當你深夜坐上一輛網約車副駕，發現司機頻頻打著哈欠，對著空無一人的后座念念叨叨甚至大發脾氣，你打算一鍵報警還是緊急跳車？
這是滴滴最新宣傳短片《車后人》的前半部分內容，比一般的驚悚片更懾人之處在于，司機疲勞駕駛、精神異常甚至是更可怕的情況，這似乎是我們每個人在現實生活中可能遇到的險境。就在不久前的七夕節當天，滴滴剛剛宣布全球日訂單量突破5000萬，即使再小的概率乘以一個如此之大規模的用戶規模，也是難以承受之重。
滴滴能夠做些什么？《車后人》片中的乘客與司機最終都能安全到家嗎？
誰在“禁止”司機休息？
在知乎上一個“酒駕和疲勞駕駛，哪一種更危險？”的提問中，一名職業貨運司機回憶起自己兩次最驚悚的經歷，一次是開著120車速的高速路上，被中央綠化帶的樹枝打在反光鏡上驚醒，另一次更為兇險，車輛已經偏離到應急車道上，差點撞上警車。
在我們看不見的角落里，這樣的生死時速每天都在上演。日本學者通過大量道路交通事故成因分析得出，感知、判斷決策疲勞已經占車禍事故成因的81.6%，而公共醫學家的研究表明，在7-10小時連續駕駛中，車禍的發生率隨時間延長而有顯著的增加，后半程的車禍發生率為前半程的2倍。
和酒駕只有0和1不同，疲勞駕駛是一個過程，不管是駕駛員還是執法人員，都難以判斷是否已經達到疲憊的臨界點。由于職業特殊性，客運及貨運司機比一般駕駛員更有“動力”進行疲勞駕駛，因為他們的收入與時間投入呈現高度正相關。
以滴滴來說，CBNData聯合滴滴發布的《華北城市智能出行大數據報告》顯示，在一千多萬滴滴司機中，64.4%的滴滴司機處于31歲至50歲之間，家庭負擔較重，53%的司機加入平臺是因為“想找一個兼職工作，補貼家用”，94.7%的人對未來收入增長有正向預期。
司機們強忍疲憊也要多跑一單，不只是出于對自己體能與技術的盲目自信，而是來自愛與責任的堅忍擔當，有時，這反而成了危險之源。
但僅僅苛責駕駛員是不公平的，從大環境來看，大部分運營公司并未為雇員在職業環境上提供足夠的保障，甚至用苛刻的薪酬激勵制度“禁止”司機們合理休息。
在這種社會框架下，一套理性的管理制度要適當“反人性”而為之，比如滴滴在2017年就開始推行的“強制休息”規則，經過多次優化迭代，2019年滴滴官方正式向全社會公布了《滴滴網約車駕駛員防疲勞駕駛規則》：當滴滴司機連續服務滿4小時，他需要下線休息20分鐘才能再次接到滴滴平臺的訂單；達到一定計費時長后，司機需要休息6小時才能再次上線。
圖解：滴滴要求所有網約車司機每4小時必須休息20分鐘，司機在達到一定計費時長后要休息6小時才能上線。
比規則更重要的是規則如何被執行。在《車后人》短片中，司機臆想中出現的“車后人”，原來是平臺對于疲勞駕駛與強制休息的提示，這不僅是為了乘客與路人的道路安全，更是在關注司機的身心健康。
2019年，滴滴累計進行疲勞駕駛提醒3.04億次，累計超300萬司機接受了疲勞駕駛專項教育。滴滴首席出行安全官侯景雷向媒體表示，在滴滴，平均每天有6000人次司機因觸發疲勞駕駛被強制下線休息至少6小時，有超過17萬人次司機被強制下線休息至少20分鐘。
終止疲勞駕駛不只依靠AI
以時間或計費為判斷標準的“強制休息”規則，只是滴滴針對疲勞駕駛系列“組合拳”中的一部分，因為僅僅通過駕駛時間進行疲勞判斷，存在一定的誤差：一名駕駛員的累計駕駛時間很難被完全精確地監控到，由非駕駛時間過程引起的疲勞，比如生病、情緒或睡眠質量等因素，同樣是道路安全的關鍵變量。
針對這兩點，滴滴提出的解決方案是——AI。
通過車輛搭載的智能硬件“桔視”，滴滴嘗試以多種維度分析司機的疲勞狀態：系統會自動檢測司機在不同時間間隔內眼睛和臉部的特征，當發現司機出現疲勞特征時，將及時引導司機休息；如果司機連續兩個訂單被識別疲勞特征時，將被要求強制休息20分鐘才能出車接單。
AI也是國際科學家們在技術路徑上解決疲勞駕駛問題的基本共識，尤其是在大數據極大程度地提升了情緒計算模型精準度之后。
2018年，AI創業公司Affectiva和汽車設備制造商合作，在87個國家中收集了650萬名駕駛人的開車臉部影像，以訓練識別駕駛員疲勞、打呵欠等狀況的AI分析模型。現在，針對疲勞判斷的模型已經高度精細化，包括駕駛員的人眼閉合狀態和閉合頻率、臉部朝向判斷、心率信息等等。
但正如上文所言，疲勞駕駛判別并非單一維度的技術難題，它隨時處于變化之中；終止疲勞駕駛不只依靠AI，而需要技術與規則的深度融合。
因此，每一位司機加入滴滴時，都會通過崗前培訓、月度培訓、線上專項培訓等多個渠道了解、預防疲勞駕駛的知識；當滴滴通過技術識別到司機出車時長達到一定時間后，將會通過播報的形式提醒司機注意休息，并邀請司機通過做一套“提神醒腦操”緩解疲勞，幫助他們更集中精力開好車；滴滴也會發短信給司機的緊急聯系人，讓司機的家人、朋友化身為“安全使者”，引導司機休息。
除了強制的硬性規定，滴滴同時在推動柔性力量。滴滴今年5月上線的升級版安全播報中，全部語音來自父母、妻子和孩子們的錄制，分為司機版、父母版、妻子版、兒女版和綜合版五個版本，考慮到很多司機與家人分隔兩地，滴滴還特別增加了各地方言版本。
站在這個角度，我們也許更能理解《車后人》短片的結尾。司機猛然驚醒，發現因疲勞駕駛而導致的車輛原來只是一場噩夢，他打開手機，聽到來自女兒的呼喚：“爸爸，你開車不要太累了。”
這才是疲勞駕駛的終極解決方案——人性關懷、平臺責任和社會理解。唯有多方合力，作為一個社會問題、而不只是技術問題的疲勞駕駛現象才能真正被解決。
道路安全的未來形態
“滴滴的基因是出行，出行的重點是安全。帶著天生的基因和思考的維度，我們做自動駕駛的角度和別人不同。”滴滴自動駕駛公司COO孟醒在第五屆全球人工智能與機器人峰會上如此表示。
如果說從司機端解決疲勞駕駛問題是現在時，那么，自動駕駛的成熟應用則是出行領域、乃至解決道路安全整體問題的未來時。
不久前，滴滴在上海部分區域開始試運行“自動駕駛”服務。參與試驗的乘客在乘車界面會出現“自動駕駛”選項，與現有的“快車”、“專車”、“出租車”等選項并列，如果乘客選定的乘車起點和終點在特定區域內，滴滴則會派出自動駕駛車輛接單。
和其他純粹以技術為起點的自動駕駛公司不同，滴滴的優勢不止在于自動駕駛測試車，更是依托于出行服務的“桔視”系統——這個車載智能系統，既用于檢測、判定司機的駕駛狀態，也提供車前行車記錄、行程中車內錄像、判責及申訴取證等功能，一年累計數據達到1000億公里，這成為滴滴在自動駕駛上取之不盡的“數據燃料”。
圖解：滴滴將會通過播報的形式提醒司機注意休息，并請司機在安全地帶停車，用3分鐘時間通過做操緩解疲勞。
當然，100%由自動駕駛車隊提供出行服務，還將經歷漫長時間的檢驗。在此之前，客運服務仍將由司機駕駛車輛與自動駕駛車輛共同完成。
因此，滴滴同時在嘗試將車隊管理經驗與安全系統解決方案對外開放：8月，滴滴發布了面向出租車行業的可視化信息管理系統“桔行系統”，桔行系統將能夠實時管理司機和車輛的各方面信息，包括營運數據、服務評價、安全情況等等，預計在2020年底將會有10000輛以上出租車接入“桔行系統”。也許不久后，拒載、繞路、加價等出租車行業亂象將被逐步消除。
某種程度上，服務超過5億用戶的滴滴已經成為城市基礎設施和公共服務解決方案的提供商。這意味著，不管從技術、制度還是深層次的觀念改變上，滴滴必須去承擔更大的社會責任。
有時，這難免與短期商業利益相悖，譬如“強制休息”規則正是拒絕以壓榨司機為代價換取高訂單量；但從長遠來看，這更符合整個社會群體的長遠價值——以技術、制度及公眾理念的潛移默化滲透，滴滴在不斷劃定及強調駕駛安全的底線，也在客觀上抬高了整個社會道路安全的中位線。
