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自动驾驶汽车

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Waymo 克莱斯勒太平洋混合动力车正在旧金山湾区进行测试

自动汽车，也称为机器人汽车，自动驾驶汽车，或无人驾驶汽车,[1][2]是一种能够感知其环境并在很少或完全没有人工输入的情况下行驶的汽车。[3]自动驾驶汽车结合了多种传感器来感知周围环境，例如雷达 , 激光雷达 , 声纳 , 全球定位系统 , 里程计和惯性测量单元。先进的控制系统对传感信息进行解释，以识别适当的导航路径，障碍物和相关标志。[4][5]

长途卡车采用和实施了最前沿的自动驾驶技术 。[6]

1 历史编辑

至少从1920年代开始就在自动驾驶系统（ADS）上进行了实验；[7]试验始于20世纪50年代。第一辆真正自动化的汽车是由日本筑波机械工程实验室于1977年开发的。车辆可以跟踪白色街道标记，这些标记由车辆上的两个摄像头解读，使用模拟计算机进行信号处理。车辆在高架轨道的支撑下可以达到最高速度每小时30公里（每小时19英里）。[8][9]

自主原型车出现在20世纪80年代，主要由以下机构开发：卡内基梅隆大学的Navlab 和[10][11][12]美国国防部高级研究计划局从1984年开始资助的ALV项目，以及1987年梅赛德斯-奔驰和德国联邦国防大学的尤里卡普罗米修斯项目[13]。1985年，ALV以每小时31公里（19英里/小时）的速度在两车道公路上展示了自动驾驶能力，并在1986年增加了避障功能，并于1987年在白天和夜间进行了越野驾驶。[14]从20世纪60年代到2005年的第二次DARPA挑战赛，美国的自动车辆研究主要由美国国防部高级研究计划局、美国陆军和美国海军资助，其在速度、在更复杂条件下的驾驶能力、控制和传感器系统方面取得了很大的进步。[15]已经有公司和研究机构开发出原型。[13][16][17][18][19][20][21][22][23]

美国在1991年拨款6.5亿美元用于国家自动公路系统的研究，该系统展示了通过自动化的组合实现自动驾驶，该组合嵌入公路中，具有车辆中的自动技术以及车辆之间和公路基础设施之间的合作网络。该计划在1997年以成功的示范结束，但没有明确的方向或资金来大规模实施该系统。[24]卡内基梅隆大学导航实验室在国家自动公路系统和美国国防部高级研究计划局资助下于1995年在全美行驶了4,584公里（2,848英里），自动行驶4,501公里（2,797英里），占比98％。[25]Navlab的创纪录成绩在20年来无可匹敌，直到2015年，通过在15个州驾驶超过5,472公里（3,400英里）的奥迪汽车（采用Delphi技术进行了增强），保持了99％的自动驾驶占比。[26]2015年，美国的内华达州、佛罗里达州、加利福尼亚州、弗吉尼亚州、密歇根州和华盛顿哥伦比亚特区允许在公共道路上对自动驾驶汽车进行测试。[27]

2017年，奥迪表示，其最新的A8将使用其“奥迪AI”以每小时60公里（37英里）的时速进行自动化。驾驶员不必进行安全检查，例如经常抓紧方向盘。据称，奥迪A8是首款达到3级自动驾驶的量产车，奥迪将是首家在系统中使用除相机和超声波传感器以外的激光扫描仪的制造商。[28]

2017年11月，Waymo 宣布，已经开始测试无人驾驶汽车，驾驶员位置上没有安全驾驶员；[29] 但车里还有一名员工。[30]2018年10月，Waymo在2018年10月宣布其测试车辆以自动模式行驶了10,000,000英里（16,000,000公里），每月增加约1,000,000英里（1,600,000公里）。[31]2018年12月，Waymo率先在美国实现了全自动出租车服务的商业化[32]。

2 定义编辑

自动驾驶汽车行业使用的术语有些不一致。各种组织已经提议定义一个准确和一致的词汇。

SAE J3016中记录了这种混淆，其中指出“一些方言的用法与完全驾驶自动化(第5级)相关联，而其他将其应用于所有级别的驾驶自动化，因此，一些州立法将其定义为近似对应于第3级或以上的任何ADS(或任何配备这种ADS的车辆)。

2.1 词语定义和安全考虑

现代车辆提供了部分自动化的功能，例如将汽车保持在车道内、速度控制或紧急制动等。尽管如此，完全自主的自动驾驶汽车和驾驶员辅助技术之间仍然存在差异。据英国广播公司报道，这些概念之间的混淆会造成死亡。[33]

英国保险人协会认为，在现代汽车营销中使用autonomous一词是危险的，因为汽车广告让驾车者认为“自主”和“自动驾驶”意味着汽车可以自己驾驶，而他们仍然依靠司机来确保安全。单靠技术仍然不能完全自主的驾驶汽车。

当一些汽车制造商建议或声称汽车可以自动驾驶时，实际上，它们只是部分自动化，此时司机可能会变得过于自信，导致撞车，在英国，完全自动驾驶的汽车仍有很长的路要走。[34]

2.2 自主与自动化

自主意味着自主控制。[35]许多与车辆自动化相关的历史项目严重依赖人工辅助（如磁条）。自主控制意味着在环境中存在重大不确定性的情况下具有令人满意的性能，并且具有无需外部干预即可补偿系统故障的能力。[35]

一种方法是在紧邻的地方(用于避碰)和较远的地方(用于拥塞管理)构建通信网络。决策过程中的这种外部影响降低了单个车辆的自主性，同时仍然不需要人工干预。

Wood等人(2012年)写道，“这篇文章通常使用‘autonomous’一词，而不是‘automated’一词。”选择“autonomous”一词是因为它目前被更广泛地使用(因此更为公众所熟悉)。然而，后一个术语可以说更准确。“Automated”意味着机器的控制或操作，而“autonomous”意味着单独或独立地行动。大多数车辆(我们目前知道)都有一个人坐在驾驶座上，利用到云或其他车辆的通信连接，并且不独立选择到达目的地或路线。因此，术语“automated”将更准确地描述这些车辆概念。"[36]截至2017年，大多数商业项目都侧重于不与其他车辆通信或没有包络管理制度的自动化车辆。EuroNCAP将“自动制动系统”中的自主定义为:“系统独立于驾驶员来避免或减轻事故。”这意味着自主系统实质上不是一个驱动程序。[37]

2.3 自主与合作

为了让汽车在没有嵌入任何驾驶员的情况下行驶，一些系统制造商使用了远程驾驶员。 但是根据SAE J3016的描述：

如果某些驾驶自动化系统独立且自足地执行其所有功能，则确实是自主的，但是如果它们依赖于与外部实体的通信或合作，则应将它们视为协作而不是自主。

2.4 自动驾驶汽车

PC Mag将无人驾驶汽车定义为“自行驾驶的计算机控制的汽车”，[38]UCSUSA指出，自动驾驶汽车是“人类驾驶员永远不需要控制且能安全操作车辆的汽车或卡车”。它们也被称为自动驾驶或“无人驾驶”汽车，它们结合了传感器和软件来控制，导航和驾驶车辆。[39]

2.5 分类

特斯拉自动驾驶系统被认为是SAE-2级系统。[8]

汽车标准化组织SAE International于2014年发布了基于六种不同级别的分类系统（从完全手动到完全自动化），分类系统名为J3016，包含《分类法》和《道路上机动车自动驾驶系统相关术语的定义》。[40][41]这种分类系统是基于驾驶员干预的数量和需要的注意力程度，而不是车辆的能力（关系比较模糊）。2013年，美国国家公路交通安全局 (NHTSA)发布了一个正式的分类系统，[42]但在2016年放弃了这个系统，转而支持SAE标准。同样在2016年，SAE更新了其分类，称为J3016_201609。[43]

驾驶自动化水平

在SAE的自动化水平定义中，“驾驶模式”是指“一种具有特征性动态驾驶任务要求的驾驶场景(例如，高速公路合并、高速巡航、低速交通堵塞、封闭式校园运营等)。)”[44]

  • 级别0:自动系统发出警告，可能会暂时干预，但没有持续的车辆控制。
  • 级别1(“动手”):驾驶员和自动系统共享对车辆的控制。例如，驾驶员控制转向而自动系统控制发动机功率以保持设定速度(巡航控制)或发动机和制动功率以保持和改变速度(自适应巡航控制或ACC)的系统；和泊车辅助系统，其中转向是自动的，而速度是手动控制的。驾驶员必须随时准备重新获得完全控制权。车道保持辅助系统 (LKA)第二类是第一级自动驾驶的另一个例子。
  • 级别2(“放手”):自动系统完全控制车辆(加速、制动和转向)。驾驶员必须监控驾驶，如果自动系统不能正确响应，随时准备立即干预。速记“放手”并不是字面意思。事实上，在SAE 2驾驶过程中，手和车轮之间的接触通常是强制性的，以确认驾驶员准备好干预。
  • 级别3(“闭眼”):驾驶员可以安全地将注意力从驾驶任务上转移开，例如，驾驶员可以发短信或看电影。车辆将处理需要立即响应的情况，如紧急制动。当车辆要求时，驾驶员仍必须准备在制造商规定的有限时间内进行干预。
  • 级别4(“小心”):作为第3级，但不需要驾驶员注意安全，例如驾驶员可以安全地睡觉或离开驾驶员座位。只有在有限的空间区域( geofenced )或交通堵塞等特殊情况下，才支持自动驾驶。在这些区域或环境之外，如果驾驶员不重新控制，车辆必须能够安全中止行程，并停车。
  • 级别5(“方向盘可选”):完全不需要人工干预。机器人出租车就是一个例子。

在下面正式的SAE定义中，特别注意从SAE 2到SAE 3的转变中发生的情况:人类驾驶员不再需要监控环境。这是“动态驾驶任务”的最后一个方面，现在它已经从人转移到了自动化系统。在SAE 3中，当自动化系统要求时，人类驾驶员仍然有责任进行干预。在SAE 4中，人类驾驶员被免除了这一责任，在SAE 5中，自动化系统将永远不需要请求干预。

SAE (J3016)自动化水平    [44]
安全等级 姓名 叙事定义 执行
转向和
加速/
减速		 驾驶环境监控 动态驾驶任务的后备性能 系统能力(驾驶模式)
人类驾驶员监控驾驶环境
0 没有自动化 人类驾驶员对动态驾驶任务各个方面的专职表现，即使“通过警告或干预系统得到增强” 人类驾驶员 人类驾驶员 人类驾驶员 不适用
1 驾驶员辅助 由驾驶员辅助系统执行的“转向或加速/减速”的特定驾驶模式 使用关于驾驶环境的信息并期望人类驾驶员执行动态驾驶任务的所有剩余方面 人力驱动和系统 一些驾驶模式
2 半自动化 由一个或多个驾驶员辅助系统执行的特定于驾驶模式的转向和加速/减速 系统
自动驾驶系统监控驾驶环境
3 条件自动化 由自动驾驶系统执行的特定驾驶模式的动态驾驶任务的各个方面 期待着人类驾驶员将适当地响应干预请求 系统 系统 人类驾驶员 一些驾驶模式
4 高度自动化 即使人类驾驶员没有适当地响应干预请求 系统 许多驾驶模式
5 全自动化 在所有道路和环境条件下可以由人类驾驶员管理 所有驾驶模式

3 法律定义编辑

在哥伦比亚特区（DC）规定中：

“自动驾驶车辆”是指无需驾驶员主动操作该车辆的任何控制系统而能够在区域道路上导航并解释交通控制设备的车辆。术语“自动驾驶汽车”不包括具有主动安全系统或驾驶员辅助系统的机动车辆，包括提供电子盲点辅助，避免撞车，紧急制动，停车辅助，自适应巡航控制，车道保持辅助，车道的系统-离站警告或交通拥堵和排队帮助，除非该系统单独使用或与其他系统组合使用，否则无需技术人员的积极控制或监视，就可以驾驶装有该技术的车辆。

在同一地区法典中，认为:

自动驾驶汽车可以在公共道路上行驶；该车辆具有以下能力:

（1）具有手动超驰功能，可让驾驶员随时控制自动驾驶汽车； （2）驾驶员在操作过程中坐在车辆的控制座椅上，准备随时控制自动驾驶汽车；

（3）能够根据学区适用的交通法规，机动车法律和交通管制设备进行操作。

4 半自动车辆编辑

在手动驾驶车辆(SAE 0级)和全自动车辆(SAE 5级)之间，有多种车辆类型可以被描述为具有一定程度的自动化，称为半自动车辆。由于技术和基础设施要完全自动化还需要一段时间，汽车的自动化水平很可能会提高。这些半自动车辆可以潜在地利用全自动车辆的许多优点，同时仍然让驾驶员负责车辆。

5 技术挑战编辑

有不同的系统帮助自动驾驶汽车控制汽车。目前需要改进的系统包括汽车导航系统、定位系统、电子地图、地图匹配、全球路径规划、环境感知、激光感知、雷达感知、视觉感知、车辆控制、车速和方向感知、车辆控制方法。[45]

无人驾驶汽车设计者面临的挑战是生产能够分析感官数据的控制系统，以便准确检测其他车辆和前方道路。[46]现代自动驾驶汽车通常使用贝叶斯 同步定位和映射 (SLAM)算法，[47]其将来自多个传感器的数据和离线地图融合到当前位置估计和地图更新中。Waymo开发了一种SLAM变体，它可以检测和跟踪其他运动物体(DATMO)，还可以处理汽车和行人等障碍物。更简单的系统可以使用路边实时定位系统(RTLS)帮助本地化的技术。典型的传感器包括激光雷达 , 立体视觉 , 全球定位系统和IMU。[48][49]自动化汽车上的控制系统可以使用“传感器融合”，这是一种集成汽车上各种传感器信息的方法，以产生更一致、准确和有用的环境视图。[50]

无人驾驶车辆需要某种形式的机器视觉来实现视觉对象识别。自动化汽车正在用深度神经网络开发，[48]一种具有许多计算阶段或级别的深度学习体系结构，其中从激活网络的环境中模拟神经元。[51]神经网络依赖于从现实驾驶场景中提取的大量数据，[48]使神经网络能够“学习”如何执行最佳行动方案。[51]

2018年5月，麻省理工学院的研究人员宣布，他们已经建造了一辆能够导航未映射道路的自动化汽车。[52]他们计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)的研究人员开发了一种新系统，叫做MapLite，它允许自动驾驶汽车在以前从未行驶过的道路上行驶，而不使用3D地图。该系统结合了车辆的全球定位系统位置、诸如开放街图的“稀疏拓扑地图”(即仅具有道路的2D特征)和一系列观察道路状况的传感器。[53]

大雨、冰雹或雪可能会对汽车传感器造成影响。

6 数字技术的本质编辑

自动驾驶汽车作为一种数字技术，具有某些区别于其他类型技术和车辆的特征。由于这些特点，自动驾驶汽车能够更具变革性和敏捷地应对可能的变化。这些特性将基于以下主题进行解释: 均匀化和去耦、连通性、可重编程和智能、数字轨迹和模块化。

6.1 均匀化和去耦

同质化来自于所有数字信息呈现相同形式的事实。在数字时代的持续发展过程中，已经制定了关于如何存储数字信息以及以何种格式存储数字信息的某些行业标准。这种均匀化的概念也涉及到自主车辆。为了让自主车辆感知周围环境，它们必须使用不同的技术，每个技术都附带自己的数字信息(例如雷达、全球定位系统、运动传感器和计算机视觉)。由于均匀化，来自这些不同技术的数字信息以均匀的方式存储。这意味着所有数字信息都以相同的形式出现，这意味着它们的差异被解耦，并且数字信息可以以车辆及其操作系统能够更好地理解并可采取相应行动的方式来传输、存储和计算。同质化也有助于指数级地提高软硬件(摩尔定律)的计算能力，这也支持自主车辆以更具成本效益的方式理解数字信息并对其产生响应，从而降低边际成本。

6.2 连通性

连通性意味着某种数字技术的用户可以轻松地与其他用户、其他应用程序甚至(其他)企业进行连接。在自动驾驶汽车的情况下，为了最有效地运行，它们必须与其他“设备”连接。自动驾驶汽车装备有通信系统，使它们能够与其他自动车辆和路边单元通信，向它们提供道路工作或交通堵塞等信息。此外，科学家们相信未来将会有计算机程序来连接和管理每一辆行驶在十字路口的自主车辆。这种连接方式必须取代交通灯和停车标志。[54]这些类型的特征驱动并进一步发展了自主车辆理解并与自主车辆市场中的其他产品和服务(如交叉路口计算机系统)合作的能力。这可能会导致一个自治车辆网络，所有这些车辆都使用相同的网络并共享该网络上可用的信息。最终，将会有更多的自主车辆使用该网络，因为信息已经通过其他自主车辆的使用得到验证。这种运动将增强网络的价值，被称为网络外部性。

6.3 可重编程

自主汽车的另一个特点是核心产品将更加重视软件及其可能性，而不是底盘和发动机。这是因为自动驾驶车辆具有驱动车辆的软件系统，这意味着通过重新编程或编辑软件进行更新可以提高车主的利益(例如，更新可以更好地区分盲人和非盲人，以便车辆在接近盲人时格外小心)。这种自动车辆可重新编程部分的一个特征是更新不仅需要来自供应商，因为通过机器学习(智能)自动车辆可以生成某些更新并相应地安装它们(例如新的导航地图或新的交叉路口计算机系统)。数字技术的这些可重编程特性和智能机器学习的可能性，给予了部分自主车辆制造商在软件上脱颖而出的机会。这也意味着自主车辆永远不会完工，因为产品可以不断改进。

6.4 数字轨迹

自动驾驶汽车装备了不同种类的传感器和雷达。如上所述，允许它们与来自其他自主车辆或路边单元的计算机连接和互操作。这意味着自主车辆在连接或互操作时会留下数字轨迹。来自这些数字轨迹的数据可用于开发新的(待定)产品或更新，以增强自主车辆的驾驶能力或安全性。

6.5 模块性

传统车辆及其配套(传统)技术是作为完整的产品制造的，与自主车辆不同，它们只有在重新设计或复制后才能得到改进。如上所述，无人驾驶汽车已经生产，但由于它们的数字特性，从未完工。这是因为自动车辆更加模块化，因为它们由几个模块组成，这将在下文通过分层模块化体系结构进行解释。分层模块化体系结构通过将设备、网络、服务和内容的四个松散耦合层整合到自主车辆中，扩展了纯物理车辆的体系结构。这些松散耦合层可以通过某些标准化接口进行交互。

  • (1)该体系结构的第一层由设备层组成。这一层由以下两部分组成: 逻辑能力和物理机制。物理机制指的是实际车辆本身(例如底盘和车身)。谈到数字技术时，物理机制伴随着以操作系统形式存在的逻辑能力层，可帮助引导车辆本身并使之具有自主性。逻辑功能提供对车辆的控制，并将其与其他层连接；
  • (2)在设备层之上是网络层。这一层也由两个不同的部分组成: 物理传输和逻辑传输。物理传输层是指能够传输数字信息的自主车辆的雷达、传感器和电缆。其次，自主车辆的网络层还有一个逻辑传输，其中包含通信协议和网络标准，用于与其他网络和平台或层间通信数字信息。这增加了自主车辆的可访问性，并实现了网络或平台的计算能力；
  • (3)服务层包含服务于自主车辆(及其所有者)的应用程序及其功能，例如，它们可以提取、创建、存储和消费关于其自身驾驶历史、交通拥堵、道路或停车能力的内容；
  • (4)模型的最后一层是内容层。该层包含声音、图像和视频。自动车辆存储、提取和使用这些信息来影响和改善他们的驾驶和对环境的理解。内容层还提供关于内容来源、所有权、版权、编码方法、内容标签、地理时间戳等的元数据和目录信息(Yoo等人，2010年)。

自主车辆(和其他数字技术)的分层模块化架构使得围绕产品或该产品的某些模块的平台和生态系统的出现和开发成为可能。传统上，汽车是由传统制造商开发、制造和维护的。如今，应用程序开发人员和内容创作者可以帮助消费者开发更全面的产品体验，从而围绕自主汽车产品创建一个平台。

7 人为因素挑战编辑

自动驾驶汽车已经在探索确定行人、骑自行车者和动物意图的困难，行为模型必须编入驾驶算法。人类道路使用者还面临着确定无人驾驶汽车意图的挑战，因为无人驾驶汽车没有驾驶员与之进行眼神交流或交换手势。Drive.ai 正在测试该问题的解决方案，该解决方案涉及安装在车辆外部的发光二极管标志，宣布“现在要走，不要越过”与“等待您越过”等状态。[55]

两个人为因素的挑战对安全很重要。一种是从自动驾驶到手动驾驶的切换，由于不利或异常的道路条件，或者如果车辆能力有限，这种切换可能是必要的。突然的切换可能会让人类驾驶员在此时处于危险的无准备状态。从长远来看，驾驶实践较少的人可能技能水平较低，因此在手动模式下更危险。第二个挑战被称为“风险补偿”:由于人们认为系统更安全，而不是完全受益于所有增加的安全性，人们会从事风险更高的行为，并享受其他好处。半自动汽车已被证明存在这一问题，例如，特斯拉自动驾驶仪的用户无视道路，使用电子设备或其他活动，违反了该公司关于汽车不能完全自主的建议。在不久的将来，如果行人和骑自行车的人相信自动驾驶汽车能够避开他们，他们可能会以更危险的方式在街上行走。

为了让人们购买自动驾驶汽车并投票支持政府允许他们上路，这项技术必须被认为是安全的。[56][57]自动驾驶电梯发明于1900年，但拒绝使用的人数之多延缓了几十年的采用，直到运营商罢工增加了需求，人们对广告和紧急停止按钮等功能建立了信任。[58] [59]

8 测试编辑

Waymo 自动驾驶汽车的原型，2017年在山景城(加利福尼亚州) 的公共街道上行驶

具有不同自动化程度的测试车辆可以在封闭环境中进行物理测试，[60]在公共道路上(如果允许，通常有执照或许可证[61]或者遵循一组特定的操作原则)[62]或者在计算机模拟中进行。[63][64]当在公共道路上行驶时，自动车辆需要一个人来监控其正常运行，并在需要时“接管”。例如，纽约州对试驾者有严格的要求，以便有执照的驾驶员可以随时对车辆进行纠正；卡魔人立方公司的申请以及与纽约州官员和NYS车管所的讨论突出了这一点。[65]

苹果公司目前正在测试自动驾驶汽车，并在2018年1月将测试车辆的数量从3辆增加到27辆。[66]2018年3月增至45个。[67]

俄罗斯互联网公司Yandex于2016年开始开发无人驾驶汽车。2018年2月，他们在莫斯科街头测试了无人驾驶出租车的原型。[68]2018年6月，Yandex自动驾驶汽车完成了从莫斯科到喀山的联邦高速公路上485英里（780Km）的旅行，其中99%的时间保持自主模式。[69][70]Yandex-出租车公司于2018年8月开始在Innopolis (鞑靼斯坦共和国共和国)使用自动驾驶汽车。在Innopolis地区，他们驾驶了两辆无人驾驶汽车并在中途停留五站。[71]2019年1月，Yandex无人驾驶汽车首次在俄罗斯境外进行测试。测试在2014年1月8日至11日的的国际消费类电子产品展览会会议期间进行，[72]2019年，Yandex获得以色列交通部的许可，在公共道路上测试一家公司的无人驾驶汽车。[73]

评估自动化车辆进展的一种方法是计算当自动化系统关闭时(通常由人类驾驶员关闭)，在“脱离”之间行驶的平均距离。2017年，Waymo报告在352,545英里（567,366公里）的测试中有63个脱离点，即平均5,596英里（9,006公里），这是报告此类数据的公司中最高的。Waymo的总距离也比其他任何地方都长。 他们的2017年每1,000英里（1,600公里）的脱离速度为0.18脱离，相比2016年的0.2每1,000英里（1,600公里）脱离和2015年的0.8脱离。2017年3月，Uber报告平均每脱离一次0.67英里（1.08公里）。在2017年的最后三个月中，Cruise Automation（现为GM拥有）在62,689英里（100,888公里）内的平均每次中断平均5,224英里（8,407公里）。[74]2018年7月，第一辆电动无人驾驶赛车“Robocar”利用其导航系统和人工智能完成了1.8公里的行驶。[75]

每次脱离英里数    [74]（其中mile-英里；kilometre-公里）
制造者 2016
之间的距离
脱离		 距离
Waymo 5,127.9 miles (8,252.6 kilometres) 635,868 miles (1,023,330 kilometres)
宝马 638 miles (1,027 kilometres) 638 miles (1,027 kilometres)
尼桑 263.3 miles (423.7 kilometres) 6,056 miles (9,746 kilometres)
福特 196.6 miles (316.4 kilometres) 590 miles (950 kilometres)
通用汽车公司 54.7 miles (88.0 kilometres) 8,156 miles (13,126 kilometres)
德尔福汽车系统公司 14.9 miles (24.0 kilometres) 2,658 miles (4,278 kilometres)
特斯拉 2.9 miles (4.7 kilometres) 550 miles (890 kilometres)
奔驰 2 miles (3.2 kilometres) 673 miles (1,083 kilometres)
博世 0.68 miles (1.09 kilometres) 983 miles (1,582 kilometres)
大众汽车 5.56 miles (8.95 kilometres) 9 miles (14 kilometres)

9 应用领域编辑

9.1 自动卡车

9.2 运输系统

在欧洲，比利时、法国、意大利和英国的城市正计划运营自动驾驶汽车的运输系统，[76][77][78]德国、荷兰和西班牙允许公开测试通行。2015年，英国在米尔顿·凯恩斯启动了对LUTZ Pathfinder自动化吊舱的公开试验。[79]从2015年夏天开始，法国政府允许PSA Peugeot-Citroen 在巴黎地区进行真实条件下的试验。这些实验计划到2016年扩展到波尔多和斯特拉斯堡等其他城市。[80]法国公司泰勒斯和法雷奥(为奥迪和奔驰premi配备的第一个自动泊车系统的供应商)之间的联盟正在测试自己的系统。[81]新西兰计划在陶朗加和克赖斯特彻奇使用自动车辆进行公共交通。[82][83][84][85]

在中国，百度和金龙联合汽车生产自动迷你巴士，一种有14个座位但没有驾驶座位的汽车。随着100辆汽车的生产，2018年将是中国商业自动化服务的第一年。这些小公共汽车应该在属于上文中的第四级，在封闭的道路上无人驾驶。[86][87]

10 潜在优势编辑

10.1 安全

驾驶安全专家预测，一旦无人驾驶技术得到充分发展，由人为错误(例如延迟的反应时间、尾随、偷车和其他形式的分心或攻击性驾驶)导致的交通碰撞(和导致的伤亡和成本)应该大大减少。[88][89][90][91]麦肯锡咨询公司估计，自动驾驶汽车的广泛使用可以“消除美国90%的汽车事故，防止高达1,900亿美元/每年的损失和健康费用，并拯救成千上万的生命”。[92]

据网站“TheDrive.com”报道，当时(2017年)，没有一位能够联络到的驾驶安全专家能够将自动驾驶系统下的驾驶列为比传统的完全手动驾驶更安全的级别，因此无法评估支持者所主张的这些益处在实践中体现的程度。[93]可能降低安全净效应的混杂因素可能包括人与部分或全自动车辆之间的意外交互，或不同类型车辆系统之间的意外交互；每个自动化级别功能边界的复杂性(例如当车辆达到其容量极限时的移交)；复杂的相互依赖的软件系统中不可避免地出现的缺陷和影响；传感器或数据缺陷；以及恶意干预者的成功妥协。

为了帮助降低这些混淆因素的可能性，一些公司已经开始对其无人驾驶系统部分进行开源。例如，Udacity 正在开发一个开源软件堆栈，[94]一些公司也有类似的方法。[95][96]

10.2 福利

自动化汽车可以降低人工成本；减轻旅行者的驾驶和导航任务，从而用更多的休闲或工作时间来代替开车上下班的时间；[88][91]并且还将解除对乘坐者驾驶时的驾驶能力、分心和发短信、醉酒、易于癫痫或其他受损的限制。[97][98][99]对于年轻人、老年人、残疾人和低收入公民来说，自动驾驶汽车可以提供增强的机动性。[100][101]方向盘的移除——连同剩余的驾驶员界面以及要求任何乘客采取面向前方的位置——将赋予驾驶室内部更大的人机工程学灵活性。大型车辆，如房车，将明显提高易用性。[102]

10.3 交通

其他优点包括更高的限速值；[103]更平稳的行驶；[104]增加的道路通行能力[105][106]；因为减少了对安全间隔的需求和更高的速度，从而最大限度地减少了交通拥堵。目前，根据《美国公路通行能力手册》，最大的公路通行量或通行能力为每车道每小时约2200辆，其中约5％的可用道路空间被汽车占用。一项研究估计，自动驾驶汽车可以增加273%(每车道每小时大约8200辆汽车)。该研究还估计，如果100％的联网车辆使用车对车通信，则每小时可以安全地以120 km / h（75 mph）的速度行驶每小时12,000辆乘用车（从每个车道的2,200 pc / h增加545％）。彼此之间的后续间隙约为6 m（20 ft）。当前，在高速公路上，驾驶员与前方的汽车保持40至50 m（130至160 ft）的距离。高速公路通行能力的这些增加可能会对交通拥堵产生重大影响，尤其是在城市地区，甚至在某些地方甚至可以有效消除高速公路拥堵。[107]考虑到额外的数据和驾驶行为的可预测性，当局管理交通流量的能力将会提高[108]，此外对交警甚至路标的需求也会减少。

10.4 降低成本

更安全的驾驶有望降低车险的成本。[109]

10.5 能源和环境影响

车辆自动化可以通过优化驾驶循环来提高汽车的燃油经济性。由于自动驾驶汽车的广泛使用，交通拥堵的减少和交通流量的改善将转化为更高的燃油效率。[110]此外，自动驾驶汽车将能够更有效地加速和制动，这意味着更高的燃油经济性，因为减少了通常与速度低效变化相关的浪费能量。然而，车辆能效的提高并不一定意味着能耗的净减少和积极的环境转归。预计自动化车辆的便利性鼓励消费者更多地出行，这种诱导需求可能部分或完全抵消自动化带来的燃油效率提高。总体而言，汽车自动化对全球能源需求和排放的影响非常不确定，并且在很大程度上取决于消费者行为、政策干预、技术进步和汽车技术变化的综合影响。

10.6 停车位

据报道，手动驾驶的车辆只有4-5%的时间被使用，其余95-96%的时间被停放和未使用。[111][112]另一方面，自动驾驶汽车在到达目的地后可以继续使用。这可以大大减少对停车位的需求。例如，在洛杉矶，14%的土地仅用于停车，[113]相当于大约17，020，594平方米。[114]再加上交通流量的改善可能减少对道路空间的需求，可以释放出城市地区的大量土地，这些土地可用于公园、娱乐场所、建筑物等用途；让城市更宜居。

10.7 相关影响

通过降低移动即时服务的(劳动力和其他)成本，自动化汽车可以减少个人拥有的汽车数量，代之以出租车/拼车和其他汽车共享服务。[115][116]这也将极大地缩小汽车生产行业的规模，带来相应的环境和经济影响。假设提高的效率没有被增加的需求完全抵消，更高效的交通流可以释放道路空间用于其他用途，例如更好地支持行人和骑自行车的人。

车辆意识的提高可以通过报告非法乘客行为来帮助警方，但同时可能引发其他犯罪，例如故意撞上另一辆车或行人。[117]然而，如果允许第三方广泛访问生成的大型数据集，这也可能导致大规模监控的扩展。

自动化汽车时代的客运轨道的未来尚不明朗。[118]

11 潜在的限制或障碍编辑

提高车辆自动化的预期潜在益处可能会受到可预见挑战的限制，例如责任纠纷( 运营车辆的每个公司会接受自己是其“司机”，并因此对自己的汽车所做的事情负责，或者说会有人试图将这种责任转嫁给其他无法控制的人)，[119][120]将现有车辆库存从非自动化转向自动化所需的时间，[121]因此很长一段时间，人类和自动车辆共用道路，个人不得不丧失对其汽车控制的抵抗，[122]对无人驾驶汽车实际安全性的担忧，[123]以及对自动驾驶汽车实施法律框架和一致的全球法规。[124]

其他障碍可能包括处理潜在危险情况和异常情况时，驾驶员的经验水平较低，[125]道德问题: 在不可避免的撞车事故中，自动驾驶汽车的软件被迫在多个有害行为之间做出选择(“电车问题”)，[126][127][128]担心使目前被雇用为驾驶员的大量人员失业（与此同时，许多其他替代的蓝领职业可能会被自动化所破坏），这可能会增加侵入性警察和情报机构访问由传感器和模式识别AI生成的大数据集（使匿名旅行变得困难），并且可能无法充分理解语音，手势和非语言提示，从而使位置，关联和旅行被警察或其他人员监视。[129]

自动化汽车可能面临的技术障碍有:

  • 人工智能仍然不能在混乱的市中心环境中正常运行。[130]
  • 汽车的计算机和汽车之间的通信系统可能会受到威胁。[131][132][133][134][135]
  • 汽车的传感和导航系统对不同类型的天气(如雪)或故意干扰(包括干扰和欺骗)的敏感性。[129]
  • 避免大型动物需要识别和跟踪，沃尔沃开发的软件适用于驯鹿、鹿和麋鹿，但对袋鼠无效。[136]
  • 自动驾驶汽车可能需要非常高质量的专业地图[137]。如果地图没能及时更新，它们需要能够回到合理行为的能力。[137][138]
  • 争夺汽车通信所需的无线电频谱。[139]
  • 系统的现场可编程性要求对产品开发和组件供应链进行仔细评估。[135]
  • 当前的道路基础设施可能需要改变，以使自动驾驶汽车发挥最佳功能。

社会挑战包括:

  • 政府过度监管，甚至未来潜在监管的不确定性，可能会推迟自动驾驶汽车在道路上的部署。[140]
  • 就业——从事这项技术的公司面临着越来越大的招聘问题，因为可用的人才库没有随着需求的增长而增长。[141]因此，第三方组织的教育和培训，如在线课程提供者和自学社区驱动的项目，如DIY Robocars[142]和Formula Pi的迅速普及，而大学水平的课外项目，如Formula Pi学生无人驾驶[143]增加了毕业生的经验。行业正在稳步增加免费的信息来源，如代码、[144]数据集[145]和词汇表[146]，以扩大招聘范围。

12 潜在的缺点编辑

自动驾驶汽车的广泛应用的一个直接影响是道路运输行业中与驾驶相关的工作岗位的流失。[147][147][147]受到失业威胁的职业司机和工会可能会对反对它的普及。[148]此外，公共交通服务和汽车修理厂可能会裁员。随着技术使得这些职业的某些方面过时，汽车保险行业同样会遭受损失。[149]迈克尔·奥斯本和卡尔·艾森斯塔特·弗雷的一篇经常被引用的论文发现，自动驾驶汽车会使许多工作变得多余。[149] 当将车辆的位置集成到其他人可以访问的界面中时，隐私会成为一个问题。[150]此外，通过V2V（车辆到车辆）和V2I（车辆到基础设施）协议共享信息还存在汽车被黑客入侵的风险，[151][152][153]还有恐怖袭击的风险。自动驾驶汽车可能会装载炸药并用作汽车炸弹。[154]

缺乏紧张的驾驶、旅途中更有效率的时间以及旅行时间和成本的潜在节省可能会成为远离城市生活的动力，因为在城市的核心地区工作，但是住在远离大城市的地方，从而增加了旅行距离和导致更多的城市蔓延，更多的燃料消耗以及城市旅行的碳足迹增加。[155][155][156]此外，交通拥堵的风险不会减小反而可能会增加。[155][149]需要适当的公共政策和法规，如分区、定价和城市设计，以避免日益郊区化和长途旅行的负面影响。[149][156]

一些人认为，一旦车辆自动化达到更高的水平并变得可靠，司机将会较少关注道路。[157]研究表明，与手动驾驶相比，自动驾驶汽车的司机在紧急情况下不得不干预时反应会比较迟钝。[158]根据自动化车辆的能力和需要人工干预的频率，这可能会抵消其他因素带来的安全性的提高。

在对决定汽车在不可避免的碰撞中采取什么行动的软件编程时，伦理和道德推理会被考虑在内；自动驾驶汽车是否会撞上公共汽车，可能会导致车内人员死亡；或者转向别处，有可能杀死自己的乘客或附近的行人。[159]人工智能系统的程序员(像普通人和伦理学家一样)发现很难回答的一个问题是，“汽车应该做出什么决定，对人们的生活造成‘最小’的损害？”一个建议的解决方案是在自动驾驶车辆中实施道德机器人，它从用户偏好中学习，最终根据所有者的价值观和偏好来指导自主仪器。[160]

自动化车辆的道德规范仍在阐述中，可能会引发争议。[161]它们还可能需要更仔细地考虑人类伦理的可变性、环境依赖性、复杂性和不确定性。不同的人类驾驶员在驾驶时会做出不同的道德决定，例如避免伤害自己，或者冒着风险保护他人。这些决定从罕见的极端情况，如自我牺牲或犯罪疏忽，到保持交通畅通但足以导致事故、道路愤怒和压力的日常决定。

人类的思维和反应时间有时可能太慢，以至于无法察觉即将到来的致命崩溃的风险，思考可用选项的道德含义，或者采取行动实施道德选择。一辆特定的自动车辆是否能够正确检测即将到来的风险，分析选项，或者从错误的选项中选择一个“好”的选项，与一个特定的人一样好还是更好，可能很难预测或评估。这一困难是因为自动车辆系统对给定道路场景中正在发生的道德问题的理解水平，从对不远的将来的连续合成物理预测流中瞬时感测到的，并且依赖于模式识别和情境智能层，对于人类检查来说可能是不透明的，因为它起源于概率机器学习，而不是简单的英语可解析规则的“人类价值”逻辑。所需的理解深度、预测能力和道德复杂性将难以实现，甚至更难测试或评估。

这一挑战的规模可能会产生其他影响。可能很少有实体能够调集满足这一需求所需的资源和人工智能能力，以及将自动车辆系统推向市场并在车辆使用寿命内保持其可操作性所需的资本，以及处理很大一部分交通事故潜在责任的法律和“政府事务”能力。这可能会导致不同系统操作员的数量的减少，并侵蚀目前相当多样化的全球车辆市场，导致少数系统供应商受到影响。

13 不同行业的潜在变化编辑

传统汽车工业受到技术和市场需求驱动的变化。这些变化包括突破性的技术进步，以及当市场需要并迅速采用新技术的迫切需求。在这两个因素的快速推进下，人们意识到了增量变化时代的终结。当向新技术过渡时，汽车行业的新进入者将出场，如Uber和Lyft等移动服务提供商，以及Google和Nvidia等技术巨头。随着该行业新进入者的出现，由于变化的动态自然会产生市场不确定性。例如，技术巨头的进入以及它们与传统汽车制造商之间的联盟导致自动驾驶汽车的创新和生产过程发生变化。另外，移动提供商的进入已经引起了用户的模棱两可。由于出行服务提供商的增加，人均车辆数量已经趋于平稳。此外，共享经济的兴起也加剧了市场的不确定性，并使预测者质疑，随着新的运输技术和出行服务提供商在消费者中越来越受青睐，私家车是否仍然有存在的意义。

13.1 分类

由于上述关于自主车辆私有制的模糊用户偏好，当前的移动性提供商趋势可能会随着它的普及而继续。Uber和Lyft等老牌供应商已经在该行业占据重要地位，新进入者很可能会在商业机会出现时进入该行业。[162]

13.2 医疗保健、汽车修理和汽车保险

随着无人驾驶汽车对互联性的日益依赖以及以实时地图形式大数据的可用性，可以更快地做出驾驶决策，以防止碰撞。美国政府公布的数字表明，94%的交通事故是由人为失误造成的。因此，对医疗保健行业的重大影响变得显而易见。国家安全委员会关于美国道路上死伤人数乘以一次事故的平均成本显示，当无人驾驶汽车主宰道路时，美国医疗保健行业可能即将损失约5000亿美元。交通事故的预期减少可能会积极促进自动驾驶汽车的广泛接受，以及更好地分配医疗资源的可能性。由于碰撞发生的可能性较低，人为错误的风险也显著降低，汽车修理行业将面临汽车车架修理工作量的大幅减少。同时，由于自动车辆生成的数据可能会预测某些可更换部件何时需要维护，车主和维修行业将能够主动更换即将出现故障的部件。这种“资产效率服务”将意味着汽车维修行业生产率的提高。由于碰撞越少意味着花费在维修费用上的钱越少，保险业的角色也可能会改变。可以预计，由于自动驾驶汽车而增加的运输安全将导致保险公司的赔付额下降，这对行业来说是积极的，但赔付额减少可能意味着对保险的总体需求下降。保险业可能必须在不久的将来创造新的保险模式来适应变化。无人驾驶汽车被广泛接受的一个意想不到的缺点是可移植配件的减少。[163]

13.3 救援、应急响应和军事

自主驾驶中使用的技术也确保了其他行业的生命节省。具有救援、应急响应和军事应用的自动车辆的实施已经减少了死亡人数。军事人员使用自动车辆到达地球上危险和偏远的地方，运送燃料、食物和一般物资，甚至营救人员。此外，采用自动车辆的未来影响可能导致部署人员的减少，这将导致伤害的减少，因为技术发展使自动车辆变得越来越自主。另一个未来的影响是，当自动驾驶汽车被部署为消防车或救护车时，紧急驾驶人数将会减少。一个优点可能是使用实时交通信息和其他生成的数据来确定和执行路线比人类驾驶员更有效。在这些情况下，节省的时间是非常宝贵的。[164]

13.4 车内设计和娱乐

对于车内设计行业来说，前面是激动人心的时代。司机越来越少关注实际驾驶，这意味着内部设计和媒体娱乐行业必须重新考虑无人驾驶汽车的乘客在路上做什么。车辆需要重新设计，甚至可能为多用途做好准备。实际上，这将表明旅行者有更多的时间用于商务或休闲。在这两种情况下，这为媒体娱乐行业要求关注提供了越来越多的机会。此外，广告业务能够提供基于位置的广告，而不会危及驾驶员的安全。[165]

13.5 电信和能源

随着自主车辆产生大量需要传输和分析的数据，即将到来的5G蜂窝网络将在这方面发挥关键作用。此外，前面提到的娱乐行业也高度依赖该网络活跃于这一细分市场。这意味着电信行业将获得更高的收入。

由于许多无人驾驶汽车将依靠电力运行，对锂电池的需求也在增加。类似地，雷达、传感器、激光雷达和高速互联网连接需要车辆提供更高的辅助功率，这表现为电池消耗更大的功率。[166]更大的电池需求导致化学工业中这类电池的供应必然增加。另一方面，随着电池驱动(自主)汽车的预期增加，石油行业的需求预计将会下降。由于这种影响取决于自主车辆的采纳率，因此不确定这种影响会在多大程度上扰乱这一特定行业。石油到电力的这一过渡阶段允许公司探索在新能源生态系统中是否有商业机会。

13.6 餐厅、酒店和航空公司

在不久的将来，驾驶员与车辆的互动将不再常见，在更遥远的将来，责任将完全由车辆承担。如上所述，这将对娱乐和室内设计行业产生影响。对于路边餐馆来说，这意味着顾客不再需要开车进入餐馆，自动驾驶汽车将具有双重功能。此外，随着颠覆性平台(如Airbnb)的兴起，动摇了酒店业，自主汽车行业内的快速发展可能会对其客户群造成另一种影响。在更遥远的未来，汽车旅馆的含义可能是客人会减少，因为自动驾驶汽车可以重新设计为设备齐全的卧室。车辆内部的改进可能还会对航空业产生影响。在短途航班的情况下，海关或登机口的等待时间意味着时间损失和客户的麻烦。随着未来汽车旅行便利性的提高，客户可能会选择这一选项，从而导致航空业客户群的损失。[166]

13.7 老年人、残疾人和儿童

无人驾驶车辆将严重影响无法自行驾驶车辆的人员的出行选择。为了保持与社会的交往，甚至能够购买食品杂货，今天的老年人依靠看护者开车送他们到这些地方进行社会活动。除了未来老年人感受到的自由之外，对人类助手的需求也会减少。当我们还考虑到老年人健康状况的改善时，可以肯定地说，护理中心的客户数量将会减少。不仅老年人面临体能下降的困难，残疾人也将在不久的将来感受到自动驾驶汽车的好处，从而减少对护理人员的依赖。这两个行业在很大程度上都依赖非正式护理人员，他们大多是有需要的人的亲属。由于对时间的依赖减少了，非正规护理人员的雇主甚至政府将减少分配给这一事项的费用。不能自己开车的儿童和青少年也受益于自动驾驶汽车的引入。日托中心和学校能够推出自动装卸系统，从而减少了对父母和儿童保育工作者的依赖。人类驾驶行为的必要程度将会消失。由于目前的车辆在某种程度上需要人的行动，驾驶学校行业不会被中断，直到大部分自主交通被转移到新兴的主导设计。很有可能在遥远的未来，驾驶汽车将被视为奢侈品，这意味着该行业的结构建立在新进入者和新市场的基础上。[167]

14 事故编辑

14.1 特斯拉自动驾驶

2015年10月中旬，特斯拉汽车公司在美国推出了其软件的第7版，其中包括特斯拉自动驾驶功能。[168]2016年1月9日，特斯拉推出了7.1更新版，增加了一个新的“召唤”功能，允许汽车在驾驶员不在车内的情况下自动停放在停车位置。[169]根据美国汽车工程师学会(国际自动机工程师学会)车辆自动化的五个级别，特斯拉的自动驾驶功能目前被归类为2级驾驶员辅助系统。在这个级别上，汽车可以自动驾驶，但需要司机的全力关注，司机必须随时准备好控制局面。[170][171][172][173]自动驾驶仪仅应在有限制的高速公路上使用，有时自动驾驶仪将无法检测到车道标记并自行脱离。 在城市驾驶中，系统不会读取交通信号或遵守停车标志。 该系统也不检测行人或骑自行车的人。[174]

特斯拉S型自动驾驶系统于2016年7月投入使用；它只适用于限制出入的高速公路，不适用于城市驾驶。除其他限制外，它无法检测行人或骑自行车的人。[7]

2016年1月20日，中国湖北省发生了已知的第一起自动驾驶特斯拉致命事故。据中国163.com新闻频道报道，这标志着“中国第一次因特斯拉自动驾驶(系统)意外死亡”。最初，特斯拉指出，汽车在撞击中损坏严重，以至于他们的记录器无法最终证明汽车当时处于自动驾驶状态；然而，163.com指出，其他因素，如汽车在高速撞击前完全没有采取任何规避动作，以及司机在其他方面的良好驾驶记录，似乎表明汽车在当时处于自动驾驶状态的可能性很大。四个月后，佛罗里达也发生了类似的致命事故。[175][176]2018年，在随后死亡司机的父亲和特斯拉之间的民事诉讼中，特斯拉不否认事故发生时汽车处于自动驾驶状态，并向受害者的父亲发送了记录这一事实的证据。[177]

2016年5月7日，第二起已知的致命事故涉及汽车自行驾驶，当时特斯拉Model S电动汽车在自动驾驶模式下行驶。乘员在事故中被18轮牵引拖车拖死。 2016年6月28日，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）与佛罗里达州公路巡逻队一起对事故进行了正式调查。根据美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）的初步报告，当拖车在未经控制的高速公路上的交叉路口在特斯拉（Tesla）前方左转时，发生了撞车事故。汽车经过卡车的拖车下方后继续行驶。[178][179]NHTSA的初步评估旨在检查车祸发生时正在使用的自动驾驶系统的设计和性能，该系统涉及大约25000辆S型汽车。[180]2016年7月8日，NHTSA要求特斯拉汽车公司向原子能机构提供关于其自动驾驶技术的设计、操作和测试的详细信息。该机构还要求获得自自动驾驶仪推出以来所有设计更改和更新的详细信息，以及特斯拉未来四个月的计划更新时间表。[181]

特斯拉表示，“自动驾驶仪和驾驶员都没有注意到拖拉机拖车与明亮的天空对比下的白色一侧，所以没有刹车。”汽车试图在拖车下全速行驶，“拖车底部撞击S型车的挡风玻璃”。特斯拉还声称这是特斯拉在超过1.3亿英里（2.1亿公里）行驶里程第一次已知的自动驾驶死亡，特斯拉显然拒绝承认2016年1月中国湖北省自动驾驶仪系统错误导致的死亡事故。据特斯拉称，在美国所有类型的车辆中，每9400万英里（1.51亿公里）就有人死亡，[178][179][182]然而，这个数字也包括车祸死亡人数，例如，摩托车司机和行人。[183][184]

2016年7月，美国国家运输安全委员会 (NTSB)对自动驾驶仪启用时的致命事故展开了正式调查。NTSB是一个调查机构，只有权提出政策建议。一位机构发言人说，“值得看一看，看看我们能从那次事件中学到什么，这样随着自动化的更广泛引入，我们就能以尽可能安全的方式做到这一点。”[185]2017年1月，NTSB发布报告，得出特斯拉没有错的结论；调查显示，特斯拉汽车安装自动驾驶仪后，碰撞率下降了40%。[186]

特斯拉表示，从2016年10月19日开始，所有特斯拉汽车都配备了硬件，以允许在最高安全级别(SAE级别5)下实现完全自动驾驶能力。[187]硬件包括八个环绕摄像机和十二个超声波传感器，此外还有具有增强处理能力的前置雷达。[188]系统将在“影子模式”(不采取行动的处理)下运行，并将数据发送回特斯拉以提高其能力，直到软件准备好通过远程升级进行部署。[189]经过必要的测试，特斯拉希望在2019年底之前在特定条件下实现完全自动驾驶。

14.2 Waymo

谷歌内部的自动汽车

Waymo最初是在谷歌内的一个自动驾驶汽车项目。2012年8月，谷歌宣布他们的汽车已经行驶了超过30万英里(50万千米)无事故，通常在任何给定的时间都有大约12辆汽车在路上行驶，并且他们开始用单个驾驶员而不是两人一组进行测试。[190]2014年5月下旬，谷歌发布了一个新的原型，它没有方向盘、油门踏板或刹车踏板，并且是全自动的。[191] 截至2016年3月，谷歌已经在自动化模式下测试了他的车队1,500,000英里（2,400,000公里）。[192]2016年12月，谷歌公司宣布其技术将剥离给一家名为Waymo的新公司，谷歌和Waymo都将成为一家名为“Alphabet”的新母公司的子公司。[193][194]

根据谷歌截至2016年初的事故报告，他们的测试车已经卷入了14起碰撞，其中司机原因13次，包括在2016年该车的软件造成的一次碰撞。[195]

2015年6月，布林证实，截至该日，有12辆汽车发生碰撞。八起涉及在停车标志或交通灯处的追尾碰撞，两起涉及车辆被另一名司机侧撞，一起涉及另一名司机滚过停车标志，一起涉及谷歌员工手动控制汽车。[196]2015年7月，三名谷歌员工受了轻伤，当时他们的汽车被一辆司机在红绿灯处刹车失灵的汽车追尾。这是第一次碰撞导致受伤。[197]2016年2月14日，一辆谷歌汽车试图避免沙袋堵塞其路径。在演习中，它撞上了一辆公共汽车。谷歌表示，“在这种情况下，我们显然要承担一些责任，因为如果我们的汽车没有移动，就不会发生碰撞。”[198][199]谷歌称这次事故是一次误解和一次学习经历。报道中的事故没有人员受伤。[195]

14.3 优步

2017年3月，一辆优步测试车在坦佩(亚利桑那州) 遭遇撞车事故，当时另一辆车未能停车，导致优步翻车。事故中没有人员受伤。[200]

截至2017年12月22日，优步自动模式已经完成了200万英里（320万公里）的行驶。[201]

2018年3月18日，伊莱恩·赫兹伯格（Elaine Herzberg）成为美国第一位被无人驾驶汽车杀死的行人，该行人在坦佩（Tempe）被Uber车辆撞倒。赫兹贝格（Herzberg）正在人行横道外穿越，距离十字路口约400英尺。[202]这标志着无人驾驶汽车外的人第一次被这种汽车杀死。

一个本质上无关的第三方的一次死亡可能会引发新的问题和对自动驾驶汽车安全性的担忧。[203]一些专家表示，人类驾驶员本可以避免致命的车祸。[204]亚利桑那州州长道格·杜瑟后来暂停了该公司在公共道路上测试和操作自动驾驶汽车的能力，称优步将公共安全作为重中之重的期望“毫无疑问是失败的”。[205]由于这起事故，优步已经退出了加州所有的自动驾驶汽车测试。[206]2018年5月24日，国家运输安全委员会发布了初步报告。[207]

14.4 Navya自动公交车驱动系统

2017年11月9日，一辆载有乘客的纳维亚自动自驾巴士与一辆卡车相撞。卡车被发现是车祸的原因，倒车进入静止的自动公共汽车。自动巴士没有采取规避动作，也没有使用防御性驾驶，例如闪光灯、按喇叭，或者一名乘客调侃的评论“航天飞机没有向后移动的能力。航天飞机只是静止不动。”[208]

15 政策影响编辑

15.1 城市规划

据一位Wonkblog 记者称，如果全自动汽车上市，它们有可能成为对社会有重大影响的颠覆性创新。广泛采用的可能性尚不清楚，但如果广泛使用，政策制定者将面临许多关于其效果的未解决问题。[209]

一个基本问题是它们对旅行行为的影响。一些人认为，它们将增加汽车拥有量和汽车使用量，因为使用它们会变得更容易，最终会更有用。[209]这反过来可能会鼓励城市蔓延，并最终导致私人车辆的总使用量。其他人则认为，共享汽车将更容易，因此这将阻碍彻底的所有权，减少总使用量，并使汽车相对于目前的情况而言成为更有效的交通方式。[209]

政策制定者将不得不重新审视如何建设基础设施，以及如何分配资金来建造自动驾驶汽车。采用智能高速公路可能会减少对交通信号的需求。[210]由于智能高速公路和政策变化带来的智能技术进步的帮助，对石油进口的依赖可能会减少，因为私家车在路上花费的时间更少，这可能会对能源政策产生影响。[211]另一方面，如果智能系统不足以减少更多车辆的影响，自动化车辆可能会增加道路上的车辆总数，从而导致对石油进口的更大依赖。[212]然而，由于自动化车辆未来的不确定性，决策者可能希望通过实施对人类驾驶员和自动化车辆都有利的基础设施改进来有效地进行规划。[213]需要注意的是，要认识到公共交通，如果通过基础设施的政策改革来满足自动化车辆的需求，其使用可能会大大减少，从而导致失业和失业率增加。[214]

其他破坏性影响将来自使用自动车辆运送货物。自动驾驶货车有可能大大降低送货上门的成本，改变零售商业，并可能使大卖场和超市变得多余。截至目前，美国政府将自动化定义为六个级别，从零级开始，这意味着人类驾驶员可以做所有的事情，到第五级结束，自动化系统执行所有的驾驶任务。此外，根据现行法律，制造商有责任对在公共道路上使用的车辆进行自我认证。这意味着，目前只要车辆符合监管框架，销售高度自动化车辆就没有具体的联邦法律障碍。Iyad Rahwan麻省理工学院媒体实验室的副教授说，“大多数人都希望生活在一个汽车可以最大限度减少伤亡的世界里，但每个人都希望自己的汽车不惜一切代价保护他们。”此外，在系统中仍然需要行业标准和最佳实践，才能在现实条件下被认为是合理且安全的。[215]

15.2 法律

全世界70多个国家签署的1968年《维也纳道路交通会议》确立了交通管理法律的原则。该公约的基本原则之一是驾驶员始终完全控制和负责车辆在交通中的行为。[216]辅助和接管驾驶员功能的技术进步正在破坏这一原则，这意味着许多基础准则必须重写。

在美国的法律地位

美国各州允许在公共道路上测试无人驾驶汽车

在美国，《维也纳公约》的非签署国，国家车辆法规一般不设想——但不一定禁止——高度自动化的车辆。[217][218]为了澄清此类车辆的法律地位并以其他方式对其进行监管，一些州已经颁布或正在考虑制定具体法律。[219]2016年，7个州(内华达州、加利福尼亚州、佛罗里达州、密歇根州、夏威夷、华盛顿和田纳西州)以及哥伦比亚特区颁布了自动化车辆法律。特斯拉自动驾驶系统第一次致命事故等事件引发了关于修订自动驾驶汽车法律和标准的讨论。

2016年9月，美国国家经济委员会和交通部发布了联邦标准，描述了自动化车辆在技术失败时应如何反应，如何保护乘客隐私，以及在发生事故时应如何保护乘客。新的联邦指导方针旨在避免各州法律的拼凑，同时避免过分夸张到对创新的扼杀。[220]

2011年6月，内华达州议会通过了一项法律，授权使用自动驾驶汽车。内华达州因此成为世界上第一个自动驾驶汽车在公共道路上合法行驶的司法管辖区。根据法律，内华达州机动车辆管理局 (NDMV)负责制定安全和性能标准，该机构负责指定自动驾驶汽车可以测试的区域。[221][222][223]这项立法得到了谷歌的支持，旨在对其谷歌无人驾驶汽车进行进一步的法律测试。[224]内华达州法律将自动车辆定义为“使用人工智能、传感器和全球定位系统无需操作员的主动干预即可自行驾驶”。法律还承认，当汽车自己运行时，操作者不需要注意。谷歌进一步游说免除对分心驾驶的禁令，以允许乘员坐在方向盘上时发送短信，但这并未成为法律。[224][225][226]此外，内华达州的法规要求在测试过程中一个人坐在方向盘后面，一个人坐在乘客座位上。[227]

2012年4月，佛罗里达州成为第二个允许在公共道路上测试自动驾驶汽车的州，[228]加州成为第三个州，州长杰里·布朗在谷歌总部山景签署法案成为法律。[229]2013年12月，密歇根州成为第四个允许在公共道路上测试无人驾驶汽车的州。[230]2014年7月，科达伦(爱达荷州) 市通过了一项机器人法规，其中包括允许自动驾驶汽车的条款。[231]

谷歌将丰田汽车改装成无人驾驶汽车

2016年2月19日，在加利福尼亚州引入了第2866号议会法案，它允许自动车辆在道路上行驶，包括那些没有驾驶员、方向盘、加速踏板或制动踏板的车辆。该法案规定机动车辆司需要在2018年7月1日之前遵守这些条例，这些规则才能生效。该法案尚未获得众议院通过。[232]

2016年9月，美国交通部发布了联邦自动车辆政策，[233]加利福尼亚州于2016年10月发表了关于这一主题的讨论。[234]

2016年12月，加州机动车辆管理局针对两起闯红灯事件，下令优步将自动驾驶车辆从道路上移走。优步立即将违规行为归咎于“人为失误”，并暂停了司机的工作。[235]

欧洲立法

2013年，英国政府允许在公共道路上测试自动驾驶汽车。[236]在此之前，英国对机器人车辆的所有测试都是在私人区域上进行的。[236]

2014年，法国政府宣布，2015年将允许在公共道路上测试自动驾驶汽车。将在全国范围内开放2000公里的道路，特别是在波尔多，伊泽尔，法兰西岛和斯特拉斯堡。在2015年智能交通系统世界大会(ITS World Congress)上，一个专门讨论智能交通系统的会议于2015年10月初在波尔多首次在法国的开放式道路上演示了自动驾驶车辆。[237]

2015年，针对通用、福特和丰田等多家汽车公司的先发制人诉讼指控它们“兜售易受黑客攻击的汽车，黑客可能会假想夺取刹车和转向等基本功能的控制权。”[238]

2015年春天，瑞士瑞士联邦环境、交通、能源与通讯部(UVEK)允许瑞士电信在苏黎士街头测试无人驾驶的大众帕萨特。[239]

截至2017年4月，有可能在匈牙利对开发车辆进行公共道路测试，此外，在城市附近，也正在建设封闭测试轨道Zala Zone测试轨道，[240]该测试轨道适合测试高度自动化的功能Zalaegerszeg。[241]

亚洲立法

2016年，新加坡国土交通管理局将与英国汽车供应商德尔福汽车有限公司合作，为2017年生效的按需自动出租车服务启动自动出租车车队的试运行准备工作。[242]

15.3 责任

自动驾驶汽车责任是法律和政策的一个发展领域，当自动驾驶汽车造成人身伤害或违反道路规则时，它将决定谁应承担责任。[243]当自动汽车将驾驶控制从人类转移到自动汽车技术时，可能需要发展现有的责任法，以便公平地识别损坏和伤害的责任方，并解决人类乘员、系统操作员、保险公司和公共资金之间潜在的利益冲突。[244]自动化汽车技术(如高级驾驶员辅助系统)的使用增加可能会促使这种驾驶责任的逐渐转变。支持者声称这有可能影响道路事故的频率，尽管在缺乏大量实际使用数据的情况下很难评估这一说法。[244]如果安全性有了显著的提高，运营商可能会寻求将剩余事故的责任转嫁给其他人，作为其改进奖励的一部分。然而，如果发现任何此类影响不大或不存在，他们没有明显的理由逃避责任，因为此类责任的部分目的是激励控制某件事的一方采取一切必要措施避免造成损害。如果运营商试图将正常责任转嫁给他人，用户可能不愿意信任它。

无论如何，一个完全不控制汽车的明智的人(第5级)不愿意为他们无法控制的事情承担责任是可以理解的。当有某种程度的共享控制可能时(3级或4级)，明智的人会担心车辆可能会在事故发生前的最后几秒试图将控制权交还，也将责任和义务交还，但在潜在驾驶员没有比车辆更好的避免撞车的前景的情况下，因为他们不一定一直密切关注，如果对非常智能的汽车来说太难，对人类来说可能就更难了。由于Waymo或优步等运营商，尤其是那些熟悉试图忽视现有法律义务(遵循“寻求宽恕，而非许可”这样的座右铭)的运营商，通常可能会试图尽最大可能逃避责任，因此存在试图让操作员控制局面时逃避事故责任。

随着商业上引入更高水平的自动化(第3和第4级)，保险业可能会看到商业和产品责任线的更大比例，而个人汽车保险将会收缩。[245]

16 车辆通信系统编辑

由于计算机视觉难以识别刹车灯、转向信号、公共汽车和类似的东西，车辆联网可能是可取的。然而，这种系统的实用性会因为目前的汽车已经配备了它们而降低；反而可能引起隐私问题。 单个车辆可能会从附近其他车辆获得的信息中受益，特别是与交通拥堵和安全隐患相关的信息。车辆通信系统使用车辆和路边单元作为通信节点，在对等网络中互相提供信息。作为一种协作方法，车辆通信系统可以使所有协作车辆更加有效。根据国家公路交通安全局2010年的一项研究，车辆通信系统可以帮助避免高达79%的交通事故。[246]

到目前为止，还没有完全实现交通所需规模的对等网络: 每辆车都必须连接可能进出范围的数百辆不同的车辆。

2012年，奥斯汀德克萨斯大学的计算机科学家开始开发为自动驾驶汽车设计的智能十字路口。十字路口将没有红绿灯，也没有停车标志，而是使用直接与道路上每辆汽车通信的计算机程序。[247]

2017年，亚利桑那州立大学的研究人员开发了一种1/10比例的十字路口，并提出了一种称为Crossroads的路口管理技术。结果表明，交叉路口对V2I通信的网络延迟和交叉路口管理器的最坏情况执行时间具有很强的弹性。[248]2018年，引入了一种稳健的方法，该方法可以灵活地模拟失配和外部干扰，例如风和撞击。[249]

赫尔辛基智库2016年1月预测，在联网汽车中，不联网的那一部分是最薄弱的环节，将越来越被禁止在繁忙的高速公路上行驶。[250]

17 民意调查编辑

埃森哲在2011年对2006名美国和英国消费者进行的一项在线调查中，49%的人表示，他们会对使用“无人驾驶汽车”感到舒适。[251]

2012年，J.D. Power and Associates对17，400名车主进行了一项调查，发现37%的人最初表示有兴趣购买一辆“全自动汽车”。然而，如果被告知这项技术将多花费3000美元，这个数字将降至20%。[252]

在2012年汽车研究人员Puls对大约1000名德国司机的调查中，22%的受访者对这些汽车持积极态度，10%的人犹豫不决，44%的人持怀疑态度，24%的人持敌对态度。[253]

2013年思科系统对10个国家的1500名消费者进行的一项调查发现，57%的消费者“表示他们可能会乘坐完全由不需要人类驾驶的技术控制的汽车”，巴西、印度和中国最愿意信任自动化技术。[254]

根据Insurance.com 2014年在美国进行的电话调查，超过四分之三的持证司机表示，他们至少会考虑购买一辆自动驾驶汽车，如果汽车保险更便宜，这一比例将升至86%。31.7%的人表示，一旦有了自动驾驶汽车，他们将不再继续开车。[255]

在2015年2月对顶级汽车新闻记者的一项调查中，46%的人预测特斯拉或戴姆勒将是第一个拥有全自动汽车的市场，而戴姆勒(38%)被预测是功能最强、最安全和最受欢迎的自动汽车。[256]

2015年，代尔夫特理工大学进行了一项问卷调查，调查了来自109个国家的5000人对自动驾驶的看法。结果显示，受访者平均认为手动驾驶是最令人愉快的驾驶方式。22%的受访者不想为全自动驾驶系统花钱。调查发现，受访者最关心软件黑客/误用，也关心法律问题和安全。最后，来自较发达国家的受访者(就较低的事故统计数据、高等教育和较高的收入而言)对他们的车辆传输数据不太满意。[257]该调查还给出了潜在消费者对购买自动驾驶汽车兴趣的意见，指出37%的受访现任车主“肯定”或“可能”对购买自动驾驶汽车感兴趣。[257]

2016年，德国的一项调查研究了1603名德国人对部分、高度和全自动汽车的看法，他们在年龄、性别和教育方面具有代表性。结果显示，男性和女性使用它们的意愿不同。男性对自动驾驶汽车感到更少的焦虑和更多的快乐，而女性则表现出完全相反的情况。青年男女对焦虑的性别差异尤其明显，但随着参与者年龄的增长而降低。[258]

2016年，美国的一项普华永道调查显示了1584人的意见，强调“66%的受访者表示，他们认为自动驾驶汽车可能比普通人类驾驶员更聪明”。人们仍然担心安全，主要是担心汽车被黑客攻击的事实。然而，只有13%的受访者认为这种新型汽车没有优势。[259]

皮尤研究中心(Pew Research Center)于2017年5月1日至15日对4，135名美国成年人进行的一项调查发现，许多美国人预计在他们的一生中，各种自动化技术会产生重大影响——从自动车辆的广泛应用到整个工作类别被机器人取代。[260]

18 道德问题编辑

随着自动化汽车的出现，各种道德问题出现了。虽然自动车辆被引入大众市场据说是不可避免的，因为(假定但不可测试的)碰撞减少具有“高达”90%的潜力[261]以及残疾、老年和年轻乘客更容易接触到他们的潜力，一系列道德问题尚未得到充分解决。这些责任包括但不限于: 碰撞和违法行为的道德、财务和刑事责任；汽车在(致命的)撞车前要做的决定；隐私问题，包括大规模监控的可能性；司机大量失业和失业的可能性；车辆使用者失去技能和独立性；暴露于黑客和恶意软件；市场和数据权力进一步集中在少数能够巩固人工智能能力的全球大企业手中，游说政府促进责任转移到其他企业，以及它们对现有职业和行业的潜在破坏。

对于事故发生时谁应该承担责任，尤其是在有人受伤的情况下，有不同的意见。许多专家认为汽车制造商自己应对那些由于技术故障或错误构造而发生的碰撞负责。[262]除了在汽车因技术问题而发生碰撞的情况下，汽车制造商将是问题的根源之外，还有另一个让汽车制造商承担责任的重要原因:这将鼓励他们创新，并大力投资解决这些问题，这不仅是因为保护品牌形象，也是因为财务和刑事后果。然而，也有声音认为使用或拥有汽车的人应该承担责任，因为他们知道使用这种汽车的风险。专家建议引入一项税收或保险，以保护自动驾驶汽车的所有者和使用者对事故受害者的索赔。[262]在技术故障的情况下，可能要负责的其他当事方包括为车辆的自动操作编写代码的软件工程师，以及AV组件的供应商。[263]

撇开法律责任和道德责任的问题不谈，问题是在紧急情况下，自动驾驶汽车应该如何被编程以使乘客或其他交通参与者如行人、骑自行车的人和其他司机避免处于危险之中。软件工程师或汽车制造商在编程操作软件时可能面临的道德困境在一个道德思维实验中有描述，即电车问题: 电车的售票员可以选择停留在计划的超过五个人的轨道上，或者将电车转到只杀死一个人的轨道上，假设车上没有交通。[264]当自动驾驶汽车处于以下情况时: 它与乘客一起行驶，突然有人挡住了它的去路。汽车必须在两种选择之间做出选择，要么撞倒这个人，要么避免撞到墙上，杀死乘客。[265]需要解决两个主要问题。首先，自动化车辆将使用什么道德基础来做出决策？第二，如何将它们翻译成软件代码？研究人员特别提出了两种适用于紧急情况下自动驾驶汽车行为的伦理理论 : 义务论和功利主义。[266]阿西莫夫的《机器人三定律》是道义伦理的典型例子。该理论表明，自动驾驶汽车需要遵守严格的注销规则，这在任何情况下都需要遵守。功利主义认为任何决策都必须基于效用最大化的目标。这需要一个效用的定义，它可以最大限度地增加在碰撞中幸存的人数。批评者认为，自动驾驶汽车应该适应多种理论的混合，以便能够在撞车事故中做出道德上正确的反应。[266]

许多“无轨电车”讨论都忽略了概率性机器学习车辆AI如何足够复杂的实际问题，以至于道德哲学的一个深层问题正在从瞬息万变地展现出来，同时又投影到不久的将来。关于道德问题，实际上（如果有的话）应该给所有其他不相关的人以人类价值术语赋予的相关权重，以及它如何可靠地评估可能的结果。这些实际困难以及围绕解决方案的测试和评估所面临的困难，可能与理论抽象一样构成极大挑战。

虽然大多数电车难题涉及双曲线和不太可能的事实模式，但不可避免的是，日常道德决策和风险计算，如汽车在黄灯下应该让步的精确毫秒，或者离自行车道有多近，都需要被编程到自动驾驶汽车的软件中。[267]例如，算法规定了到自行车道的距离或自动驾驶汽车在黄灯下行驶的准确时间。[267]世俗的道德状况甚至可能比罕见的致命情况更相关，因为其牵涉的特殊性和范围很大。[267]涉及司机和行人的普通情况非常普遍，总的来说，会造成大量伤亡。[267]因此，即使道德算法的增量排列在整体考虑时可能会有更显著的效果。[267]

隐私相关的问题主要源于自动汽车的互联性，这使得它成为另一种可以收集任何个人信息的移动设备。这种信息收集的范围从跟踪所走的路线、语音记录、视频记录、汽车消费的媒体偏好、行为模式到更多信息流。[268][269]如果与其他数据集和高级分析相结合的话，支持这些车辆所需的数据和通信基础设施也可能具有监控能力。

仅在美国，自动化汽车在大众市场的实施就可能会影响高达500万个工作岗位，占劳动力的近3%。[270]这些工作包括出租车、公共汽车、货车、卡车和打车司机。许多行业，如汽车保险业，都受到间接影响。仅这一行业每年就创造约2200亿美元的收入，支持277000个工作岗位。[271]从长远来看——这是关于机械工程工作的数量。[272]大部分工作岗位的潜在损失将对相关人员产生巨大影响。[273]印度和中国都禁止自动驾驶汽车，前者以保护就业为由。

麻省理工学院在一个名为“Moral Machine”的网站上，以自动驾驶汽车为背景，生动地展示了无轨电车问题。[274]Moral Machine产生了自动驾驶汽车发生故障的随机场景，迫使用户在两种有害行为之间做出选择。[274]麻省理工学院的Moral Machine实验收集了来自233个国家超过4000万人的数据，以确定人们的道德偏好。麻省理工学院的研究表明，伦理偏好因文化和人口统计而异，可能与现代制度和地理特征相关。[274]

麻省理工学院研究的全球趋势强调，总的来说，与其他动物相比，人们更愿意拯救人类的生命，优先考虑许多人而不是少数人的生命，并且饶过年轻而不是年老的生命。[274]男性更有可能饶过女性的生命，宗教分支更有可能优先考虑人类生命。罪犯的生命比猫更受重视，但狗的生命比罪犯的生命更受重视。[275]无家可归者的生命考虑的比老年人多，但无家可归者的生命考虑的比肥胖者少。[275]

绝大多数人都倾向于用实用主义的理念来设计自动驾驶汽车，也就是说，以产生最小伤害和最小化驾驶伤亡的方式进行设计。[276]虽然人们希望其他人购买实用的促销车辆，但他们自己更喜欢乘坐那些不惜一切代价优先考虑车内人员生活的车辆。[276]这提出了一个悖论，即人们更喜欢其他人驾驶功利主义的车辆，这些车辆旨在最大限度地延长在致命情况下的生命，但却想乘坐不惜一切代价优先考虑乘客安全的汽车。[276]人们不赞成宣扬功利主义观点的法规，也不太愿意购买一辆可以选择以牺牲乘客利益为代价来促进最大利益的自动驾驶汽车。[276]

Bonnefon等人的结论是，对自主车辆伦理规定的监管可能会对社会安全产生反作用。[276]这是因为，如果政府强制实行功利主义道德观，而人们更喜欢乘坐自我保护汽车，这可能会阻止自动驾驶汽车的大规模实施。[276]推迟自动驾驶汽车的采用损害了整个社会的安全，因为这项技术预计将拯救更多的生命。[276]这是哈丁悲剧的一个典型例子，在这个例子中，理性行为者以牺牲社会效用为代价来迎合他们的自利偏好。[277]

19 预期推出的汽车编辑

2015年12月，特斯拉首席执行官伊隆·马斯克预测到2018年底将推出一款全自动汽车；[278]2017年12月，他宣布将需要两年时间推出完全自动驾驶特斯拉上市。[279]Waymo 于2018年12月在凤凰城推出了打车服务。尽管它在加利福尼亚的撞车率仍然比新手司机高，但它似乎是自动驾驶汽车的领先者。Drive.ai 正在德克萨斯州弗里斯科和阿林顿进行试运行。

20 小说中编辑

Minority Report's Lexus 2054 于2002年10月在巴黎展出

20.1 电影中

自动驾驶汽车故事在文学科幻小说和流行科幻小说中都赢得了一席之地。[280]

  • 一只名为“大众甲虫”Dadu 是1971年至1978年德国Superbug系列电源中的特色，与迪士尼的Herbie相似，但它具有电子大脑。(赫比，也是甲虫，被描绘成一辆具有自己精神的拟人化的汽车。)
  • 在迈克尔·基顿（Michael Keaton）主演的电影《蝙蝠侠（Batman）》（1989年）中，蝙蝠车被证明能够通过蝙蝠侠的一些导航命令以及一些自动化技术来驱动蝙蝠侠的当前位置。在1992年的续集《蝙蝠侠归来》中，蝙蝠车的自动驾驶系统遭到了企鹅的劫持，企鹅破坏了整个城市的生命，以构筑蝙蝠侠，直到布鲁斯归来才解除威胁。
  • 由阿诺德·施瓦辛格（Arnold Schwarzenegger）主演的电影《全面召回》（Total Recall，1990）讲述了由约翰尼·凯博（Johnny Cabs）出租车组成的无人出租车，这些出租车由汽车或机器人乘客中的人工智能控制。
  • 由西尔维斯特·史泰龙（Sylvester Stallone）出演并于2032年上映的电影《爆破人》（Demolition Man）（1993）展示了可以自动驾驶或命令进入“自动模式”的车辆，其中语音控制的计算机对车辆进行操作。
  • 吉恩·克劳德·范·达姆（Jean-Claude Van Damme）主演的电影《 Timecop》（1994年），定于2004年和1994年，有自动驾驶汽车。
  • 阿诺·施瓦辛格（Arnold Schwarzenegger）的另一部电影《第六日》（The 6th Day，2000年）以迈克尔·拉帕波特（Michael Rapaport）指挥的自动驾驶汽车为特色。
  • 电影《少数派报告》（2002年）设定在2054年的华盛顿特区，其特点是扩展了自动驾驶汽车的追逐顺序。主角约翰·安德顿（John Anderton）的车辆正在运送他，但警方的系统企图将其拘留。
  • 电影《超人总动员》（2004年）中，超人先生使自己的汽车实现了自动化，在开车时赶上追赶强盗的汽车时，变成了超级西装。

2005年3月德国汉诺威消费电子、信息及通信博览会上的奥迪RSQ（机械公敌汽车原型）

  • 电影《机械公敌》(2004)设定在2035年的芝加哥，特点是自动车辆在高速公路上行驶，允许汽车以比手动控制更安全的速度行驶。可以选择手动操作车辆。
  • 电影《鹰眼》（2008年），Shia LaBeouf和Michelle Monaghan驾驶的是由ARIIA（巨型超级计算机）控制的保时捷卡宴。
  • 《地质风暴》（2017 )设定在2022年，主角马克斯·劳森和莎拉·威尔逊偷了一辆自动驾驶出租车，以保护总统免受雇佣军和超级飓风的袭击。
  • 电影《洛根》(2017)设定在2029年，采用全自动卡车。
  • 《银翼杀手2049》(2017)，影片开始，讲述了洛杉矶警察局的警察K在他的现代Spinner(一辆飞行警车，配备自动驾驶和可分离的顶部监视无人机)中醒来时，Spinner正在接近加州北部的一个有机农场。
  • 《升级》(2018)设定在不太遥远的未来，强调了自动驾驶汽车的危险一面，因为它们的驾驶系统可能被劫持并危及乘客。

20.2 文学中

智能或自动驾驶汽车是科幻文学中的一个常见主题。例子包括:

  • 在艾萨克·阿西莫夫的短篇科幻小说《莎莉》(1953年5月至6月首次出版)中，自动驾驶汽车拥有“正电子大脑”，通过按喇叭和砰地关门进行通信，拯救了人类看护者。由于大脑成本高，很少有人买得起私人汽车，所以公共汽车已经成为常态。
  • 彼得·汉密尔顿（Peter F.Hamilton）的英联邦传奇系列拥有智能或自动驾驶车辆。
  • 在罗伯特·海因莱因（Robert A Heinlein）的小说《野兽的数目》（The Number of the Beast，1980）中，策伯·卡特（Zeb Carter）驾驶的半自动的飞行汽车“同性恋者欺骗者”（Gay Deceiver），后来在策伯的妻子迪蒂（Deety）的修改下，它变得有知觉，并具有完全自主操作的能力。
  • 在Edizioni Piemme的系列Geronimo Stilton中，名为“ Solar”的机器人车辆出现在其第54本书中。
  • 阿拉斯泰尔·雷诺兹（Alastair Reynolds）的系列“启示空间”（Revelation Space）具有智能或自动驾驶车辆。
  • 在丹尼尔·苏亚雷斯（Daniel Suarez）的小说《守护进程（Daemon）（2006）和自由（2010）》中，无人驾驶汽车和摩托车被用于基于软件的开源战中。为此，使用3D打印机对其进行了修改，并进行了分布式制造[281]，并且还能够作为群集运行。

20.3 电视中

  • 2015年CSI电视连续剧“第60秒钟消失”第2季，第6集：Cyber配备三辆看似普通的定制车辆，2009年日产Fairlady Z敞篷跑车，BMW M3 E90和凯迪拉克CTS-V，以及一辆豪华的宝马7系，由计算机黑客远程控制。
  • 《 Handicar》，第18季，2014年电视连续剧South Park的第4集，收录了一辆日本自动驾驶汽车，该汽车参加了Wacky Races的赛车比赛。
  • KITT和KARR是1982年电视连续剧《Knight Rider》中的庞蒂亚克“火鸟”跨式导弹，具有感知力和自主性。来自Knight Rider的基于KITT和KARR的福特野马汽车也像Firebird一样具有感知力和自主性。
  • 2003年电视连续剧NCIS的第4季，第11集《Driven》采用了一种名为“奥托”的机器人车辆，这是国防部高级项目的一部分，杀死了海军中尉，之后几乎令艾比丧命。
  • 电视连续剧Viper配备了银色/灰色装甲突击车，名为The Defender，它伪装成火焰红色的1992年道奇Vi蛇RT / 10，后来又伪装成1998年的钴蓝色道奇Vi蛇GTS。车辆先进的计算机系统可以在某些情况下通过远程进行控制。
  • 《黑镜》（Black Mirror）插曲《讨厌的民族》（Hated in the Nation）简要介绍了自动驾驶SUV，其内部具有触摸屏界面。
  • Bull在一场名为E.J.的节目中讨论了自动驾驶汽车的有效性和安全性。[282]

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