文/曾憲勇

這一次咱們說一個有趣的猜測。

大家有沒有注意到，現在電動汽車的車企從將新一代智能汽車賣給用戶的那一刻起，便開始通過互聯網后臺收集大量的運行數據，并通過互聯網與用戶進行隨時隨刻地溝通和支持。

這種模式已經顛覆了此前傳統燃油車用戶享受到的4S店保養時的記錄和電話回訪模式。

這種新模式為車企迅速提升后幾代新車的性能和體驗提供了更快捷、更真實的數據保障。

這里我們順便提一下自動駕駛汽車的數據模式。

目前的自動駕駛品牌車企都面臨著一個不能回避的問題——自動駕駛的真正落地，需要大量的道路實測數據提供保證。

比如，研發一輛真正可用的無人車至少需要百億公里的路測數據。要實現這個數據量，需要1萬輛裝著激光雷達、計算芯片的車每天載著安全員，以 40～50 公里的時速開10個小時，連續開上10年。否則，數據不夠會直接制約自動駕駛算法的優化和迭代。

事實上，目前包括特斯拉在內的很多自動駕駛平臺也正在嘗試這樣的事情，這個行業有一個名詞叫“前裝量產”，就是把L4的技術用在L2+的車輛上，這樣可以同時發揮L2的成本優勢和L4的算法優勢。

在這種模式下，前幾批車主實際上便成了親身測試自動駕駛車輛的“安全員”角色，用戶在真實駕駛的同時，也在無時不刻地幫助自動駕駛平臺獲得足夠多的實測數據和發現算法BUG，從而為后者優化算法、改進車型創造機會。

說到這里，我們可以提出一種猜想，未來很有可能出現一種新的“靈活打車模式”。

當用戶有著明確的代駕接送需求的時候，用戶將直接掏錢，享受無人車提供的代駕服務，但是當用戶自己閑暇或者有賺錢需求的時候，他可以領取自動駕駛平臺提前設定好的“任務包”，自己將汽車開到沒有數據的真實路線，為平臺進行實地數據采集。

這時候，就會誕生出一個新的職業——人類為無人駕駛平臺打工，靠“人肉采集數據”賺錢。