自动驾驶汽车的危险：是什么阻止了自动驾驶汽车在全球的普及

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然而，据《财富》杂志报道，有人担心“全自动驾驶”这个名称可能会误导一些司机，他们可能会错误地认为他们的汽车不需要监督。监管机构已警告用户密切监控该技术，并“采取行动保护公众免受不合理的安全风险”。

根据Medium2018年发布的图表，2020年是全自动驾驶汽车开始进入市场的一年。然而，按照行业标准，即使是特斯拉的全自动驾驶软件也只能算是高级驾驶辅助系统(ADAS)。

那么是什么阻碍了自动驾驶汽车的发展?让我们更深入地了解自动驾驶汽车在进入市场之前需要克服的一些更重要的问题。

机器像人类一样思考的谬论 

需要克服的最大问题之一是，尽管物联网技术取得了巨大进步，但计算机距离拥有人类的智能水平还有很长的路要走。

当然，当涉及到识别图片中的物体或在静态环境中执行简单命令等个人任务时，机器的表现远远超过人类。尽管如此，其中许多技能不适用于更一般的情况。

虽然驾驶汽车和理解何时出现红灯的行为可以通过简单的机器来实现，但在驾驶过程中发生的大量变量意味着需要机器获得高度的智能和适应性。

在2017年的一篇文章中，领先的机器人和人工智能研究员Rodney Brooks表示，由于驾驶时出现的“边缘情况”数量众多，自动驾驶汽车在短期内是不可行的。这是指异常事件发生的频率——例如他人驾驶不当、道路上的障碍物以及误导性的道路标记。

例如，虽然人类天生能够对异常事件做出反应并做出迅速调整，但机器可能很难理解如何调整自己的行为以正确方式对前方的道路做出反应。

传感器的障碍 

自动驾驶汽车使用多个传感器与周围环境进行交互。这有助于检测行人、其他车辆和机器人标志等物体。摄像头还可以帮助汽车查看物体并了解车辆与其路径上的任何物体之间的距离。雷达还可以绘制其他车辆和物体的速度和方向图。

这些传感器向汽车的控制系统提供反馈，以建议转向或停止的位置。全自动驾驶汽车需要各种传感器来准确检测物体，同时在各种可能的条件下快速确定物体的距离和速度，以始终确保安全。

然而，恶劣的天气、密集的交通、风化的路标或损坏的标记等因素会显着影响传感器的功能。

为了让真正的自动驾驶汽车发挥作用，所使用的传感器需要高度自适应且足够强大，以理解各种环境中最恶劣条件下的信号。鉴于特斯拉车型发生了汽车撞上停放车辆的事故，这表明开发可靠的自主传感器仍有一段路要走。

网络安全恐

自动驾驶汽车在技术理解和应对障碍方面的安全性可能存在广泛的担忧。尽管如此，互联车辆也可能成为网络攻击的受害者。

交通记者克里斯蒂安·沃尔玛 (Christian Wolmar) 报道称，“其他计算领域已经发生了广泛的黑客攻击，例如大数据黑客攻击和安全漏洞，而且这将发生在自动驾驶汽车上。”

考虑到与被黑客入侵的车辆相关的危险，汽车固件中的任何安全问题都会导致广泛的中断——这使得在进行严格测试之前很难看到自动驾驶汽车的推出。

惧保险的复杂性

自动驾驶汽车的推出涉及大量财务问题。保险的问题，如果发生事故，责任在哪里，这是一个需要克服的大障碍。

传统上，司机为他们的汽车支付保险，以涵盖发生的任何事故。尽管如此，当车辆完全自动驾驶时，车主没有理由在很可能是车辆本身的过错时付款。

自动驾驶汽车的到来将引发车主购车方式的改革。如果保险落在制造商身上，它可能会看到车辆成本进一步上涨。在一个越来越习惯于通过HP或PCP融资购买车辆的世界中，所有权的复杂性可能会让潜在买家完全反感。

也就是说，毫无疑问，自动驾驶汽车将在未来的驾驶中发挥作用。无论技术及其复杂的内涵发展到我们可以在十年末看到私人车辆上路的程度，还是更有可能看到某种形式的轻型运载工具推出，这都证明了互连性和潜力为了行业的创新。