虽说都是报名学车，但驾校不同，结果却可能天差地别。
举例来说：2020年，我和朋友一块学车，各自选了离家最近的一家驾校，费用也差不多。但40天后，他考完全科目，直接拿证了，我还在科目二苦熬……
为什么选驾校时看起来差不多，后面却有这么大的差异呢？
根据长期观察，我总结出了以下识别驾校是否靠谱的技巧：
教学时间的安排教学时间的安排，能暴露很多驾校的致命弱点：是否善于约学车管理。
比如我报名的那家驾校，遵循“周一到周日朝九晚六”的工作制，但问题是：
报名学车的多是上班党，工作日请假来练车的极少，这导致周一到周五，车辆和教员大量闲置，周末却场场爆满，很多人想学只能排队，且排队在1个月左右。
即便约上车，60分钟/次，没练完或被前面的人耽误，到点多练1秒都不行。
因为练得不充分，间隔又久，大部分人边学边忘，学完整个科目基本在半年乃至1年以上。
而朋友所在的驾校，教学时间很灵活，学员提前3天就能预约，驾校还会根据当日的预约人次和时段来安排教学时间和人员。
有时约学车的人少，可能“朝十晚五”。人多，也可能“朝八晚十”。且单个学员的练车时长，基本能保障1-2小时/次。
遇上已报考，驾校还会额外给学员做“强化练习”，这么一来，学员不用怎么排队，基本能在1-2个月练完，而且练得很好。教练和车辆资源没扩张，却能很好地满足业务需求。
教学风格的选择虽然报名时，两家驾校都主打1对1标准教学，但实际上，两家的教学风格却有不小的差异。
比如我所在驾校，上完理论课后，就被安排到训练场观摩，打方向盘。但教练很忙，只讲1遍，其他全靠自己悟。隔着老远看别人练车，即便去得勤，实操时仍一头雾水。
加上教练一人带几十个人，很难根据每个学员的学习情况和进度进行定向辅导。结果就是：教练经常被新手气炸，学员战战兢兢，却怎么也学不好。
而朋友所在驾校在这方面做得专业得多。
所有学员报名后就开始提醒刷题。前3次课，不用去训练场，就安排在离家最近的报名点进行模拟练车。上车准备动作、方向盘&档位控制、基础驾驶技巧、注意事项等都在这3节课讲完。有心的学员还会录下视频，反复听，反复看。
当正式走进训练场，理论和实践相结合，学员学得很快。因为每个教练一次性不会带超过30名学员，所以他们能根据学员的实际表现，及时调整教学策略。
比如为考前学员安排密集训练和模拟练习，薄弱动作强化练习等。在这样方式下，学员学得牢，发挥稳，驾培事故基本没有。生源进来快，通关也快，驾校和教练的收益也更有保障。
驾培软硬件配置以往人们选驾校，一般是“三看”：看资历、看价格、看（练车）距离。
但现在报名学车的人，其实更倾向于看：驾校的软硬件配置。
比如自营场地、驾培设备、教员质量等硬实力，方便就近学车、专人专车、接受高质量教学。
在练车苦、排队久、受气候环境影响大、前期还有驾培风险的当下，是否具备一定数量的AI学车模拟设备，正被越来越多的人视为选择驾校的新硬件指标。
粤港驾校学员利用赋驾AI学车模拟器练习
以赋驾AI学车模拟器为例，它可以1:1还原实车教学和真实驾感，足不出户，就能学遍基础动作和科二/科三全科目。自研的AI视觉算法，体验炫酷，还能科学防眩晕。内置标准驾培教程，可以很好地实现人机交互教学。智能语音实时播报，3D考场提前模拟，对提升教学效率和质量，也能起到很大的推动作用。因为这几点，自面世以来，赋驾AI学车模拟器逐渐成为多家一线城市头部驾校的“新标配”。
软件方面，主要看学车服务和体验。比如约学车、学习进度管理、互动评价以及驾校的人员、资源管理和配置等。
像朋友所在驾校，能科学做好约学车管理、对每位学员的学习情况和进度进行有效追踪和强化、在学车时间上充分照顾学员的“职业属性”，软实力方面还算出色。
但其他很多驾校，因为长期“重资产，轻管理”的运营模式，驾培数字化管理这块非常薄弱。部分驾校就连约学车还全靠电话、短信预约或上门排队，学习进度管理更是形同虚设。
以上导致约学车操作繁琐、人员和设备利用率低，还很容易给学员带来不良的学车体验。
在这方面，很多驾校开始有意识地改善学车服务。像赋驾这类一体化驾培服务商，在推出AI学车模拟设备的同时，还为驾校带来了全方位的驾培管理解决方案。
比如帮助驾校从0到1搭建学员约学车系统，强化驾培全周期管理，让内部管理更精细。
自研驾驶培训管理SaaS系统，其中包含设备管理、场馆管理、学员管理、教员管理、约学车、回款管理、销售管理、报修等驾培管理核心功能。不管是降本提效，还是为驾校升级驾培服务、提升品牌效应，都能带来一定助益。
晚于朋友1年多后，我终于也成功拿证，但在驾考通过率不到50%的当下，很多学员花了钱，花了时间，可能依然等不到想要的结果。
而另一边，很多驾校被漫长的驾培周期、居高不下的运营成本、差强人意的教学质量和驾考通过率，同样压得喘不过气。
好在眼下不管是学员还是驾校，意识都有在觉醒和升级。而写下此文，只希望以上经验能为大家选择驾校及驾培方式带来或多或少的帮助。
