意的游戲規(guī)則。過去駕校比的是地、牌照和人情：誰先拿到牌照，誰手里有教練資源，誰就穩(wěn)坐一方�，F(xiàn)在開始變成比誰的系統(tǒng)能力更強、數(shù)據(jù)更完整、運營更精細。

真正殘酷的是，這場變革不等所有人準(zhǔn)備好才開始。

對于每一家駕校來說，問題已經(jīng)不再是要不要用 AI，而是：在成本、體驗和安全都被重新定義的時代，你是去學(xué)習(xí)使用這套新工具的人，還是那個被新規(guī)則溫柔清場的人。（文：花卷不塞車，作者｜李玉鵬，編輯｜李程程）