自動駕駛汽車是個好主意。為什么？因為一個投入大量能源和寶貴資源來建造復雜機器的世界，這些機器大部分時間都在無所事事，這很難走上可持續發展的道路。去年，分析師Statista報告說，制造商組裝了 9470 萬輛輕型車輛（轎車和貨車），到 2023 年，這一數字預計將增長到 1.117 億輛。這一增長在很大程度上是由中國和印度的中產階級推動的，因為他們正在尋找出路花掉他們的新財富。然而，至少在美國，汽車只不過是裝飾郊區房屋的車道，僅花費 8% 的時間將人們從 A 點運送到 B 點。

即使在執行其設計的工作時，配備傳統（內燃機）發動機的車輛也會以妥協的方式進行。據《大西洋月刊》報道，超過 80% 的汽油能源被汽車的低效率浪費掉了。在我們的生活中，沒有什么比這更浪費能源了——甚至接近于此。電動汽車的機械效率要高得多，但在其構造過程中仍會消耗大量能源，在運行過程中會產生碳（除非用于充電的電力來自可再生能源），并且與傳統汽車一樣可能閑置在車庫里。

有跡象表明，最新一代的潛在司機確實在質疑購買他們將擁有的最未充分利用的資產并每年支付約 13,000 美元以獲得特權的瘋狂行為。此外，年輕人發現在線購物、點播電視和社交媒體使他們能夠做許多前幾代人需要汽車才能完成的事情。此外，大多數年輕人生活在擁堵、缺乏停車位和復蘇的公共交通系統共同使他們遠離道路的城市。

這些千禧一代是未來的消費者，也是對交通有不同看法的一代。熟悉零工經濟，對他們來說，無論何時何地都能通過智能手機屏幕叫車似乎是出行的明顯答案?；ㄒ淮蠊P錢買一個通常固定在停車場或交通隊列中的鋼箱不會。這就是為什么汽車公司、網約車公司和互聯網巨頭競相推出僅在需要時才租用的自動駕駛車隊。

軟件是挑戰

自動駕駛汽車的硬件非常先進。諸如使用激光構建環境 3D 圖片的 LIDAR、雷達、GNSS、云連接、接近傳感器和攝像頭等技術協同工作，將車輛周圍發生的事情的準確圖片呈現給它的“大腦”。當汽車的計算機必須分析所有這些信息，計算出接下來幾秒鐘內會發生什么，然后決定下一步做什么時，挑戰才真正開始。

根據該行業的大公司的說法，這個復雜的汽車工程問題的答案是教汽車像人一樣思考，方法是向它展示可能出現的情況的例子，然后告訴它該怎么做。因此，前方減速的汽車會觸發自動駕駛車輛逐漸制動，紅燈會觸發受控停止，學童意外跑到路上會觸發緊急操作。當情況不太明確時，問題就來了。作為經濟學家指出，吹過車道的塑料袋會不會被誤認為是奔跑的孩子，水坑會被誤認為人行道上的污水坑，或者一堆雪會被誤認為是停放不當的汽車？當車輛撞上道路工程迫使它改道到計算機內存中存儲的數字地圖中未包含的路線時會發生什么？

更糟糕的是，幾乎不可能為根據人類駕駛員檢測到的信息并在不假思索的情況下做出反應的算法編寫代碼。例子包括不屈服的騎自行車的人；沒有打信號就轉彎的初學者；和跌跌撞撞地走上馬路的醉酒行人。也很難偽造滿足硬性規定例外情況的軟件。想象一下在雙車道高速公路上有一輛拋錨的車輛，中間有一條實線。人類司機在安全的情況下越線超車，但自動駕駛汽車頑固地拒絕違反規則，一直等到障礙物被清除。

這不是人類司機無視法規的唯一情況。例如，澳大利亞人習慣性地在安靜的高速公路的外側車道行駛，即使標志指示他們應該使用內側車道“超車時除外”。在英國，大燈閃光燈應該正式只用作警告，而大多數英國人使用信號來向另一位司機表明他們可以停車。

解決錯誤的問題

在急于上市的過程中，自動駕駛汽車制造商試圖解決錯誤的問題。讓自動駕駛汽車適應人類駕駛環境的難度與 19 世紀之交紐約街頭第一輛傳統汽車的難度一樣大。然后，道路上為數不多的“無馬車”不得不在全市10萬匹馬和每天堆積的數百萬磅馬糞之間穿行，平均速度僅略高于步行速度。

但到了 1920 年代，當福特 T 型車使汽車變得負擔得起且實用時，紐約的交通基礎設施已經完全圍繞汽車司機的需求進行了重新設計——行人、騎自行車的人，嗯，馬匹排在第二位。在其他地方，1920 年代洛杉磯的設計在很大程度上是由汽車決定的。從 1910 年開始的十年快速擴張期間，人們可以輕松地乘坐汽車四處走動，從而形成了洛杉磯人口密度低和郊區偏遠的局面。

這種激進的方法是安全引入自動駕駛汽車所需要的。例如，將人為控制的汽車和自動駕駛汽車分開將消除許多自動駕駛汽車的計算機可能難以做出正確決定的情況。同樣，讓行人和騎自行車的人——以及那些討厭的馬——遠離自動駕駛汽車將消除對數千行專門用于避免事故的代碼的需求。

事實上，由于經濟需要，歷史的教訓很可能會被忽視，我們將花費幾十年的時間通過調整當前的道路系統來從傳統車輛過渡到自動駕駛汽車。但是有一天，當每個人都習慣了爬上汽車然后坐下來放松的想法時，該系統將被設置為完美地滿足與 William Clay Ford Jr 預測的商業模式相關的純自動駕駛車隊的需求., 福特汽車公司執行主席。早在 2000 年，小福特就認識到，他的公司的未來將是一個擁有汽車并僅在駕車者需要到達某個地方時才提供給他們的汽車。

在那之前，自動駕駛汽車軟件工程師將面臨一場艱苦的斗爭，不幸的是，他們設計的汽車將會發生事故。

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