自動(dòng)駕駛技術(shù)的支持者認(rèn)為，它將帶來道路交通的一場革命——會(huì)有更少的交通事故，減少擁堵；對(duì)于沒有車（沒集齊單雙號(hào)車牌）的用戶，還意味著更方便的出行。人們對(duì)于交通出行的一些固有觀念也很可能會(huì)改變。

　　它們已經(jīng)行駛在美國的馬路上了：特斯拉已配備了自動(dòng)駕駛模式；Uber 正在匹茲堡試運(yùn)營自動(dòng)駕駛出租車，還在測試用于長途運(yùn)輸?shù)淖詣?dòng)駕駛卡車；這兩天它還在舊金山運(yùn)行自動(dòng)駕駛的沃爾沃 XC90，但因未獲許可被加州政府叫停。谷歌 Waymo 和克萊斯勒合作的面包車也在四處游走。當(dāng)然，在這些案例中，車?yán)锒加腥祟愸{駛員——按理說他們都應(yīng)該緊握方向盤，隨時(shí)注意路況。

　　各傳統(tǒng)汽車廠商——豐田、斯巴魯、大眾、寶馬等等，也都在為新車型加入更多的自動(dòng)駕駛或是智能駕駛輔助功能，比如自動(dòng)剎車和自動(dòng)引導(dǎo)轉(zhuǎn)向。雷鋒網(wǎng)消息，他們計(jì)劃在 2021 年左右推出全自動(dòng)駕駛產(chǎn)品。

　　谷歌自動(dòng)駕駛項(xiàng)目創(chuàng)始人、前負(fù)責(zé)人 SebasTIan Thrun 說：“我認(rèn)為自動(dòng)駕駛是不可阻擋的。”但或許現(xiàn)在還不是谷歌開賣 Waymo 面包車的時(shí)候，因?yàn)?Thrun 還預(yù)計(jì)，自動(dòng)駕駛汽車上路數(shù)量超過傳統(tǒng)汽車，至少需要 15 年。有人認(rèn)為要更久。專家們正在衡量實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛需面對(duì)的主要技術(shù)障礙，以及研究如何克服它們。Science news 歸納整理了五大技術(shù)難題：

　　1. 感知周圍環(huán)境

　　對(duì)于計(jì)算機(jī)來說，天氣晴朗的高速路跟黃昏、霧霾下的路完全不同。自動(dòng)駕駛汽車必須在任何天氣、任何情況下（比如強(qiáng)光）都能探測出道路屬性。MIT 機(jī)器人專家 John Leonard 評(píng)論道：“我見過有前景的雨中自動(dòng)駕駛技術(shù)，但下雪天氣（和雪地）非常困難。” 由此可見，我們離真正的全天候自動(dòng)駕駛還有一段距離。

　　對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車，車載傳感器必須可靠，小巧并且價(jià)格不離譜；而且，必須有足夠精細(xì)的電子地圖與它們相配合，這樣車輛才能對(duì)周圍環(huán)境作出有效識(shí)別和判斷。雷鋒網(wǎng)獲知，在許多國家，地圖數(shù)據(jù)仍然很不完整，這需要付出時(shí)間和成本來克服。

　　John Leonard 正在與豐田合作，幫助汽車對(duì)各種情況作出安全的反應(yīng)。其他很多專家利用車載攝像頭收集的數(shù)據(jù)，來創(chuàng)建及時(shí)更新的地圖。對(duì)此， Leonard 表示：“現(xiàn)代算法靠數(shù)據(jù)運(yùn)行，數(shù)據(jù)就是它們的燃料。”

　　2.“不期而遇”

　　對(duì)特殊狀況做出正確反應(yīng)是一項(xiàng)挑戰(zhàn)——比如紅燈時(shí)交警示意通過。杜克大學(xué)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人 Missy Cummings 認(rèn)為，簡單的基于交通規(guī)則的編程，未必能一直奏效，因?yàn)椴豢赡苁孪劝阉锌赡馨l(fā)生的狀況都寫入代碼。

　　肢體語言和其他環(huán)境線索，能幫助人類搞明白并處理這些狀況。但對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車這很有挑戰(zhàn)性——比如說一個(gè)即將沖到馬路上的小孩。對(duì)此 Cummings 表示：“自動(dòng)駕駛汽車必須學(xué)會(huì)提取信息，這是 AI 的本質(zhì)。”

　　她的團(tuán)隊(duì)正在探索一個(gè)新方案：能否通過車身上的顯示屏，警告行人車輛的下一步行動(dòng)。但調(diào)查結(jié)果顯示，行人傾向于無視這些新奇玩意兒，仍然只通過傳統(tǒng)方法——觀察車輛速度，來判斷道路安全。

　　3. 人機(jī)交互

　　即便全自動(dòng)駕駛汽車已在地平線，在可見的未來，大多數(shù)“自動(dòng)駕駛車”仍只會(huì)是半自動(dòng)駕駛。劃分清楚司機(jī)和車的責(zé)任是一件極高難度的技術(shù)活。車怎么通知睡著的司機(jī)在它無法處理的狀況下接管？車又怎么確認(rèn)司機(jī)已準(zhǔn)備好？

　　對(duì)此，荷蘭烏特勒支大學(xué)（Utrecht University）認(rèn)知學(xué)者 Chris Janssen 說：“某種意義上，司機(jī)仍然在專注于駕駛的某些方面，雖然他沒有在開車。”他的實(shí)驗(yàn)室正在研究：在這樣的情形下，人們?cè)趺捶峙渌麄兊淖⒁饬?？他們使?EEG 機(jī)器來探索，在開車和乘車兩種情況下，人們的大腦分別如何對(duì)警報(bào)聲做反應(yīng)。Janssen 還對(duì)傳達(dá)命令的最佳時(shí)間、以及該命令需要多詳細(xì)身份感興趣。

　　4. 倫理困境

　　在對(duì)自動(dòng)駕駛汽車倫理問題的探索中，MIT 認(rèn)知科學(xué)家 Iyad Rahwan，強(qiáng)調(diào)自私引發(fā)的問題：

　　“買自動(dòng)駕駛車的人，希望汽車把乘客（自己）放在第一位。但他們又希望別人的車能把行人（自己）放在第一位。”

　　在一個(gè)名為 Moral Machine 的網(wǎng)上測試中，參與者需要選擇在不同情況下要救誰（經(jīng)典婆媳問題）。如果行人是老奶奶，這會(huì)是一個(gè)自動(dòng)駕駛需要考慮的問題嗎（保護(hù)的優(yōu)先級(jí)）？如果她不遵守交通規(guī)側(cè)呢？社會(huì)作為一個(gè)整體，必須決定自動(dòng)駕駛要遵守什么原則和制度。為了讓技術(shù)跟上倫理，這些決策必須包含道德判斷，同時(shí)又避免消費(fèi)者對(duì)自動(dòng)駕駛產(chǎn)生偏見。

　　5. 網(wǎng)絡(luò)安全

　　在 2015 年，黑客讓一輛正在圣路易斯（St. Louis）高速公路行駛的吉普車突然停止——它的剎車、方向盤被黑客通過汽車娛樂系統(tǒng)遠(yuǎn)程控制。該示范證明，即便是傳統(tǒng)汽車也有安全漏洞。若被有心人利用，就有可能造成事故。通過云端獲取系統(tǒng)更新和地圖數(shù)據(jù)的自動(dòng)駕駛汽車，會(huì)有更大的風(fēng)險(xiǎn)。達(dá)特茅斯學(xué)院的計(jì)算機(jī)學(xué)家 Sean Smith 表示：“信息處理技術(shù)在日常物品中滲透地越多，越難監(jiān)測它們的安全漏洞。”

　　除了恐怖分子和謀殺犯， Sean Smith 還能想到其他惡意控制汽車的情景：比方說，黑客剝奪某用戶對(duì)汽車的控制，以此勒索贖金。

　　以上就是自動(dòng)駕駛技術(shù)商業(yè)化，需要克服的五大挑戰(zhàn)。它們看似并不復(fù)雜，但解決每一個(gè)挑戰(zhàn)都需要多學(xué)科的研究進(jìn)展，還需要業(yè)界生產(chǎn)方式的進(jìn)步（比如降低傳感器價(jià)格），以及全社會(huì)的溝通與認(rèn)知提高（倫理）。