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如果我们仔细梳理一下，会发现无人驾驶这种自动汽车技术将四项核心成本减至接近零：
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1. 接近零伤害。驾驶是高风险行为，无人驾驶汽车能极大降低车祸的直接或间接成本，也减少了每年因交通事故住院的医疗成本（美国全年的医疗费用在180亿美元），以及相关的工薪损失（每年330亿美元）。医疗、保险、器官捐赠等收入与交通事故挂钩的行业将丧失部分收入来源。
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2. 接近零技术。无人驾驶汽车去除了一项客运或货运的成本：工资。货车司机的工资是运输货物、商品的一项重要成本。乘坐出租车的成本也和出租司机的工资有关。
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3. 接近零耗时。无人驾驶汽车将驾驶的时间减少至零。平均每天美国人花在驾驶上的时间是3小时，每年耗在交通拥堵上的时间是63小时。以前用于驾驶的时间可以用于工作或个人生活。
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4. 接近零尺寸。有人驾驶的车辆处于安全设计的限制，体型庞大沉重。无人驾驶汽车的事故可能性较小，因此车型更小，重量更轻。没有司机的货运车只需要与所运输的物品大小一致即可。
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图11.1 通用汽车的电子概念车EN-V，是通用汽车公司与赛格威共同研发一款两人座的自动汽车
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来源：通用汽车公司
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无人驾驶：人工智能将从颠覆驾驶开始，全面重构人类生活 [:1700043835]
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工作岗位
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人类驾驶的直接或间接成本决定了将近一个世纪以来的商业模式。由于无人驾驶技术能减少甚至直接去掉这些成本，最终影响了部分行业的生存，导致某些行业门店关张，旧的工作岗位消失，新的行业和岗位将陆续涌现。
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首当其冲的是货车驾驶。这份稳定、高薪的蓝领工作曾大幅抵御了离岸外包和自动化技术的冲击。根据2010年全美普查数据，美国有将近350万名货车司机。数据显示，货车司机是29种最常见的职业之一。如果无人货车得到推广，用不了几年，自动化技术就将在货运行业占据一席之地。
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图11.2 货车司机成为2014年美国绝大部分州最常见的职业
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来源：美国国家公共广播（NPR）
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货车司机不是唯一受到无人驾驶冲击的工作。出租车司机和其他驾驶员也会发现自己处于失业的边缘。专职的出租车司机目前已经受到了越来越普及的Uber、Lyft等共享租车服务的威胁。在那种模式中，任何拥有车辆的人都能当司机。无人驾驶出租车将为全美国233,700名出租车司机的职业生涯敲响丧钟。
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Uber的CEO，特拉维斯·卡兰尼克（Travis Kalanick）认为出租车运营成本中最大的一项就是司机的工资。在一次论坛中，卡兰尼克说：“如果车内不需要司机，那么在任何地方叫Uber的费用都会比自己买车更划算。”为了早日实现“车内无人”的理想，Uber公司投资了550万美元用于研发无人驾驶技术，聘请了多名卡内基·梅隆大学的国家机器人工程中心专家。
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无人驾驶汽车也促使支撑汽车销售与维护的巨大经济价值链中的其他岗位发生转型。我们一般从汽车经销商手中购买汽车，在服务中心的等候区内，我们用一次性塑料杯子喝着免费咖啡，随手翻阅厚厚的旧杂志，这时隐约听到雇员对于下周工作排班的争论：两位雇员正在争论谁应该上周末班。他们不知道未来的一二十年间，星期六将可能变成他们的常规工作日。
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当汽车能够自动驾驶时，人们不再需要在工作日来到汽车经销中心，无人驾驶汽车将会自行开到店里来。由于大部分人都担心车子检修会给自己的上班出行造成不便，他们会在凌晨3点下订单，让车子早晨回到家门口。至此，美国739,900名目前就职于汽车经销中心的技术员也许会为谁上凌晨3点的班而争论，但听到他们的声音的将只有车，没有人。
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多种职业消失了，那么是否会有新的替代职业出现呢？目前尚无定论。20世纪40年代，经济学家约瑟夫·熊彼特（Joseph Schumpeter）提出了“创造性破坏理论（Creative Destruction）”，用于描述因为某种技术的出现摧毁了原有行业后发展出的重建过程。这个重建过程触及经济的几个主要部分，包括设备使用和管理结构。其中最具争议性和影响最大的表述当数对工作岗位的破坏。
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熊彼特主义的经济学家积极看待创造性破坏的循环过程。他们相信破坏性技术能够创造出更多更好的职业，即便破坏性技术暂时取代了一整个行业的工人，但长期作业下将会有更多更好的职业被创造出来，因为从旧行业的灰烬中将诞生出新行业。
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创造性破坏的支持者指出，无数的创造性破坏案例是时代发展的产物。桌面印刷软件淘汰了原来铅字排版的工作，但它创造出更大的市场，那些富有创造力的排版从业者有了自己的工具，设计和印刷自己的小册子、书籍和通信刊物。以Expedia.com为代表的新兴网站几乎让传统的旅行社消失殆尽，同时却也点燃了更大、更活跃的全球旅行市场的热情。
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尽管人工智能软件和机器人日益精细复杂，功能成熟，但创造性破坏催生更新更好职业的观念却不太能经得起考验。在上两个世纪，被新技术所取代的工人，至少从理论上讲，能够在新技术行业中找到工作。不过近年来，随着工作自动化趋势从工厂的操作工攀升到白领的分析型岗位，使得工人重新就业难度更大了。由于现代信息技术提升了工作效率，在旧岗位消失的同时，虽然有大量的新工作出现，可是规模小，薪酬低。
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在人工智能与机器人能够承担越来越多的工作的今天，有两个关键问题决定了创造性破坏真的有创造性，还是仅仅起到长期破坏作用而已。问题一，新工作是否比旧工作要好，是否更安全、更有趣、薪酬更高？问题二，该工作被替代的周期长度，即被替代的工人失业仅仅维持几个月，还是长达好几年？理想的情况下，被机器取代的工人经过重新培训，并很快上岗。然而，在最坏的情况下，这些工人将多年被排斥在劳动力市场外。