운전면허 시험 볼 때 AI 강사 선택해 보세요. 침착하고 욕설 안 할 거예요

운전 연습을 할 때 수많은 운전학원 학생들에게 코치는 악몽과도 같습니다. 만약 당신이 성격이 나쁘고 욕설을 좋아하는 코치를 만날 만큼 불운하다면, 정말 괴로울 것입니다. 다행히도 전국의 많은 운전학원에 AI 코치가 도입되었습니다.

최근 상하이의 한 운전학원에서 AI 코치를 활용한 운전면허 교육 영상이 웨이보에서 화제가 되고 있습니다. 서론에 따르면,지금까지 2,100명이 넘는 학생이 있습니다.그는 학교의 AI 코치의 도움으로 무사히 졸업했습니다.

운전학원은 기존 운전학원 실습 모델을 개선하기 위해 소프트웨어와 하드웨어를 결합한 방식을 채택했습니다.

하드웨어 측면에서 훈련 차량에는 GPS 위치 추적 장치와 레이더가 장착되어 있습니다.고정밀 GPS 로케이터 2개를 통해 훈련 차량의 위치를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 차량 전면에 설치된 여러 개의 레이더는 장애물을 감지하는 데 사용됩니다.

소프트웨어 측면에서도 AI 코치는 각 학생에 대한 개인 프로필을 작성합니다.학생들의 훈련 능력을 평가하고 학습 상황에 맞춰 운동 내용을 조정합니다.

또한, 이 차량에는 예상치 못한 상황에서 학생들이 혼자 연습할 때 안전을 확보하기 위한 능동 브레이킹 기능도 탑재되어 있습니다.

하지만 운전 학교가 끊임없이 새로운 기술과 획기적인 발전을 시도하는 이면에는 그럴 수밖에 없다는 불안감도 있습니다.

운전학원 경쟁 치열해 비용관리 문제

사회 경제가 발전하고 국민들의 생활 수준이 향상됨에 따라, 개혁개방 이후 개인차의 수는 폭발적으로 증가했습니다.동시에, 전국적으로 운전 학교가 생겨나고 있습니다.

교통부가 발표한 자료에 따르면,2017년부터 2018년까지 중국 내 운전학원 수는 전년 대비 7.1% 증가했지만, 학생 수는 전년 대비 0.8% 감소하여 감소 추세를 보였습니다.

운전 교육 시장의 수요와 공급의 불균형으로 인해 업계의 경쟁이 더욱 심화되었습니다.등록 가격, 훈련 장소, 훈련 차량 상태, 연습 대기 시간...이러한 것들은 운전학원들끼리 서로 경쟁하고 학생을 빼앗는 중요한 요소가 되었습니다.

그러나 운영 비용이 높아 일부 운전 학원에서는 사용자 경험과 하드웨어 장비를 개선하지 못하고 있습니다.

자동차 운전자 교육 기관의 자격 요건(GB/T30340)은 다음과 같이 규정하고 있습니다.3차 운전학원의 부지 면적은 1만 제곱미터 이상이어야 합니다.소형 차량 한 대가 추가될 때마다 부지 면적은 400제곱미터씩 늘어나야 합니다.

2019년 교통부는 '자동차 운전자 교육 관리 규정(안)'을 발표하여 운전 교육 기관의 교육 차량 수를 명확히 규정했습니다.예를 들어 3차 운전학원의 경우 교육차량이 최소 20대 이상 필요합니다.

또한 일반 운전학원에서 코치를 고용했을 때,훈련차량과 동일한 수의 객차가 필요하며, 객차 역시 정기적으로 각종 훈련에 참여해야 합니다.시간을 투자하는 것 외에도 특정 교육 비용도 부담해야 합니다.

높은 부지 임대료, 높은 훈련 차량 연료 및 유지 관리 비용, 그리고 노동 비용,이것들은 운전 학교에 무거운 "3개의 큰 산"이 되었습니다.

기술: 운전 학교 업그레이드를 위한 생명선

높은 운영 비용에 직면하여,일부 운전 학교에서는 연료로 구동되는 훈련 차량을 신에너지 전기 차량으로 교체하기로 결정했습니다.

가둬둬 아카데미 책임자인 왕샹양에 따르면, 신에너지 훈련 차량을 사용하면 70%-80%의 연료 비용이 절감되고 50%의 유지 보수 비용이 절감될 것이라고 합니다. 하지만 훈련 차량을 새로운 차량으로 교체하는 것도 무시할 수 없는 비용입니다.

일부 운전 학교는 기술적 업그레이드에 기대를 걸고 있습니다.

•  AI 시뮬레이터 

AI 시뮬레이터는 도로 주행 테스트를 연습하기 위한 장치입니다. 레이싱 게임 콘솔처럼 생겼어요.곡면 디스플레이와 스티어링 휠을 장착해 실제 운전 경험을 시뮬레이션할 수 있습니다.

곡면 스크린에 시뮬레이션된 도로 주행 테스트 환경은 도로, 신호등, 횡단보도, 나무, 건물 등을 포함하여 매우 사실적이며, 심지어 다양한 경로와 기상 조건에서의 주행 조건도 시뮬레이션할 수 있습니다.

•  AI 운전학원 시험관 

Microsoft Research는 2019년에 HAMS라는 안전 운전 프로젝트를 시작했습니다.

HAMS는 자동차 안전을 위한 하네스(Harnessing AutoMobiles for Safety)의 약자입니다.초기 HAMS는 AI 기술과 다양한 센서를 통해 운전자의 상태를 모니터링하여 운전 안전을 보장하도록 설계되었습니다.

그 다음에,HAMS는 인도의 한 지역에서 운전 시험을 감독하는 데 사용되고 있습니다. ALT는 자동 운전면허 시험(Automated Driver License Testing)의 약자로, 완전 자동으로 운전면허 시험 감독을 실시하는 것을 말합니다.스마트폰 전면 카메라를 통해 기준 인물의 신원, 안전벨트 착용 여부, 회전이나 추월 시 백미러 확인 여부 등을 확인합니다.

후방 카메라는 차량의 궤적을 추적하여 평행 주차 및 연속 곡선 등의 테스트 항목에서 차량이 지정된 트랙에서 벗어나지 않는지 확인하는 데 사용됩니다.

AI는 전능하지 않으며 여전히 많은 한계가 있습니다.

인공지능 기술의 도입으로 기존 운전학원의 업그레이드가 가속화되었습니다. 기사 서두에 소개된 AI 코치를 예로 들면, 운전학원의 인건비가 대폭 절감될 것입니다.

운전 훈련 로봇 제조업체인 Yixian Technology가 공개한 데이터1명의 인간 코치가 30명의 AI 코치를 관리할 수 있어 운전 학교 95%는 매년 인건비를 절감할 수 있습니다.

또한, 인간 코치를 AI로 대체하면 사용자 경험도 향상될 수 있습니다.이전에도 운전 강사에게 질책을 받는 학생들의 영상이 소셜 미디어에 많이 유포되었고, 많은 네티즌들은 AI 코치들의 영상에 "사회공포증이 있는 사람들에게 친화적이다", "강사에게 질책받을 걱정이 없다", "심리적 압박감이 줄어든다" 등의 댓글을 남겼습니다.

하지만 2차, 3차 시험과 같은 도로 주행 테스트 초기 단계에서는 AI의 한계로 인해 인간 강사의 참여가 더 많이 필요합니다.

 1. 도입 단계에서는 여전히 인간 코치의 과학적 지침이 필요합니다. 

자동차 운전에 익숙하지 않은 초보 교육생의 경우, 인간 강사가 지도하는 것이 더 적합합니다.자동차의 사용 및 주의사항을 정확하고 포괄적으로 알려줍니다.

이에 비해 AI 코치는 운전 연습의 중간, 후반 단계에 참여하는 것이 더 적합합니다. 학생들이 특정 기초를 습득했다는 전제 하에, 주차 공간으로 후진해서 들어가거나 경사면에서 출발하는 등의 작동 기술을 강화하고 개선할 수 있습니다.

 2. 학생들이 화면에 지나치게 의존하고 주의가 산만해집니다. 

AI 코치는 종종 차량에 디스플레이 화면을 설치하여 차량의 주행 상태와 주행선을 통과하는지 여부를 실시간으로 업데이트합니다. 이를 통해 학생들은 자신의 연습 상황을 이해하고 무엇이 부족한지 알아낼 수 있습니다.

하지만 장기간 화면에 지나치게 집중하면 반대 효과가 나타날 수 있습니다.그러다 보니 실습할 때 백미러를 보는 데 익숙하지 않아 시험에 떨어지게 되었습니다.

 3. 코치는 실습 중에 이론적인 지식을 전수할 수 없습니다. 

도로 주행 시험 연습에서는 인간 강사가 집중적인 교육을 제공하고 수업 중에 이론적 지식을 적극적으로 가르칠 수 있는 경우가 많습니다.시험 범위를 넘어서는 실제 운전 기술이 섞여 있습니다.예를 들어, 도로 위의 위험한 상황에 대한 방어적 운전 방법과 비상 대응 방법이 있습니다.

이런 지식은 시험에서 검증되지 않을 수도 있지만, 매우 실용적이며, 현재 AI 코치는 이를 수행할 수 없습니다.

모든 운전학원 학생은 미래의 교통 안전에 참여하게 됩니다.운전 학교의 목표는 단지 학생들이 시험에 합격하고 운전면허를 취득하도록 돕는 것만이 아닙니다.

AI 기술을 활용하면 운전자 교육의 효율성과 효과성을 어느 정도 향상시킬 수 있으며, 학생들이 보다 과학적으로 운전을 배우고 연습하는 데 도움이 될 수 있습니다.그러나 인간 코치의 참여와 실제 기술 교육이 없다면,2~3년 동안 운전을 해 온 "숙련된 운전자" 중에는 보닛을 여는 방법을 바이두에서 검색해야 하는 사람도 있을 것 같아요.