制定自动驾驶汽车规则
自动驾驶汽车是个好主意。为什么？因为一个投入大量能源和宝贵资源来建造复杂机器的世界，这些机器大部分时间都在无所事事，这很难走上可持续发展的道路。去年，分析师Statista报告说，制造商组装了 9470 万辆轻型车辆（轿车和货车），到 2023 年，这一数字预计将增长到 1.117 亿辆。这一增长在很大程度上是由中国和印度的中产阶级推动的，因为他们正在寻找出路花掉他们的新财富。然而，至少在美国，汽车只不过是装饰郊区房屋的车道，仅花费 8% 的时间将人们从 A 点运送到 B 点。
即使在执行其设计的工作时，配备传统（内燃机）发动机的车辆也会以妥协的方式进行。据《大西洋月刊》报道，超过 80% 的汽油能源被汽车的低效率浪费掉了。在我们的生活中，没有什么比这更浪费能源了——甚至接近于此。电动汽车的机械效率要高得多，但在其构造过程中仍会消耗大量能源，在运行过程中会产生碳（除非用于充电的电力来自可再生能源），并且与传统汽车一样可能闲置在车库里。
有迹象表明，最新一代的潜在司机确实在质疑购买他们将拥有的最未充分利用的资产并每年支付约 13,000 美元以获得特权的疯狂行为。此外，年轻人发现在线购物、点播电视和社交媒体使他们能够做许多前几代人需要汽车才能完成的事情。此外，大多数年轻人生活在拥堵、缺乏停车位和复苏的公共交通系统共同使他们远离道路的城市。
这些千禧一代是未来的消费者，也是对交通有不同看法的一代。熟悉零工经济，对他们来说，无论何时何地都能通过智能手机屏幕叫车似乎是出行的明显答案。花一大笔钱买一个通常固定在停车场或交通队列中的钢箱不会。这就是为什么汽车公司、网约车公司和互联网巨头竞相推出仅在需要时才租用的自动驾驶车队。
软件是挑战
自动驾驶汽车的硬件非常先进。诸如使用激光构建环境 3D 图片的 LIDAR、雷达、GNSS、云连接、接近传感器和摄像头等技术协同工作，将车辆周围发生的事情的准确图片呈现给它的“大脑”。当汽车的计算机必须分析所有这些信息，计算出接下来几秒钟内会发生什么，然后决定下一步做什么时，挑战才真正开始。
根据该行业的大公司的说法，这个复杂的汽车工程问题的答案是教汽车像人一样思考，方法是向它展示可能出现的情况的例子，然后告诉它该怎么做。因此，前方减速的汽车会触发自动驾驶车辆逐渐制动，红灯会触发受控停止，学童意外跑到路上会触发紧急操作。当情况不太明确时，问题就来了。作为经济学家指出，吹过车道的塑料袋会不会被误认为是奔跑的孩子，水坑会被误认为人行道上的污水坑，或者一堆雪会被误认为是停放不当的汽车？当车辆撞上道路工程迫使它改道到计算机内存中存储的数字地图中未包含的路线时会发生什么？
更糟糕的是，几乎不可能为根据人类驾驶员检测到的信息并在不假思索的情况下做出反应的算法编写代码。例子包括不屈服的骑自行车的人；没有打信号就转弯的初学者；和跌跌撞撞地走上马路的醉酒行人。也很难伪造满足硬性规定例外情况的软件。想象一下在双车道高速公路上有一辆抛锚的车辆，中间有一条实线。人类司机在安全的情况下越线超车，但自动驾驶汽车顽固地拒绝违反规则，一直等到障碍物被清除。
这不是人类司机无视法规的唯一情况。例如，澳大利亚人习惯性地在安静的高速公路的外侧车道行驶，即使标志指示他们应该使用内侧车道“超车时除外”。在英国，大灯闪光灯应该正式只用作警告，而大多数英国人使用信号来向另一位司机表明他们可以停车。
解决错误的问题
在急于上市的过程中，自动驾驶汽车制造商试图解决错误的问题。让自动驾驶汽车适应人类驾驶环境的难度与 19 世纪之交纽约街头第一辆传统汽车的难度一样大。然后，道路上为数不多的“无马车”不得不在全市10万匹马和每天堆积的数百万磅马粪之间穿行，平均速度仅略高于步行速度。
但到了 1920 年代，当福特 T 型车使汽车变得负担得起且实用时，纽约的交通基础设施已经完全围绕汽车司机的需求进行了重新设计——行人、骑自行车的人，嗯，马匹排在第二位。在其他地方，1920 年代洛杉矶的设计在很大程度上是由汽车决定的。从 1910 年开始的十年快速扩张期间，人们可以轻松地乘坐汽车四处走动，从而形成了洛杉矶人口密度低和郊区偏远的局面。
这种激进的方法是安全引入自动驾驶汽车所需要的。例如，将人为控制的汽车和自动驾驶汽车分开将消除许多自动驾驶汽车的计算机可能难以做出正确决定的情况。同样，让行人和骑自行车的人——以及那些讨厌的马——远离自动驾驶汽车将消除对数千行专门用于避免事故的代码的需求。
事实上，由于经济需要，历史的教训很可能会被忽视，我们将花费几十年的时间通过调整当前的道路系统来从传统车辆过渡到自动驾驶汽车。但是有一天，当每个人都习惯了爬上汽车然后坐下来放松的想法时，该系统将被设置为完美地满足与 William Clay Ford Jr 预测的商业模式相关的纯自动驾驶车队的需求., 福特汽车公司执行主席。早在 2000 年，小福特就认识到，他的公司的未来将是一个拥有汽车并仅在驾车者需要到达某个地方时才提供给他们的汽车。
在那之前，自动驾驶汽车软件工程师将面临一场艰苦的斗争，不幸的是，他们设计的汽车将会发生事故。
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