人工智能会取代卡车司机吗？

简而言之： 人工智能不会完全取代卡车司机，但它可以自动化一些可预测的货运路线和日常驾驶任务。当司机的工作主要集中在重复的高速公路或枢纽到枢纽的里程上时，他们面临的风险最大；而那些专业性强、需要直接面对客户且经常出现异常情况的工作岗位则更难实现自动化。

要点总结：

风险关注点：优先考虑超越可重复的高速公路驾驶和可预测的货运路线的技能。

人力价值：培养在检验、货物处理、客户互动和异常情况处理方面的专业知识。

问责制：舰队应明确自主系统发生故障时的责任人。

透明度：驾驶员应该了解远程信息处理、调度工具和安全监控的工作原理。

职业发展方向：考虑从事专业货运、相关资质认证或自动驾驶车队支持等职位。

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1. 人工智能会取代卡车司机吗？直接回答

人工智能会取代卡车司机吗？ 在某些特定情况下，答案是肯定的。但在整个行业范围内，这不会很快也不会均衡地发生。

最容易受到攻击的驾驶工作可能是重复性强、路线可预测的驾驶工作——尤其是 枢纽到枢纽的高速公路货运、中程配送以及仓库、商店、港口和配送中心之间的固定商业路线。人工智能喜欢重复性工作。它喜欢已绘制的车道、一致的道路几何形状、已知的装卸点和清晰的操作规则。

但是，在需要灵活应变和高度判断力的工作中，仍然非常需要人类卡车司机。这包括区域配送、建筑材料运输、冷藏货物运输、超限货物运输、危险品运输、牲畜运输、港口短途运输、城市配送、乡村路线运输、紧急货物运输，以及任何涉及客户中途更改计划的情况，因为，你知道，人总会犯错。.

官方劳动力数据 显示，重型卡车和半挂卡车驾驶仍然是一个重要的职业，并且持续有职位空缺，这有力地表明该职业不会在一夜之间消失。卡车司机的工作远不止在高速公路上行驶；他们还要检查设备、固定货物、报告事故、遵守规章制度、记录行车日志以及应对路线限制。

所以更准确的答案是：人工智能将取代 部分卡车运输任务，改变许多卡车司机的工作岗位，并围绕自动驾驶货运创造新的辅助岗位。但它不太可能像电影里那样，在一瞬间就彻底抹杀卡车司机这个职业。🎬

2. 好的AI卡车运输系统需要具备哪些条件？

好的AI卡车运输系统并非只是能在夜间高速公路上飞驰、让投资者拍手叫好的小机器人卡车。当然，这很炫酷。但真正优秀的卡车运输自动化系统必须安全、稳定、可靠、可审计，并且对车队有价值。.

一个强大的AI卡车运输系统应该具备以下功能：

• 可预测的运营路线 ，明确的交通规则和地图所示路况

• 对天气、障碍物、施工情况和应急车辆进行强有力的安全监控

• 当系统达到极限时，可以提供帮助的远程支持团队

• 对传感器、刹车、轮胎、摄像头、雷达、激光雷达和软件进行维护检查

• 当出现问题时，必须明确责任人。

• 装卸码头、堆场、检查和特殊交付问题的人工交接点

• 监管审批 ，而不仅仅是技术演示

• 网络安全防护至关重要，因为被黑客入侵的卡车可不是什么可爱的小软件漏洞😬

监管机构仍在研究如何 无人驾驶商用车辆 进行监控、检查、维护和管理，尤其是在没有驾驶员的情况下。这一点至关重要，因为货运道路并非儿戏。它是公共基础设施，重型车辆穿梭于家庭、工人、警察、校车以及其他所有通勤者之间。

3. 对比表：人工智能最有可能取代卡车司机的领域

卡车运输区

人工智能替代风险

为什么这很重要

人类角色可能已离开

长途公路货运

高

大多数情况下，高速公路比城市更可预测。

本地取货、送货、验货、例外情况

中程仓库路线

高的

同样的路线，同样的码头，一遍又一遍地重复

庭院工作、装卸问题、客户维修

城市配送

中低

行人、骑行者、双排停车，一片混乱🍲

司机、助手、客户服务问题解决者

超限货物

低的

需要判断力、护送协调能力和不寻常的路线

专业司机仍然很重要

危险材料

低至中等

安全和责任问题至关重要。

经认证的人工监督

建筑运输

低的

非结构化场地、泥泞、狭窄空间、不断变化的环境

人工操作员，现场协调

冷藏货物

中等的

人工智能可以驾驶，但货物管理仍然至关重要。

温度检查，冷藏设备故障排除

港口短途运输

中等的

重复，但内容繁杂且操作复杂

闸口处理、文书工作、例外情况

自主车队支持

生长

并非传统意义上的驾驶员角色，而是与之相邻的角色

远程助理、安全操作员、技术员

坦白说：“难度适中”并非一个科学的分类标准，但用来形容它很贴切。有些路线简直就是在呼唤自动化，而另一些路线则像是一场坑坑洼洼的马戏表演。🎪

4. 为什么人工智能会首先应用于卡车运输业

卡车运输成本高昂，体力消耗巨大，而且很难稳定招到人手。长途运输会让司机离家数天甚至数周，这种生活方式并不适合所有人。即使收入不错，付出的代价也相当惨重：睡在驾驶室里，经常吃加油站的食物，错过家庭聚会，还要应对恶劣天气，最后如果托运人延误装货六个小时，还要被责怪。真是太棒了。.

人工智能卡车运输有望带来一些诱人的好处：

• 能够长时间行驶而不会使人疲劳的卡车

• 通过更平稳的驾驶模式提高燃油效率

• 减少日程安排上的空档期

• 更可预测的货运能力

• 降低对某些路线的劳动力依赖

• 如果系统能够减少人为错误造成的事故，则可带来潜在的安全收益。

• 与仓库和物流软件更无缝集成

一些自动驾驶卡车公司已经从纯粹的演示阶段过渡到 商业运营 或与货运管理系统集成。这并不意味着整个卡车运输行业明天就会发生翻天覆地的变化，但这确实意味着这不再是科幻小说里的情节了。

然而，商业计划必须经受住现实的考验。传感器需要成本。维护变得复杂。保险问题棘手。监管机构需要答案。车队需要正常运行时间。托运人需要的是可靠性，而不是戴着墨镜的PPT演示文稿。😎

5. 人工智能最先可能改变的工作岗位。

最先感受到人工智能严重压力的卡车运输工作，往往是那些驾驶模式最具重复性的工作。.

思考：

• 终端间货运

• 配送中心到门店的路线

• 仓库间通道

• 夜间高速公路路线

• 阳光地带风格的货运走廊，天气晴朗

• 城市互动较少的路线

• 专用合同通道

这些方法之所以吸引人，是因为公司可以规划路线、反复测试、控制众多变量并制定操作手册。这就像在训练狗狗熟悉一条走廊后再让它导航整个机场一样。这个比喻可能不太恰当，但总算有点道理。🐕

在这些情况下，人类驾驶员可能会从完成整个行程转变为完成复杂的边缘工作：首英里、末英里、场地移动、客户互动、检查、货物固定和异常处理。.

这意味着未来可能不再是“没有卡车司机”，而是“某些车道上每英里货运所需的人数减少”。

6. 人工智能难以取代的工作岗位

当世界变得复杂多变时，人工智能就难以应对了。.

卡车司机要应对许多实际的道路问题，这些问题在地图上并不总是能显示出来。装卸货平台的门被堵住了。拖车的密封条坏了。货物移位了。收货人说“绕到后面去”，但“后面”却有三道门、两台叉车，还有一个叫戴尔的家伙在漫不经心地挥着手。积雪覆盖了车道线。轮胎看起来有问题。警察打手势示意。一条农用道路有重量限制，但没人告诉过。GPS 不准。客户要求拆分货物。文件不见了。叉车司机去吃午饭了。你懂的。.

人工智能正在不断进步，但卡车运输中却包含着令人惊讶的即兴发挥。.

难以替代的卡车运输岗位包括：

• 固定特殊货物的平板货车司机

• 重型和超限货物运输专家

• 油罐车司机

• 危险品运输司机

• 乡村路线司机

• 建筑和自卸卡车司机

• 牲畜运输车

• 负责高接触性货物的司机

• 亲自管理客户关系和物流的业主经营者

这些司机不仅仅是负责驾驶方向盘。他们还要管理风险、设备、客户、货物、行程安排，并做出各种判断。这其中的人为因素非常棘手。.

7. 人工智能会取代卡车司机还是让他们变得更加技术化？

很多司机可能不会被取代，但他们的工作可能会变得更加技术化。这或许是人们讨论较少的部分。.

随着人工智能进入卡车运输行业，车队需要既了解道路又了解系统的人员。前卡车司机可以转型成为：

• 自动驾驶卡车监控器

• 远程支持操作员

• 场地协调员

• 安全主管

• 传感器检测技术员

• 车队自动化培训师

• 路线验证专家

• 驾驶辅助系统教练

• 合规和运营负责人

经验丰富的卡车司机在这方面具有优势。他们知道路上的“正常”情况是什么样的。他们知道什么时候货物听起来不对劲，什么时候装卸货台看起来有问题，什么时候路线在技术上合法但实际上很愚蠢。这种现场经验很难自动化，因为它并非总是被记录下来的。.

电子表格上可能显示“路线已批准”。司机可能会说：“不，那条弯道简直能把拖车当早餐吃掉。”🥞

8. 安全问题：比人类更好，还是只是不同？

人工智能卡车公司经常辩称，自动驾驶系统可以减少因疲劳驾驶、注意力分散、超速或酒驾等原因造成的事故。这种说法不无道理。人会累，人会发短信，人也会有心情不好的时候。人甚至会一边单手吃墨西哥卷饼一边试图降档——这可不是我们人类最光彩的时刻。.

但自动驾驶卡车也带来了不同的安全隐患：

• 传感器故障

• 软件边缘案例

• 网络安全风险

• 恶劣天气下的表现

• 路边检查挑战

• 应急响应协调

• 远程助手工作负载

• 事故后的责任追究

• 人工智能专用硬件的维护

监管机构特别提出了一些问题，例如 高度自动化的商用车辆 应该如何处理检查、维护、路边执法以及在没有人类驾驶员的情况下安全操作。

因此，安全之争并非“人类至上，机器人为恶”或“机器人天才，人类过时”，而是更令人烦恼也更现实的问题：哪些风险降低了，出现了哪些新风险，以及当系统出现混乱时，谁该为此负责？

9. 为什么全面替换比人们想象的要难

“人工智能会取代卡车司机吗？”这句话让人误以为卡车司机只有一种工作。事实并非如此。

货运行业是一个错综复杂的网络，货物类型、路线、法规、设备、客户以及当地实际情况都各不相同。在一条畅通无阻的高速公路上替换一名司机是一回事，而替换一名需要处理混合货物、倒车进入狭窄的杂货店装卸货区、检查密封件、与收货人沟通、应对迟到的预约，并且还要发现刹车问题的司机，则完全是另一回事。.

全面更换受以下因素影响：

• 各州规则和执行差异

• 保险不确定性

• 公众信任问题

• 工会和劳工的反击

• 天气和路况变化

• 高昂的设备成本

• 维护复杂性

• 客户验收

• 极端情况下的安全故障

• 卡车并非只存在于高速公路上，这是一个不争的事实。

此外，货运行业的利润空间可能很窄。一项技术可能令人印象深刻，但并非在所有地方都具有经济吸引力。车队所有者购买的不​​是魔法，而是正常运行时间、投资回报、安全性和更少的麻烦。有时技术确实能减少麻烦，但有时它却像拿着记事板一样，制造出六个新的麻烦。.

10. 卡车司机现在可以做什么

想要保持竞争力的车手不必惊慌，但应该保持警惕。最糟糕的策略是假装一切如常。其次糟糕的策略是认定一切都完了，然后变得像个穴居人一样麻木不仁。这两种策略都无济于事。.

明智的做法包括：

• 积累复杂货运经验，而不仅仅是基本的公路里程。

• 学习安全系统、远程信息处理和车队软件

• 在适当的时候获得支持

• 深入了解检查和维护工作

• 提升客户沟通技巧

• 考虑专业货运细分市场

• 随时了解自动驾驶车队运营情况

• 培养调度、合规或培训技能

• 保持良好的安全记录

• 先将技术视为工具，再将其视为敌人

如果驾驶员的价值仅仅取决于在可预测的高速公路上驾驶，那么这个角色就越容易受到质疑。而如果驾驶员需要处理判断、人际关系、设备、货物以及复杂的现场作业，那么他们就越难被替代。.

这并非励志海报上的夸张言辞。自动化通常就是这样蚕食工作：先处理简单的重复性任务，复杂的人工操作则留到最后——如果真能处理的话。.

11. 企业希望从人工智能卡车运输中获得什么

船队运营商和货主采用人工智能并非因为它看起来很酷炫。当然，有些人确实在采用，因为高管们确实喜欢时髦的东西。但更深层次的原因却很实际：

• 更稳定的货运

• 降低长期运营成本

• 更佳的资产利用率

• 某些路线的司机短缺压力有所缓解

• 提高调度可靠性

• 与物流平台更好地集成

• 减少因特定车道服务时间限制造成的延误

• 更可预测的门店补货

一些公司已经开始将自动驾驶卡车平台集成到 运输管理软件，这至关重要，因为货运买家不希望使用单独的机器人门户网站。他们希望自动驾驶能力能够融入到他们现有的工具中。

这种整合是一个重要的线索。人工智能货运的未来不仅仅在于卡车本身，而是整个货运工作流程：订单处理、调度、路线规划、装载、监控、交付、异常处理、计费、合规性和维护。卡车只不过是庞大的金属吉祥物而已。.

12. 那么，人工智能会完全取代卡车司机吗？

不，并不完全如此。至少从任何意义上来说，都不是。.

更准确的预测是：

人工智能将在某些路线上取代某些驾驶任务。随着时间的推移，它将减少对某些长途运输岗位的需求。它将在自动驾驶货运领域创造新的就业机会。它将促使驾驶员转向更专业化、本地化、技术性更强、更需要直接面对客户且处理异常情况较多的工作。它还将使卡车运输行业更加分化为“常规里程”和“人工判断里程”。

这听起来不如“机器人接管所有卡车”那么耸人听闻，但却更接近现实。.

只想永远跑普通高速公路的司机可能会面临更大的压力。而能够驾驭设备、服务客户、保障安全、运用技术并应对不可预测的货物的司机，依然会占据一席之地。令人意想不到的是，未来的卡车司机或许会因为更有人情味而变得更有价值，而不是更缺乏人情味。🧠🚛

总结要点：人工智能会取代卡车司机吗？

人工智能会取代卡车司机吗？ 部分会。但会选择性地取代。而且取代程度不均衡。或许还会带来比任何人愿意承担的都多的文书工作。

人工智能正通过自动驾驶货运路线、驾驶辅助系统、调度工具、预测性维护、仓库协调和物流软件等方式渗透到卡车运输行业。道路正在发生变化。但卡车驾驶并非简单的重复性动作，它包含一系列任务、风险、人际关系和判断，而这一切都围绕着一台重量不轻、容不得丝毫失误的机器展开。.

所以未来不是“卡车司机消失”，而是“卡车司机适应变化”。

最稳妥的做法是什么？那些掌握专业技能、了解技术并能做出更高判断力的货运司机将更难被取代。当然，方向盘可能会变得更智能——但这份工作仍然需要那些知道当现实情况不如预期时该如何处理的人。. 

真实案例：长途货车司机适应自动驾驶货运

设想

想象一下，一位名叫马库斯的司机，八年来一直跑着一条固定的仓库间运输路线，往返于两个区域配送中心之间。大部分里程都是高速公路行驶，停靠点相同，拖车类型相同，夜间班次安排也相同。.

这正是车队可能会首先用自动驾驶卡车测试的工作类型。马库斯在未来并非毫无价值，但他工作中重复性最高的那部分也暴露无遗。.

马库斯没有等待路线改变，而是开始围绕自动化仍然难以处理的部件构建技能：检查、场地移动、装载检查、客户异常情况、安全报告和自主车队支持。.

马库斯关注的是什么

马库斯制定了一个简单的计划：

了解车队的远程信息处理仪表盘和安全警报

加强行前和行后检查的力度

请求每月跟随调度部门实习一个班次

积累冷藏车检查、密封检查、文件问题和装货延误方面的经验

记录下自主系统可能遗漏的路线问题。

如果公司提供内部驾驶辅助系统培训课程，请参加。

寻找安全、培训、场地协调或自动驾驶卡车监控方面的职位空缺

这很重要，因为马库斯正在将他的价值观念从“我可以沿着这条高速公路行驶 420 英里”转变为“我了解货物一旦脱离了整齐的路线计划就会出现什么问题”。

例如，马库斯可以与人工智能助手一起使用的指令

马库斯可以利用人工智能助手将他的驾驶经验转化为切实可行的技能提升计划：

我是一名长途货车司机，跑的是固定的仓库间运输路线。未来几年，我的路线可能会受到自动驾驶卡车的影响。请为我制定一个90天的技能提升计划，帮助我转型到需要更高判断力的卡车驾驶工作或自动驾驶车队支持岗位。计划应包括每周行动事项、需要练习的技能、需要向经理提出的问题、需要记录的安全知识，以及三个在不离开卡车运输行业的情况下，我可以切实考虑的职业方向。.

更有效的后续提示语应该是：

把这个计划变成一份我可以每周使用的清单。清单要实用，适合每周工作五晚的人。清单里包含一些耗时不到30分钟的任务，以及每周一项比较大的任务。.

如何测试该方案

马库斯不应该仅仅因为人工智能的建议听起来很聪明就相信它。他可以用日常的卡车运输工作来检验它：

询问安全经理，车队重视哪些技能。

将建议的职位与当前的招聘信息进行比较。

追踪他30天内路线出现异常的频率

记录有多少问题需要人为判断，而不仅仅是方向盘操控。

检查助手是否推荐虚假证书或毫无实际意义的模糊“人工智能技能”。

实际操作考试题型包括：

“在自动驾驶路线验证过程中，驾驶员应该记录哪些内容？”

“对于自动驾驶卡车来说，行前检查中哪些警告信号更为重要？”

“远程支持操作员如何处理码头堵塞、密封件缺失或拖车故障？”

“这些建议中哪些是专门针对卡车运输行业的，哪些是通用的职业建议？”

结果

结果示例：通过对该工作流程前后五项常规职业规划任务的计时，Marcus 可以将规划时间从大约 4 小时缩短到 55 分钟。.

计量基础：

手动编写技能计划：90 分钟

搜索角色选项：75 分钟

制定每周行动计划：45 分钟

准备经理提问：30分钟

把所有事情都变成清单：30分钟

借助人工智能工作流程，同样的五项任务，包括人工审核和编辑在内，大约只需 55 分钟即可完成。真正有价值的指标并非“人工智能拯救了他的职业生涯”，而是更实际的：马库斯一次性制定了一份更清晰的 90 天计划，确定了三个目标职位，并创建了一份他可以遵循的每周清单。.

他可以通过追踪以下数据来验证进度：

每周完成的行动数量

已学习的舰队系统数量

正确识别的检查问题数量

与调度、安全或维修人员的对话次数

90天后，他有资格申请的相关内部职位数量

可能出现什么问题

最大的错误是把人工智能提供的职业建议当作水晶球。它并非如此。.

人工智能可能会推荐马库斯公司并不存在的职位。它可能会低估执照要求、工会规定、资历制度、保险要求或公司特定的培训。根据题目的措辞，它也可能把自动驾驶卡车描述得异常简单，或者完全不可能。.

马库斯仍需人工审核：

与舰队确认培训方案。

直接查看职位要求

避免与公共人工智能工具共享私营公司数据

请勿将事故报告、客户详情或路线敏感信息粘贴到助手程序中

询问经验丰富的安全和维护人员，该计划是否符合车队运营情况。

另一个误区是只学习“人工智能”相关知识而忽略卡车运输的基础知识。一个了解刹车、轮胎、货物固定、天气判断、客户问题和场地管理等的司机，比一个只懂时髦术语的司机更有价值。.

实用要点

最稳妥的职业选择不是对无人驾驶卡车感到恐慌，而是转向卡车运输行业中那些需要判断力、信任、设备知识以及在压力下解决问题的环节。.

人工智能或许可以接管一些常规的高速公路里程，但它仍然需要了解卡车出发前、到达后以及路线计划被现实情况打乱时会发生什么的人。.

常问问题

人工智能会完全取代卡车司机吗？

人工智能不太可能在一蹴而就的整个行业变革中完全取代卡车司机。它更有可能接管一些特定任务，尤其是在可预测的路线上，特别是高速公路密集型或枢纽到枢纽的货运。卡车运输仍然涉及检查、货物问题、客户沟通、天气判断、文书工作以及应对突发状况。这些环节，尤其是那些最需要人工判断的环节，更难实现自动化。.

哪些卡车司机的工作最容易受到人工智能的影响？

最容易受到人工智能影响的通常是那些路线重复、条件可预测的工作，例如枢纽到枢纽的公路货运、仓库到仓库的线路运输、中程配送、专用合同路线以及部分配送中心的运输。这些路线更容易进行地图绘制、测试和监控。而那些涉及复杂装载、特殊货物、频繁更换地点或需要与客户进行大量互动的工作，则更难被人工智能取代。.

为什么自动驾驶卡车在高速公路上比在城市里更容易行驶？

高速公路通常比城市街道更具可预测性。高速公路上的行人、自行车、急转弯、双排停车和复杂的送货地点都比较少。当路线规划清晰、车道统一、操作规则明确时，自动驾驶卡车系统能够更好地发挥作用。而城市配送则涉及更多变数和不确定性，这意味着人类驾驶员在判断和解决问题方面仍然具有显著优势。.

人工智能会首先取代长途货运卡车司机吗？

人工智能可能会比其他许多货运领域更早地影响长途货运，因为高速公路里程更具重复性。一种可能的模式是，自动驾驶系统负责处理常规的中间路段，而人工则负责取货、送货、检查、装卸货以及处理异常情况。这并不意味着所有长途司机都会消失。而是意味着随着车队将常规里程与需要人工判断的里程区分开来，他们的角色可能会发生转变。.

人工智能难以取代哪些卡车司机的工作？

人工智能在处理那些涉及不可预测环境、特殊货物或需要人工决策的工作时将面临最大的挑战。平板车运输、超大货物运输、建筑材料运输、牲畜运输、油罐车运输、危险品运输、乡村路线运输以及需要高度人工干预的货物运输都难以实现自动化。这些工作要求司机能够判断路况、固定货物、与他人协调，并解决一些并非总能用软件轻松解决的问题。.

随着人工智能驱动的卡车运输日益普及，卡车司机如何才能保持其价值？

驾驶员可以通过提升除基本公路驾驶技能之外的其他技能来保持自身价值。专业货运、相关资质认证、检验知识、安全系统、远程信息处理、客户沟通以及合规经验都大有裨益。学习车队软件和自动驾驶辅助系统的工作原理也能为未来的职业发展打开大门。驾驶员在判断、设备、货物和人员管理方面的能力越强，就越难被替代。.

人工智能能否创造新的与卡车运输相关的工作岗位？

是的，人工智能可以围绕自动驾驶货运创造更多辅助岗位。经验丰富的司机可以转岗到远程卡车监控、安全监管、场内协调、路线验证、传感器检查、车队培训或合规运营等岗位。这些工作仍然需要从实际驾驶中积累的经验。了解卡车运输的人往往能够发现纯粹技术系统可能忽略的实际问题。.

人工智能卡车运输比人类驾驶更安全吗？

人工智能卡车运输可以降低疲劳驾驶、注意力分散、超速行驶或酒驾等风险。但它也会带来其他风险，例如传感器故障、软件极端情况、恶劣天气下的性能下降、网络安全问题以及事故后责任不明等。安全问题的关键不在于人类或机器人是否完美，而在于哪些风险被降低，哪些新风险出现，以及如何管理这些风险。.

为什么卡车运输实现全面自动化如此困难？

卡车运输并非一项简单的任务。它涉及不同的货物类型、各州的法规、设备、客户、天气状况、装卸地点、检查以及路线问题。一辆无人驾驶卡车在干净的高速公路上行驶是一回事，而一辆卡车要处理混合货物、繁琐的文书工作、狭窄的装卸区、客户变更以及机械故障则是另一回事。全自动化系统必须经受住日常卡车运输中各种摩擦和不可预测因素的考验，而不仅仅是受控演示。.

人工智能在卡车驾驶领域的实际应用前景如何？

更现实的未来是选择性自动化，而非完全取代。人工智能可能会承担更多日常驾驶任务，尤其是在可预测的货运路线上。人类驾驶员可能会将更多精力集中在特殊货物运输、本地配送、车辆检查、客户服务、技术支持和异常情况处理上。实际上，货运可能会分为两类：一类是易于自动化的常规里程，另一类是仍然需要经验丰富的驾驶员进行人工判断的里程。.

参考

1. 美国劳工统计局 - 官方劳工数据 - bls.gov

2. 联邦公报 - 安全整合配备自动驾驶系统 (ADS) 的商用机动车辆 (CMV) - federalregister.gov

3. 美国国家公路交通安全管理局 - 网络安全风险 - nhtsa.gov

4. Torc AI - 枢纽到枢纽高速公路货运 - torc.ai

5. Gatik - 商业运营 - gatik.ai

6. Aurora - 运输管理软件 - ir.aurora.tech

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