随着信息技术、人工智能与数据分析能力的持续演进，驾驶培训行业正站在由“经验驱动”迈向“数据驱动”的关键转折点。长期以来，驾培行业以线下教学和人工管理为主，教学质量高度依赖教练个人经验，运营决策缺乏系统化数据支撑。在学员规模扩大、监管要求趋严的背景下，这种传统模式的局限性日益显现。

作为长期扎根驾培行业一线的实践者与技术研究者，陈炯正是这一转型过程的重要参与者和推动者。多年来，他深入参与驾校教学组织与运营管理实践，亲历行业在规模扩张与监管升级中暴露出的结构性问题。本次专访，陈炯将结合自身一线经验，系统分享其对驾培行业数字化与智能化转型的理解，并介绍其如何通过技术手段，将原本依赖经验和人工判断的教学与管理过程，转化为可评估、可优化的系统化运行机制。在陈炯看来，真正制约行业发展的，并非单一技术的缺失，而是缺乏一套能够贯穿教学、管理与决策全过程的数字化与智能化体系。正是基于这一判断，他逐步将实践经验转化为研究方向，并通过一系列技术成果，探索数字技术解决行业共性难题的现实路径。

研究与实践背景：从一线实践到系统化技术路径的形成

2017年至今，陈炯任职于宏业驾培集团，长期深度参与招生管理、教学组织、训练过程监控及运营分析等核心业务。在这一过程中，他不仅作为技术参与者，更直接嵌入日常运营与教学管理流程，对行业运作方式与管理逻辑形成了长期、深入的观察。在此过程中，陈炯逐渐发现，传统驾培行业在规模化发展中暴露出诸多共性问题。教学质量高度依赖教练个人经验，缺乏稳定、统一、可量化的评估标准；管理流程主要依赖人工记录和事后汇总，业务状态难以及时追踪，运营风险往往在问题发生后才被动发现，缺乏过程监管与前置预警机制；运营决策过于依赖经验判断，难以支撑驾校规模化和高质量发展。陈炯指出，这些问题并非源于个别驾校的管理水平，而是长期以来“经验主导、人工管理”模式的结构性瓶颈。

在陈炯看来，单纯增加管理人员或强化人工监督已无法满足行业高质量发展的需求。驾培行业必须构建以流程、数据和系统为核心的新型管理模式，将分散、不可量化的业务行为转化为可计算、可评估、可优化的系统状态。基于这一认识，他开始从流程建模、驾驶行为数据采集、教学评估模型构建到运营数据分析方法等方面展开系统化探索，并将研究成果逐步转化为可落地的技术系统。

代表性技术成果及其行业影响

围绕驾培行业在教学质量提升与运营管理能力建设中的核心需求，陈炯在长期一线实践基础上，持续将自身研究思路转化为可落地的数字化系统成果。他指出，技术创新的意义并不在于形式上的先进，而在于是否真正回应了行业长期存在却难以解决的现实问题。在其主导和参与研发的多项成果中，“机动车驾驶模拟教学辅助软件V1.0”与“驾校运营数据智能分析决策软件V1.0”，集中体现了其技术路径与行业影响力。

“机动车驾驶模拟教学辅助软件 V1.0”是一款以车辆动力虚拟仿真技术重塑驾驶教学场景，拓宽了驾培训练的深度与广度。在谈及驾驶教学环节时，陈炯指出，传统实车教学在安全性、场景覆盖和教学可重复性方面存在客观限制。复杂交通环境和高风险操作场景难以在真实道路条件下反复训练，这不仅制约了教学深度，也增加了安全与运营成本。基于这一行业现实，陈炯在研发机动车驾驶模拟教学辅助软件时，将重点放在“通过技术手段突破真实环境限制”。该软件基于驾驶车辆动力学仿真模型与虚拟场景建模技术，对道路环境、交通状态以及车辆运动过程进行计算机仿真，能够较为真实地还原驾驶操作与车辆反馈。系统通过方向盘、踏板等人机交互设备采集学员操作输入，并实时计算车辆状态变化，同时结合规则判定机制，对不规范操作和潜在风险行为进行即时提示与纠错反馈。

陈炯介绍道，该软件并非替代实车训练，而是作为对传统教学方式的重要补充。通过虚拟仿真环境，学员可以在零风险条件下反复训练复杂和高难度场景，提升对驾驶规范和突发情况的理解能力。从行业角度看，该软件有效缓解了实车训练资源受限、安全风险高的问题，为驾培行业提供了一种更加安全、可控且可复制的教学辅助模式，有助于整体教学质量的提升。

而“驾校运营数据智能分析决策软件V1.0”则是一款基于数据仓库与智能算法构建的运营分析系统，为驾校提供实时洞察与科学决策依据。在驾校运营管理层面，陈炯长期关注到一个普遍存在的行业问题：运营决策高度依赖管理者经验判断，缺乏系统化的数据分析与趋势研判支持，导致资源配置效率不高、管理调整滞后。对此，他认为，驾培行业要实现规范化与可持续发展，必须建立以数据为基础的决策支持能力。围绕这一目标，陈炯主导研发了驾校运营数据智能分析决策软件 V1.0。该软件基于数据仓库与指标建模方法，对招生、教学、考试、车辆与人员使用等多维度运营数据进行结构化整合，并构建覆盖招生效率、教学质量、资源利用率等关键指标的分析体系。系统通过统计分析、趋势预测与对比分析算法，对运营数据进行多维度解读，并以可视化方式呈现，为管理层提供清晰、直观的决策依据。

陈炯指出，该系统的核心价值并非简单的数据展示，而在于帮助管理者形成基于数据的决策逻辑。通过对历史数据的纵向分析和不同阶段的横向对比，管理层能够更准确地识别运营瓶颈与改进空间，从而制定更加科学、可执行的管理策略。从行业层面看，该软件为驾校运营管理提供了从经验型决策向数据驱动型决策转型的技术支撑，有助于提升整体运营效率和管理水平，也为驾培行业未来的规模化、精细化发展奠定了数据基础。

除上述核心成果外，陈炯还参与研发了驾校全流程运营监管与分析系统 V1.0 与 驾驶技能评估与训练规划系统 V1.0。前者通过对招生、教学与资源配置等关键流程的统一监管与分析，推动驾校运营管理由经验判断向过程可视化、规范化方向转型；后者则通过对驾驶行为数据的分析与评估，促进驾驶技能评价标准的量化与统一。这两项成果从运营监管与教学评估两个关键环节，对驾培行业管理模式与教学方式产生了积极影响，也进一步强化了陈炯在该领域技术体系构建上的整体性与系统性。

未来展望：以技术理性推动行业长期升级

展望未来，陈炯认为，随着技术能力的持续成熟和行业需求的不断释放，数字化与智能化将在驾驶培训领域发挥更加深远的影响。但技术本身并非目的，真正的价值在于是否能够持续改善教学质量与运营效率。在这一过程中，行业需要更多立足实践、理解业务、具备系统思维的技术研究者，共同推动驾培行业实现长期、稳定与高质量的发展。（文/龚欣素）