如果有一天，
你打开叫车 App，
车真的来了。
车门也真的打开了。
但驾驶座上没有人。
很多人第一个想到的问题一定是：
那原本的司机去哪里？
Lyft 现在正在 Nashville 给出一个很有意思的答案。
不是所有人都消失。
至少有一部分人，
只是换到了车子的另一边。
Lyft 现在真的会替你叫来一台「没有司机的车」
2026 年 9 月 9 日，
Lyft 与 Waymo 正式宣布，
Nashville 的乘客现在透过 Lyft App 叫车时，
可能直接配到一台 Waymo 完全自动驾驶车。
没有安全驾驶。
也没有真人坐在方向盘后面。
乘客还是像平常一样：
打开 Lyft。
选择进程。
等车。
只是最后来接你的，
可能已经不是一名 Lyft 司机，
而是一套自动驾驶系统。
Lyft 也没有把真人司机全部拿掉。
目前 Nashville 仍然是一个「混合网络」。
有人开的车，
跟自己会开的车，
同时存在。
但无人车不是自己突然出现在路上的
这里就是这个故事真正有趣的地方。
很多人看到 Robotaxi，
会直觉认为：
既然车自己会开，
那人就不需要了。
但一台无人车每天要出门载客，
背后其实还有很多事情要做。
车要清洁。
要充电。
要检查。
要维修。
要确认传感器状态。
要安排哪一台车什么时间出车。
要把车调到乘客比较多的区域。
出了状况，
也还是需要有人处理。
Waymo 的强项，
是让车自己开。
但在 Nashville，
真正负责这些车队营运工作的，
是 Lyft 旗下的 Flexdrive。
它负责车辆维护、基础设施与 Depot 营运。
也就是说：
开车这件事自动化了。
但让「一整群会自己开的车」每天正常工作，
又产生了一批新的工作。
更有意思的是：很多做这些工作的人，以前就是 Lyft 司机
WIRED 实际走访 Lyft 在 Nashville 的临时营运中心。
那里目前有 72 名工作人员。
Lyft 告诉 WIRED，
其中大约一半，
以前就是 Lyft 司机。
这个数字很值得注意。
因为它把我们常听到的：
「AI 会创造新的工作。」
变成了一个真的看得到的场景。
以前，
这些人坐在车里，
自己把乘客送到目的地。
现在，
其中一些人开始：
清洁无人车。
准备车辆。
检查车况。
管理车队。
确保车子可以继续出去载客。
Jonathan Baines 就是一个例子
WIRED 采访了一名前 Lyft 司机 Jonathan Baines。
他从 2016 年开始开 Lyft，
已经有大约 10 年。
以前他的工作很简单：
自己开车。
接乘客。
把人送到目的地。
现在，
他的职位变成：
Fleet Operations Lead。
他的工作不再是坐在一台车里开一整天。
而是负责监督其他工作人员，
确保 Waymo 车辆完成清洁、准备与营运标准。
换句话说：
以前是：
一个人控制一台车。
现在开始变成：
一个人管理一群自己会开的车。
这个差别，
可能才是自动驾驶真正改变工作的地方。
这就像电梯从需要操作员，到最后只剩维修人员
早期的电梯，
很多都需要一名操作员。
你进去之后，
有人替你控制电梯上楼、停楼层、开关门。
后来控制系统越来越自动化，
这个工作慢慢消失了。
但电梯并没有变成：
「完全不需要人。」
只是人的位置改了。
现在没有人整天站在电梯里替你按楼层。
但还是需要：
保养。
检查。
维修。
监控。
处理故障。
Robotaxi 很可能也会走向类似的方向。
真正消失的，
可能不是「所有跟车有关的工作」。
而是：
人每天坐在驾驶座上控制方向盘这件事。
但这里不能讲得太乐观
看到 Nashville 有前 Lyft 司机转去管理 Waymo，
不能直接推论：
未来所有被 Robotaxi 影响的司机，
都可以找到一份新的自动驾驶工作。
这两个数字完全不是同一件事。
一座城市可能需要成千上万名司机。
但要维护一整支 Robotaxi 车队，
需要多少清洁、维修与 Fleet Operations 人员？
现在还没有答案。
而且新工作需要的能力，
也不一定跟原本一样。
会开车，
不代表自然就会：
维护传感器。
管理充电设备。
操作车队系统。
分析设备异常。
处理技术问题。
所以「工作转型」不等于：
每一个旧工作，
都能一对一变成一个新工作。
这也是 Lyft 一直强调「混合网络」的原因
Lyft 现在的说法很清楚：
真人司机跟自动驾驶车，
还会共存在同一个平台很长一段时间。
在 Nashville，
乘客如果不想搭 Waymo，
也可以拒绝自动驾驶配对。
真人司机仍然继续载客。
所以现在还不是：
「Robotaxi 一来，所有 Lyft 司机立刻消失。」
更像是一个过渡期。
同一个城市里，
有人开车。
也有车自己开。
有人载乘客。
也有人开始在后台照顾那些会自己开的车。
真正的改变，是工作开始从「操作」移到「管理」
这其实不只会发生在叫车平台。
昨天我们看到京东的物流机器人，
也是类似的方向。
当机器开始自己搬货，
人的工作可能慢慢从：
自己搬。
变成：
管理搬运机器。
当车开始自己开，
人的工作可能慢慢从：
自己开。
变成：
管理自驾车队。
当 AI Agent 开始自己处理工作流程，
人的角色也可能从：
每一步自己操作。
变成：
设置规则。
看结果。
处理例外。
这些变化背后，
其实都有同一个模式：
人从系统里面的「操作者」，慢慢变成系统上面的「管理者」。
但管理者需要的人数，可能比操作者少
这也是不能忽略的一面。
如果以前 100 台车，
需要 100 个人在方向盘后面，
未来 100 台 Robotaxi，
可能只需要较少的人负责：
清洁。
充电。
维修。
调度。
管理。
这就是为什么：
「AI 会创造新工作」
跟
「AI 不会减少工作」
完全是两件不同的事情。
新的工作确实可能出现。
但新工作有多少？
需要哪些能力？
薪资如何？
原本的人能不能转过去？
这些问题都要分开看。
Lyft 现在其实正在做一场很大的实验
Lyft 位于 Nashville 的临时营运中心，
只是开始。
公司还计划在 10 月激活一座约 8 万平方英尺的专用 AV Depot。
如果 Waymo 的车越来越多，
这个地方就会让我们真正看到：
一支大型无人车队，
到底需要多少人照顾？
哪些职位会增加？
哪些职位会减少？
一名员工最后能管理多少台车？
这些数字，
可能比「Robotaxi 会不会成功」还重要。
因为它会告诉我们：
自动化真正进入日常生活后，
人的位置最后在哪里。
所以这个故事真正值得看的，不是 Waymo 又多了一个城市
Waymo 进 Nashville，
本身当然是一则自动驾驶新闻。
但真正值得看的，
其实是 Lyft Depot 里那群前司机。
因为他们让我们第一次很具体地看到：
当一份工作开始被自动化之后，下一份工作可能长什么样子。
不是每个人都会成功转型。
也不是所有旧职位都能被新职位补回来。
但未来很多任务作的改变，
可能都不会是：
今天还有，
明天突然消失。
而是工作里面的某个核心动作，
先被机器拿走。
然后人慢慢移到另一个位置。
以前自己开车。
现在照顾会自己开的车。
下一个问题就是：
当 AI 开始替我们做越来越多事情，我们是不是也要开始学会管理那些替我们工作的 AI 与机器？
今天，和 AI 一起进步一点。
每天学会一个 AI 技巧。
每天节省一点时间。
每天提升一点能力。
SasaDaily，陪你一起成长。
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