来人，给我把这个教练炒了驾校也可以有“大脑”"

如果发起一个评选，选出驾校里最需要改进的环节，除去“教练”是毫无疑问的第一名外，“约车难”、“约考难”、“学车系统落后”肯定紧随其后。

教练培训难管理难，驾校运营模式严重依靠人力，对客户服务不成体系，无法展开衍生业务模式挖掘更多利润……对于许多亟待转型求生的传统驾校来说，这些“硬需求”的解决方法都摆在明面上：

将大数据和云生态系统等热点技术引入传统驾校，用可靠的数据替代过于主观的经验，用机器人教练取代难以标准化管理的传统教练，用系统化云平台覆盖整个业务流程。

然而对他们来说，若这种改变从头到尾都需要自己动手，那就不过是另一个“何不食肉糜”的设想罢了。

在传统驾培行业中，易驾佳是个值得探讨的转型案例。易驾佳拥有7家驾校和1家考试场，同样被前面提到的各种问题搞得焦头烂额。然而经过量身打造的数字化转型，易驾佳的整个业务模式都发生了“智”的改变。

易驾佳想要改造传统驾培行业，而SAP则是他的“改造者”。针对易驾佳的转型, SAP Digital Business Services

(数字化企业服务集团)

提供的最高级别服务MaxAttention服务团队为其设计出一套“人工智能+大数据”的计划，从构思到实施再到后期维护，SAP全程参与，帮助易驾佳打造一个可以改变传统驾培行业的“人工智能+大数据”的驾驶行为智能分析引擎。目前，易驾佳已经可以称得上是一个集机器人教练与智能驾培生态系统于一身的“智慧驾校”。

先来看看经改造后的智慧驾校有什么特点：

大数据为先，用机器人知道你学车时的一切；

保障数据安全，用信息化系统帮传统驾校活得更好；

云平台深度参与，智慧驾校其实是一个云生态系统。

用“数据机器人”替代“人”，怎样才可行？

驾培行业的顽疾，主要出在培训环节上，核心是“人”。从思路以及发展趋势上看，用数字化、智能化取代传统人工教学是一条必行之路，只是单靠一般的驾驶模拟机，难以解决的问题多多，比如：想要模拟启动、路上紧急情况、上坡下坡等，让学员们产生“真实”在驾车的感觉。

而对数据收集、分析与处理能力的缺失，是目前在真车上进行机器化改造受限的根本原因。

设想一家拥有100辆教练车的驾校每秒同时推送1万条驾驶状态信息，对于任何一个没有可以提供高速和高并发的数据实时处理能力的传统驾校

（甚至也包括一些想帮助传统驾校做信息化改造的创业公司）

来说，都是一场全面崩溃的噩梦。

所以，在打造“机器人教练”过程中，可靠的数据收集与处理就显得尤为重要。机器人教练需要实现双向“人车互联”，这包括收集每位学员实时的车辆加速信号、电机转速、车辆加速度等驾驶习惯数据，经过云端大数据分析处理，对于学员整体练习情况作出判断，用数据推动整个学车过程的优化。

在解决数据问题时，易驾佳得到了SAP的帮助——基于大数据和人工智能技术，SAP以内存计算平台SAP HANA为核心，帮助易驾佳打造了快速反应

（支持间隔200ms的行驶数据连续处理）

、可以承受高并发（

200辆车2万条信息同时推送）

机器人教练后台服务系统，可以为机器人教练、学员、驾校提供包括智能训练服务、智能教务服务、智能教研服务等在内的个性化服务。

利用SAP HANA强大的内存运算能力，SAP可以将学员练车的实时状态信息

（比如行车数据绘制行车轨迹、分析驾驶风格）

转换为大数据，通过分析这些海量数据转换为 “学员驾驶训练过程的全息数据”、“多维训考知识库”、“社会驾驶行为数据库”等在内大数据内容，帮助机器人教练迅速做出正确决策。

而这个机器人教练能做的，还不只优化了学员体验，驾校也同样受用：想象一下，无需钥匙，扫一下码就能在驾校自助开关锁以及还车；车辆位置距离、实行轨迹、使用时长、车辆状态都可以由驾校管理人员远程实时监测；而练车时安全也可以更加放心，则有完备的风险防控体系，练车模式可限速，机器人教练可以自动规避、切断各种危险驾驶行为，并从大数据库中获取对学员有价值的教学意见进行反馈。这些对于驾校来说都是效率上的极大提升。

目前，易驾佳已经在河北、北京、新疆、黑龙江等省市投入使用基于SAP HANA内存计算平台的RoboCoach?机器人教练，累计服务数万学员。

梳理混乱，怎样帮助传统驾校做信息化改造

实际上，很多传统驾校活得并不好、教练难管、驾考名额卡得紧、招生困难、无法为学员提供标准化服务，更不要提连锁经营。但这并不是说那些手握驾考名额传统驾校可以轻易被取代。在与SAP MaxAttention服务团队深入沟通后，易驾佳选择了一种更为聪明的商业模式，基于SAP Hybris的云生态系统将自己变成一个驾校业务全面数字化，后台系统具备完整的驾培大数据分析能力，支持全国各地驾校接入业务的云运营平台，利用自己的擅长去补传统驾校的不擅长，实现双赢。

作为智慧驾校，易驾佳为传统驾校提供了两样新东西：

在培训环节，提供由SAP HANA平台支持，其自主研发的集人工智能、虚拟现实、大数据、智能传感、互联网+等技术于一体的“RoboCoach?机器人教练”。这是一个深度学习系统，他通过不断的分析和判断每一个学员的驾驶行为，找到最适合他的训练方法；同时他也可以取代教练，为驾校掌控学员整个学车过程，降低成本的同时带来管理效率的极大提升；

在培训之外，基于SAP Hybris的云生态系统为驾校打造了“智能驾培服务云后台”，而这个后台不仅可以最大限度保证SAP HANA的数据安全

（因为有完善的权限控制机制和规范的IT运维流程）

，还可以让传统驾校活得更轻松——因为在这个系统中，为传统驾校提供了涵盖驾培驾校连锁经营业务、数字智能驾校运营ERP、增值服务应用池在内的多个项目的运营平台

（打通了易驾佳APP、SAP后台系统和其它厂商ERP的联接）

，使整个驾培业务的信息流转更通畅；同时也增强了报表统计的智能化分析能力，为驾校财务管理、绩效考核、业务统筹提供更好支持。

更重要的是，SAP MaxAttention服务团队帮易驾佳设计了一个可扩展的平台，学员、驾培机构、政府监管部门、产业链厂商和增值服务商都可接入进来，契合易驾佳业务部门新增需求，只要运维人员明确业务流程和运算逻辑，即可通过平台实现智能化、自动化的一站式服务。

易驾佳董事长马宏说：“我们的驾驶行为分析需要SAP HANA，我们的智能服务平台需要SAP Hybris。这套系统集成了机器人教练和学车云平台两套系统，他们之间的承载体就是‘大数据’，云平台就像一台数据机器人，不断的向机器人教练输入数据，也不断的提取机器人教练存储的数据，并不断的展现给驾驶人员、驾校、与车相关的各个领域。”

200ms、1G、0人，智慧驾校的未来不止于此

200ms，代表着易驾佳提供的所有机器人教练车每隔200毫秒就要进行一次状态采集；1G，代表着机器人教练车采集的数据池要日增1G的数据量供SAP HANA平台分析处理；0人，则代表在驾培服务云后台升级后，经过改造的驾校都以实现零人值守，无学员排队的极高效率。

这些令人惊叹的数据背后，是SAP MaxAttention服务团队与易驾佳共同完成的“飞跃性转变”。而在这一始终难被改造的行业中实现转变，与SAP MaxAttention团队在服务中不仅提供技术专家支持，还提供了既了解国内市场，又懂企业业务模式的专家支持密不可分，也只有这样，才能将技术与解决方案成功的应用到企业中, 并在企业中成功地落地运营。

但智慧驾校的未来，显然不止于此。

随着人工智能在驾培行业逐步落地，SAP HANA的高性能内存计算平台可以通过分析海量历史数据得出符合每个学员驾驶风格的全息画像，从而创建具备社会效益的“驾驶行为数据库”，为所有机动车驾驶员提供更多更好的个性化增值服务。

SAP MaxAttention服务团队不仅想帮助易驾佳打造“智慧驾校”，还会帮助其构建一个关于智能交通驾驶的生态圈。让驾校学会思考——未来的智慧驾校会成为所有经过改造驾校的大脑，不仅通过分析海量历史数据得出符合每个学员驾驶风格的全息画像，创建具备社会效益的“驾驶行为数据库”；还能够帮助传统驾培行业减少教练员管理费用的同时，提升节假日服务能力，并对接各种包括保险、维修、汽车等在内的拓展性盈利渠道。

以易驾佳为代表的智慧驾校已经开始和越来越多的传统驾校产生合作，而对于传统驾培行业的改造之路也更加清晰，或许在不久的将来，我们就可以看到一个拥有大规模机器人教练，真正利用大数据全面优化培训质量与服务品质、植入驾驶安全意识、解决监管难题的新型驾校出现。

关于SAP MaxAttention服务：SAP MaxAttention 是SAP Digital Business Services (数字化企业服务集团)为客户提供的最高级别、定制的协作式专属服务，通过与SAP的联合创新，帮助客户灵活地应对日新月异的市场需求。现在，SAP MaxAttention更推出SAP“创新俱乐部”，提供SAP Next-Gen创新网络的增值服务。通过SAP Next-Gen创新网络，SAP MaxAttention客户不仅可以对接全球最前沿的科技与知识，更可以与全球顶尖院校、企业、孵化器、创投机构、创业公司、相关合作伙伴及SAP专家一起发现数字经济时代的新机遇、新洞察，合力推动创新。例如，通过全球顶尖院校的SAP Next-Gen Lab (学生创客实验室) 与中心，SAP MaxAttention客户可以与学术界及合作伙伴开展协作，加速数字化转型学习之旅，获得招聘全球一流大学人才的机会。又例如，通过参观位于纽约的SAP Leonardo Center数字化创新中心、位于硅谷、纽约或柏林的SAP Next-Gen创新网络的专属行程，可以有机会与政府、企业和社会各方共同整合创新资源，合力构建创新生态，推动创新技术的应用。

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