AI无人驾驶网约车抢底层饭碗，AI不是这样玩的

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作家：观察君

校稿：程程 / 编辑：致知

人工智能节省的人工成本对谁有好处？近日，武汉无人智能网络汽车萝卜快跑遭到当地网络汽车司机抵制，网络汽车司机呼吁给底层人民一条活路。萝卜快跑价格极低，越来越多的车辆投放到城市，给用户带来了新奇的体验，却陷入了与底层人民抢饭碗的巨大争议。这是科技进步还是占据了底层人民的生存空间？

近日，多家媒体报道称，武汉部分出租车司机和网络出租车司机在短视频平台上发布视频，称自己被AI网络出租车抢了生意。希望当地政府能给AI网络出租车一些限制，给普通人留条生路。

同时，武汉街头萝卜快跑的一起交通事故也引起了广泛的讨论。有一段时间，关于智能联网汽车萝卜快跑的争议不断上升。

据了解，萝卜快跑目前已在武汉投入数千辆运营车辆，至今已收到100多万订单。据媒体报道，萝卜快跑的平均客户单价在6公里4元左右，每公里不到1元，可以24小时接单。可以说，面对这种夸张的性价比，网络汽车没有优势。

长期以来，外卖、网车、快递一直是失业人员就业的“三件套”，因为入职门槛低、工作时间灵活、成本投入0等原因，对失业人员的容纳能力很大。

但是问题是，网约车行业在两年前就已经趋于饱和，广州、青岛等大城市早在去年就发布了行业饱和通知。仅仅是广州的一个城市，从2023年9月到今年5月，网约车数量从9.74万辆飙升至12.12万辆，网约车司机从12.91万辆飙升至13.85万辆。然而，与员工的增长相反，网络汽车的日均订单从去年年底的14.21单下降到了12.22单，司机的收入也大幅下降。

2023年，全国网络汽车司机数量达到657.2万人，当年新增网络汽车司机数量达到148.2万人，是仅次于快递和外卖行业的“失业收容所”。与快递和外卖相比，网络汽车司机看起来有点体面，这是许多灵活就业人员的最后体面退路。但是现在，这条退路越来越难走了。

根据萝卜跑APP显示的信息，萝卜跑已经在武汉、北京、福州、嘉兴、阳泉、重庆、成都、合肥、广州、长沙、上海、深圳12个城市投入运营。除了萝卜跑，其他公司的AI网络汽车项目也在一些城市小规模运营。AI网络汽车的进入无疑给网络汽车行业带来了沉重的打击。

但AI网约车究竟能对网约车和出租车行业产生多大影响，目前确实很难判断。

观察君在武汉了解到，目前萝卜快跑只在混沌区和蔡甸区运营，因为这两个区的道路并不复杂，车辆和行人相对较少。下一步，萝卜快跑将扩展到机场区和江夏区，目前正在测试中。

从2022年开始，萝卜跑已经在这两个地区进行了测试和运营。2022年下半年，许多当地用户已经开始早期采用。因为刚投入运营，价格极低，很多用户体验过0元乘车。10公里内几块钱就能搞定。只是到了2024年，除了新用户，普通用户打车的价格也在逐渐上涨，与网车的差价也在逐渐缩短。

自2022年以来，乱口区用户孟女士开始体验萝卜快跑，她明显感觉到萝卜快跑和普通网约车的价格差距正在逐渐消失。从转阳大道到鲁迅书店，她每天都要打车12公里。早期的萝卜快跑价格只有3-5元，去年下半年的价格是12元左右，而今年的价格已经涨到了22元以上，而且系统显示是在补贴了48.75元之后。而且同一时期同一路线，网约车的价格也在23元左右。

在逐渐平衡价格差距的同时，AI网络汽车已经从早期的副驾驶带来了安全员的指导，完全变成了无人驾驶，不为婴幼儿、老年人、心脏病患者等群体提供服务。整体服务体验没有想象的那么好。

“网约车是找人的车，AI网约车是找人的车。”之前经常坐萝卜跑的黄先生，今年6月份很少再坐萝卜跑了。他说AI网约车还有很多不便。AI网约车有固定的停车点，乘客可以在固定的地方等车。如果有大行李，没人会帮忙搬运。

黄先生反映，除了新奇之外，没有更好的乘坐体验，驾驶速度慢，变道、转向等操作都很不丝滑。

当然，很多网友反映，AI网络汽车有很多不可替代的优势，比如没有烟味等异味，没有性骚扰的顾虑，没有冲突等等。

据了解，萝卜快跑成立于2020年12月，是百度的人工智能联网汽车项目，也是自动驾驶服务平台。李彦宏曾经说过，AI是人类的工具，而不是人类的对手，这可能会引起对底层人民工作的担忧。

观察君认为，广义来说，这句话是对的。AI可以高效地工作，没有情绪，没有情绪，没有休息。AI可以代替人们做很多事情。

然而，残酷地说，AI是一种工具，许多底层群众不是另一个“工具人”。如果AI应用的领域和方法没有限制，就会造成大量底层群众的失业。

要知道，将AI应用到普罗大众的生活中，以及将AI投入到商业运作中，两者有着本质的区别，在效果上也有着天壤之别。

将无人自动驾驶应用到家用车上，可以提升驾驶体验，这就是科技进步。AI只是用无人自动驾驶技术做网络汽车来帮助资本赚钱，而不是技术进步。这是两回事。

AI的发展确实可以造福人类，但要防止AI只“致富”一小部分人，防止AI以牺牲基层群众利益为代价实现财富集中。