AI 開始給司機打分：新加坡交通巨頭為何投資一所「智能駕校」？

2026 年 3 月，新加坡交通集團 ComfortDelGro 宣布將在未來 30 年投資超過 2 億美元，用于升級駕駛培訓體系。其中一個核心項目，是在蔡厝港建設一座新的駕駛培訓中心，并在培訓和考試中引入人工智能、傳感器以及實時監控系統。

根據計劃，這座新的駕駛中心將于 2030 年前投入使用，并取代目前位于武吉巴督的駕駛中心。項目占地約 24890 平方米，總建筑面積達到 72500 平方米，內部將包含多條訓練賽道、模擬器訓練設施以及智能化評估系統。

（該運輸運營商約五分之一的投資將用于在蔡厝港新建一所駕駛學校，該駕駛學校將于 2030 年前取代武吉巴督駕駛中心。）

駕校往往被認為是一個變化不大的行業。多年來，駕駛培訓幾乎一直沿用同樣的模式：教練帶學員練車，考官進行現場評估。但隨著傳感器、數據記錄和人工智能技術進入訓練和考試流程，這種長期穩定的培訓方式開始出現新的調整。

要理解這項投資背后的邏輯，需要先回到駕駛培訓行業本身。

在許多國家，駕駛培訓幾乎是每個人都會經歷的一種學習過程。但與學校教育或職業教育相比，這類培訓長期被視為一種服務，而不是教育產業的一部分。對大多數人來說，駕校的存在意義很簡單：通過培訓獲得駕駛執照，很少有人把它放在更廣泛的教育體系中討論。

事實上，駕駛培訓擁有非常穩定的需求。只要城市交通體系存在，就會不斷有新的駕駛者進入系統。從普通私家車駕駛者，到物流運輸、公共交通等行業的職業司機，駕駛培訓幾乎是進入交通體系的必經環節。在許多城市，駕校每年的學員數量都保持相對穩定，形成了一條長期存在的培訓鏈條。

然而，與需求的穩定相比，這一行業的培訓方式在很長時間里卻幾乎沒有發生根本變化。大多數駕駛學校仍然沿用幾十年前形成的基本模式：學員先完成理論學習，了解交通規則和基礎駕駛知識，然后進入訓練場地進行操作練習，最后通過道路考試獲得駕駛執照。

在這一體系中，教練始終是培訓過程的核心。駕駛技能的學習很大程度上依賴教練的經驗指導。從車輛控制到道路判斷，許多技巧都需要在實際駕駛過程中不斷糾正和強化。不同教練之間的教學方式往往差異明顯，有的強調操作規范，有的更注重實際駕駛感覺，培訓效果也因此呈現出較大的個體差別。

類似情況也出現在駕駛考試環節。雖然考試規則和評分標準已經相對明確，但具體評估仍然依賴考官現場觀察。例如車輛控制是否平穩、轉彎時機是否合適、停車是否準確等細節，往往需要通過人工判斷完成。在一些情況下，不同考官在細節尺度上的差異，也可能影響最終評估結果。

正因為如此，駕駛培訓在很長一段時間里都呈現出一種典型的「經驗型培訓」特征。培訓體系依賴人的經驗運轉，教學質量在一定程度上取決于教練和考官的個人判斷。對許多人來說，駕校更像是一種生活服務機構，而不是一個需要持續技術升級的培訓行業。

但隨著行業環境逐漸發生變化，這種以人為核心的培訓模式也開始面臨新的挑戰。

在 ComfortDelGro 公布的投資計劃中，公司提到一個重要背景：私人駕駛教練的數量正在下降。對于駕駛培訓行業來說，這并不是短期波動，而是一種逐漸顯現的結構性變化。

成為一名駕駛教練通常需要多年駕駛經驗，并通過相應的資格認證。與此同時，這一職業的工作時間往往較為靈活，需要根據學員時間安排課程，收入也可能隨著培訓需求變化而波動。在這樣的條件下，駕駛教練這一職業對年輕從業者的吸引力并不算高。

隨著部分資深教練逐漸退出行業，而新從業者補充速度有限，一些地區開始出現教練數量減少的情況。對培訓機構來說，這意味著培訓能力可能受到一定限制。

與此同時，駕駛培訓的需求并沒有明顯減少。城市交通體系仍然需要不斷補充新的駕駛者，無論是普通私家車駕駛員，還是物流運輸等行業的職業司機，都必須通過規范培訓獲得駕駛資格。

當培訓需求保持穩定，而教練供給逐漸減少時，駕駛培訓體系便開始面臨新的壓力。如果培訓過程過度依賴個人經驗，那么教練數量的變化就會直接影響培訓能力。在這樣的背景下，一些培訓機構開始嘗試通過技術手段來補充傳統培訓方式，這也成為 ComfortDelGro 此次投資的重要動機之一。

作為新加坡最大的陸路交通集團之一，ComfortDelGro 的業務涵蓋出租車、公交、鐵路以及多種交通服務。公司成立于 2003 年，由多家交通運營企業整合而來，目前業務已經擴展至亞洲、歐洲和大洋洲多個國家和地區。除了出租車和公交服務外，公司還參與城市軌道交通運營、汽車租賃以及其他交通相關業務。

在這樣的業務結構中，駕駛培訓一直是其交通體系中的重要環節。

ComfortDelGro 旗下的 ComfortDelGro Driving Centre（CDDC）是新加坡三大駕駛培訓中心之一，長期為私家車、摩托車以及部分重型車輛提供駕駛培訓課程。

與一些國家大量依賴私人教練不同，新加坡的駕駛培訓體系相對集中。大多數學員通常通過大型駕駛中心完成系統培訓。目前全國主要的培訓機構包括武吉巴督駕駛中心（BBDC）、新加坡安全駕駛中心（SSDC）以及 ComfortDelGro Driving Centre 等幾家機構。

在這樣的體系下，駕駛中心不僅承擔培訓功能，也在一定程度上成為交通系統的重要基礎設施。對交通運營企業來說，駕駛培訓不僅是教育服務，同時也關系到未來司機的來源與質量。

ComfortDelGro 在宣布投資計劃時表示，這項長期投資的目標之一，是為新加坡交通體系培養更多合格駕駛員。通過升級培訓設施并引入新的技術手段，公司希望在提升培訓效率的同時，使駕駛評估更加客觀。

從更宏觀的角度看，這筆投資也與交通行業近年來的變化有關。隨著城市交通網絡不斷擴展，對職業司機的需求始終存在，而駕駛員培訓周期較長，培訓體系的穩定性因此顯得尤為重要。

與此同時，技術也正在改變交通行業的運行方式。從車輛輔助駕駛系統到道路監控網絡，越來越多技術正在進入交通管理環節。對于駕駛培訓機構來說，引入數據記錄和智能評估系統，也被視為與未來交通環境相適應的一種準備。

在這樣的背景下，通過技術升級來提升培訓能力，也就成為一種順理成章的選擇。

ComfortDelGro 計劃建設的新駕駛中心位于蔡厝港，占地約 24890 平方米，總建筑面積達到 72500 平方米。項目將分階段開放，并計劃在 2030 年前取代現有的武吉巴督駕駛中心。

新中心建成后，將至少擁有兩條練習賽道，每條賽道面積不小于 18000 平方米，用于向學習駕駛汽車和摩托車的學員教授基礎駕駛技能。此外，中心還將設置智能駕駛賽道，并預留空間用于教室和模擬器訓練設施。

與傳統駕校相比，這一項目最引人關注的變化在于技術系統的引入。根據公司介紹，新駕駛中心將在培訓與考試過程中使用攝像頭、傳感器以及實時監控系統，并在評估環節引入人工智能技術。

通過這些設備，系統可以記錄學員在駕駛過程中的各種操作行為。例如車輛速度變化、轉向動作、剎車控制以及與其他車輛之間的距離，都可以通過傳感器和監控系統進行記錄。隨后，這些數據將被系統分析，用于評估學員的駕駛表現。

在傳統考試模式中，駕駛評估主要依賴考官觀察。雖然評分標準已經相當明確，但在具體操作中仍然需要考官根據現場情況進行判斷。而在引入數據記錄和自動分析系統之后，一些原本依賴人工判斷的細節可以通過技術手段進行輔助評估。

除了實際道路訓練，新中心還將配置模擬器訓練設施。模擬器可以幫助學員在不同交通情境中進行練習，例如復雜路口、惡劣天氣或特殊交通狀況，從而在進入真實道路駕駛之前積累更多經驗。

隨著傳感器技術和數據分析能力的發展，駕駛培訓開始逐漸具備類似的技術條件。技術系統不再只是輔助工具，而是逐漸參與到培訓與評估的核心環節。

ComfortDelGro 的新駕駛中心只是一個開始。當訓練過程可以被記錄、分析并不斷優化時，駕校的形態也在悄然改變。駕駛培訓這門看似傳統的生意，正在進入一個新的階段。

https://www.straitstimes.com/singapore/transport/comfortdelgro-to-invest-over-200m-in-driving-education-new-cck-driving-centre-to-use-ai-in-tests?close=true

教育行業流量格局大變革！AI 搜索時代已至

流量權力中心正從搜索引擎遷移至 DeepSeek、豆包、元寶等 AI 平臺。GEO（生成式引擎優化）成為新風口，傳統 SEO 邏輯被徹底顛覆。

當家長開始用 AI 選課程，你的教育品牌會被推薦嗎？

還在為高昂的獲客成本發愁？AI 搜索時代，流量規則已徹底改變！

想知道如何讓品牌成為 DeepSeek、豆包、元寶等 AI 工具的「首選答案」？

好奇 3 個月實現咨詢成本降低 93%的 GEO 技術如何落地？

??掃碼下方二維碼添加好友并備注「GEO」，立即解鎖AI搜索流量紅利