自动驾驶／智能驾驶已经成为了时下最热门的话题之一，那么实现这个技术的决定性因素有哪些呢？
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关于自动驾驶的研究一直是个冷门话题，这次借着各款产品走上前台了，作为从业人员很高兴，居然有这么多人对自动驾驶感兴趣。其实特别多的人把自动驾驶给神化了。我被问到过：“自动驾驶是不是就是不用开车了？那我们直接坐后座车震行吗？”“自动驾驶现在iOS的好还是Andorid的好？”还有没考驾照的朋友“想买个自动驾驶的车，哪种比较好？没有驾照也能开那种”或者我女朋友来自灵魂的拷问“特斯拉的系统和我比，谁驾驶技术更好？”“特斯拉哪能跟你比啊！”特别多的人，把自动驾驶当成科幻，以为上车一坐就能直接睡觉。其实也没错，只不过现在的技术水平还没这么神奇。现在就算是地铁、火车这种在轨道上跑的，也都得有一个驾驶员盯着，更别说是汽车了。自动驾驶其实是有明确的分级的，大多数人理解是第五级，也就是自动驾驶的最终形态。这个标准来自汽车工程师协会（SAE），可以视作行业标准。第一级，有一些辅助技术，但开车时候双手仍然不能离开方向盘。比如说车道保持，你不需要方向盘就能保持在车道内。比如说自适应巡航，自动和前车保持同速。整体而言对驾驶体验的提升不大，但都是自动驾驶的基础性技术。第二级，已经开始可以双手暂离方向盘了。自动驾驶系统能根据路况来自动调整速度和方向，控制车距。比较有代表性的比如堵车辅助，基本可以做到堵车的时候解放双手。最近网上传的那个特斯拉车主堵车睡觉就是这个级别。第三级，这时候已经可以做到有条件的自动驾驶。比如说驾驶员找到车位以后，可以离开汽车，让汽车自动停车。新手司机的一大福音，考不过科目二的朋友可以密切关注此技术。因为是电脑控制，可以做到停的又快又准，很小的空间也能停进去，再也不用请老司机吃饭了。第三级意味着目前的技术水平的最高水准，如果消息不够灵通，欢迎打脸。第四级，基本成熟的自动驾驶。就像地铁驾驶员一样，大多数时间在车上坐着就行了。出门前输入一个指令，车自动开到家门口等你。下车前输入一个指令，车自动去找停车位停车。日本政府要求汽车制造商在 2020 年奥运会之前生产出第 4 级汽车，你可以在上车后选择自己的语言，刷一下信用卡，然后就能自动出发去比赛场馆。非常期待这个功能。不知道现在的出租车司机会怎么想。 ==第五级，车上没有方向盘，一切自动化，车上只有乘客没有驾驶员，就像科幻电影一样，输入位置就自动开到目的地。到第五级实现的时候，估计内燃机技术已经被取代了，没准汽车也能原地起落，永远告别堵车。所以再也不要问自动驾驶是什么了，自动驾驶是一种技术，现在离无人驾驶还有一段距离，但最终会做到无人驾驶的。关于目前自动驾驶的体验如何可以参考这个答案，写得很详尽了：顺便吐槽一下乐视的超级汽车。自动泊车系统早已成熟，拿这个出来说是未来科技，就是利用信息差异来糊弄广大群众了，至少也得有自动巡航吧！为什么自动驾驶技术发展这么慢，到底难在哪里呢？其实在实验室里，无人驾驶根本不是事。如果今天能把北京的路和车都换成一个制式，再设一个隔离带不让人横穿马路，无人驾驶系统今天就能上线。难就难在，路上实在是太复杂了。各家的技术都是核心机密，算法也应该不一样。但有一点是一样的。自动驾驶，在地图上规划了路线以后，需要利用一系列的探测传感器，把路面上的情况告诉处理器，然后再让处理器根据路面状况调整车的速度和方向。首先要有摄像头，然后再利用算法，识别摄像头的内容。这个算法必须极其智能和准确，只能识别汽车是不够的，需要能识别自行车，三轮车，人，或者路面上出现的一只猫和一只狗……而这些形状东西形状五花八门，要做到准确、快速的识别，需要特别完善的算法和无延迟的处理速度。请注意，最重要的是，这套系统必须不！能！宕！机！宕机的话比刹车坏了还要恐怖，因为自动驾驶的情况下，驾驶员很可能放松警惕，完全没有时间及时反应进行处置。还有一点，这个系统必须足够安全。想要导航，了解路况就必须联网。一旦系统存在安全隐患，很可能就被黑客黑进去，控制你的汽车。然后出一个滴滴绑架什么的，一键式自动绑架，支付宝打款放人，不放人的话还能一键式撕票，直接把车开进河里，实现云绑架……《速度与激情的犯罪》～～上面说的更多是软件方面，自动驾驶技术牵扯到的硬件技术实在太多了，我就说一下最容易被群众忽略但却无法忽略的存储吧。存储分四种。第一种是信息娱乐系统的，好比像焊在车上的一个iPad，驾驶的时候可以导航，也可以听歌，看电影什么的。DRAM(动态随机存取存储器）方面主要是DDR3，存储方面主要是e.MMC，代码存储方面主要有QSPI NOR。第二种动力系统的存储。主要是指用于引擎控制和传动控制的存储产品。比如为动力系统提供的NOR产品。第三种是仪表盘、仪表板需要的存储，原理和信息娱乐系统大致相似。不过信息娱乐系统的存储并不能拿过来直接用，仪表盘和仪表板存储产品要至少能耐125度的高温来保障工作的稳定性。最后重点介绍ADAS系统（高级驾驶员辅助系统），也是自动驾驶的核心和基础，这里面牵扯到的存储就很挑战专业性了。首先，可靠性必须特！别！好！手机一年死机一次就能算稳定了，换到自动驾驶上十年都不能死机一次，ADAS的存储是容不得半点差池的。想象一下，一个在马路上奔驰的汽车突然宕机会产生会怎样。可靠是ADAS存储的第一关，没有这个一切免谈。再者就是ADAS系统的存储需要更大的带宽。因为随时感应周围环境的变化，辨识、侦测、追踪静态和动态物体，通过运算与分析，提前预判危险。所以ADAS需要用到大量的传感器。而这些传感器都需要极高带宽的DRAM进行读写。同时，ADAS还需要在DRAM上执行多并发的算法计算。带宽技术可以说是自动驾驶系统的存储中最核心难点。最后，就是封装问题了。其实汽车上留给ADAS存储的空间并不充裕，寸土寸金，必须合理规划。同时，因为也要考虑到和下游厂商的配合，不能产生繁复兼容性问题，才能有效缩短新产品的上市周期和研发成本。还有研发过程中一个一以贯之的理念，就是前瞻性。虽然我们现在处在自动驾驶的第三级，但谁知道过几年会自动驾驶发展成什么样呢？总不能让消费者买车以后每两年去4s店换一块存储吧。就算厂商敢这么做，我们也不敢这么干，这么做根本不可能保证可靠性。期待自动驾驶马上普及，股票已买好，我已经能想象到一边开车一边点钱的画面了……
盖楼房最重要的是地基，做人最重要的是身体健康，所以如果你一定要问我无人驾驶的决定性因素，那毫无疑问是其系统的稳定性。如果无人驾驶只需要百度的准确率、QQ的稳定性和淘宝的满意度，Google现在已经可以开始卖车了。问题是，人命关天啊，任何一个大脑正常的政府都不会允许一堆“大部分情况下应该工作”的车随便跑在大街上的。这就涉及到所谓系统稳定性的要求，这里面主要分为两点，其一是系统本身的Robust，就是说没人折腾你你自己不能崩溃；其二是系统的安全性，也就是有人折腾你你不能崩溃。这个并不难理解，你在用windows的时候，有没有用着用着他自己蓝屏了？你肯定习以为常点重启就好了吧？大不了重装系统？想想如果你的车忽然蓝屏了是什么结果吧。你用Android手机的时候，是不是习惯性先root？想想如果有一个黑客root了你的车是什么结果吧。实际上，这绝不仅仅是“无人驾驶”的汽车对操作系统的要求，每一个现代的控制集成化的汽车都要面临这个问题。就在去年，Jeep的车被人远程黑掉，在高速上想停就停想走就走，得到了车的一切控制权。当然这个hacker是个白帽子的，已经和车主商量好了，就是做个实验。结果Jeep整个崩盘，危机公关也不太顺利（毕竟车被黑了）。从一个侧面反映出，在我们的车越来越智能化的今天，系统的安全是多么多么的重要（和被忽视）。在我们玩手机的时候，我们更注重的是其附属功能，游戏啊社交啊上网啊，而非其安全性和稳定性，白苹果了重启就好。然而对于汽车，附属功能所带来的是大量未经完整验证的代码，也就是无限bug的可能，任何一个失误都有可能会对车的安全性造成威胁。因此如果你现在问我，将来无人驾驶的OS会用什么，我会回答你，肯定不是你用过的系统，甚至不会是你听说过的系统。因为你用过的系统，不是我刻薄，都是垃圾。那么怎么才算一个合格的操作系统？我在去年参与了我们公司Compiler的新版本的ASIL C（Automotive Safety Integrity Level C）的证明工作。ASIL是一个用在汽车系统上标准，这个标准有ABCD四级，D是最难的。ASIL C其中有一条要求是，你的Compiler的每一行代码都必须被test过，同时每一个if语句都要被evaluate过true和false。bool IsPrime(int k)
if (k & 2)
return false;
for (int i = 2; i & k; i++) {
if (k%i == 0)
return true;
return false;
比如上面的例子，就要至少运行f(0), f(3), f(4)。然而有时候这并不是那么容易的事情，我们把上面的例子稍微改一下static int SpecialSqrt(int k)
if (k & 0)
return NaN;
... // other code
bool IsPrime(int k)
if (k & 2)
return false;
for (int i = 2; i &= SpecialSqrt(k); i++) {
if (k%i == 0)
return true;
return false;
我们为IsPrime函数做一个特殊的快速整形Sqrt，正常人都知道应该check一下负数对吧？好了，你发现这个check是永远false的，因为你的IsPrime里已经check过一次了。这时候你有如下几个选择：1、直接拿掉这个check；2、写一个文档说明为什么这行函数无法test到但是依然有存在的价值；3、把static删掉，直接call SpecialSqrt()。这样的例子数不胜数，把一个上百万行的程序每一行都运行一遍，谈何容易？不要小看了这件事，有大code base的朋友不妨试试，你们的validation的coverage有多少，一般而言，70%就算非常非常棒了，这还不考虑if的两种情况。而比这个还要变态的是ASIL D，要求MCDC coverage。什么意思呢？以下这个代码if (a == 1 && b == 2 && c & 0)
c = a + b;
你需要让每一个branch都运行到，即(0,*,*), (1,1,*), (1,2,1), (1,2,-1)至少四个case。这个在你if语句写得复杂的时候，简直就是一场恶梦。然而想到自己的生命被这种level的验证保护着，是不是稍微放松了一点？因此，这样巨细靡遗的验证和测试是目前最核心最重要也最不可缺少的决定性因素，很多时候，证明一件事比证伪要难得多的多。最后，为什么我不想回国画网页写app？「我今天试了一下，功能好像基本都能用，明天上线吧。」
泻药本人之前一直在关注自动驾驶来着，一个是因为之前在大学学过AI相关内容，再一个就是本人已经决定下一辆车一定要买带有自动驾驶技术的汽车（一个人开高速好辛苦）回到正题先说结论：自动驾驶现在仍然只是一个看上去很美的产业。各家的解决方案都越来越成熟，但最终是否投产，决定权仍然在汽车厂商上。而有影响力的汽车大厂屈指可数，各家又都不愿意用核心车型冒这个险。举个例子，凯美瑞、雅阁、速腾等车型要是上自动驾驶，那别家一定会跟进的。同时，自动驾驶现在看来还是太贵了，明明就一个代驾就能解决的问题啊，但定价背后却要背着无数研发成本。世界各地各种诡异的路况是很大的挑战，毕竟这些车型畅销世界。可能在城市高速路上解决了，但下乡走荒芜的国道。突然路上出现一群羊，自动驾驶没见过羊，反应不及时怎么办？这不是胡说，我过年开家里的车回老家的时候在路上突然徐徐而过一只驴，一个急刹，非常凶险。（我爹开车的时候还撞死过一只牛……）自动驾驶就是前景看起来很美，但离变现还远的一个产业，可以保持谨慎乐观，但不要盲目的吹捧。谨慎的乐观，嗯（这不是我爹！更不是我！）上面有答案还提到了存储。存储确实也是一个技术重点。举个例子，一个正在行驶无人驾驶汽车，平均每秒产生1G的数据，这个吞吐量已经可以逼近一些小型服务器了。而且这些数据必须马上处理，上网站顶多是卡一卡，在自动驾驶别说卡一秒，卡0.1秒都会出事。存储的可靠性要求不亚于刹车，但存储又是电子元件，把稳定性提高到这种近乎苛刻的标准，技术难度极高。要是你的储存不好，你就会被卡成这样当然，对于未来还是要有好的期望的当下，自动驾驶相关的行业，很多都成为了新的投资增长点。刚才说到的存储就是一个。而且相对来说风险更低。自动驾驶成了，存储水涨船高。自动驾驶最后做不成，车载娱乐系统也得用上存储，而且需求只会越来越大。至少就目前而言，车载娱乐系统是目前车载存储产品的最大的一块市场。来自隔壁群做储存的孩子的期待的眼神现在消费者对车的追求，已经远远不满足于驾驶体验了，正在慢慢成为个人电子消费品的一个延展。要更专业的车载音响，要更大分辨率的控制娱乐台，要车载导航，甚至要车载网路无线。自动驾驶其实就是这种车空间娱乐化的终极需求。而这种泛娱乐化的趋势，最终会转化为车载系统的专业细分化。Google 出算法，美光出存储，Intel 出处理器，TDK 等一系列厂商出传感器，最后在作为整合成一个完整模块镶嵌到汽车上。我们都见过原厂的车载的导航，虽然很可靠，但在易用性上甚至比不上一台1000块钱的手机。这也就是为什么，自动驾驶能带动一系列新产业的发展。一是消费者驱动，二是车厂必须依赖其他厂商的技术。未来总会来的。一边泡澡一边开车，指日可待综上，自动驾驶目前最大卖点仍然是炫酷。在实用性上到底能走多远，2020年见吧。
我来唱点儿反调，说说智能驾驶的弊端：1、首先我们不得不说这个老生重弹的问题：系统的安全性。无人驾驶整个系统一旦瘫痪，或者被黑，该怎么办？我的眼前出现的满是科幻片中的画面：《刺客联盟》中的安吉丽娜·朱莉终于不用带着新入行的菜鸟杀手詹姆斯·麦卡沃伊练习甩枪这种老土的技术了，武术、器械什么的也都out啦，只需要一台电脑入侵无人驾驶汽车的操控系统，制造一场因芯片故障而导致的车祸即可。也或者刺客联盟不复存在，取而代之的一定是黑客联盟。试想一下，当无人汽车的系统被黑或者瘫痪蓝屏，而在汽车当中的人却正在看书玩游戏或者睡觉，对于即将到来的危险根本不知情，所造成的伤害将会远远大于现在的车祸。2、关于无人驾驶发生车祸的责任该如何界定。当驾驶已与人为因素无关，那么发生车祸了我们应该找汽车制造商，软件开发商，还是网络服务商？我不知道google有没有思考过这个问题，保险公司有没有思考过这个问题，但这一定是一个难有清晰解思路去解决的问题。我们知道无人驾驶技术是由硬件、软件与网络共同来完成的，那么一旦出了重大事故，没有留下清晰的线索，这三方会互相推诿责任。汽车生产商说是软件出了问题，系统供应商说是网络突然出现中断，而网络服务商说是汽车的某个传感器不灵敏了没有接收到网络指令，成了一个恶性无解循环。难不成在每辆车上都要安装一个坚硬无比的“黑盒子”？如果责任认定每次都非常久，受害人无法顺利得到赔付，还有谁愿意触碰这个烫手的山芋。3、最近在国内一直闹得沸沸扬扬的专车事件，很多出租车司机认为打车软件影响了他们的生意，于是开始聚众甚至是闹事。如果有一天无人驾驶上位，不再需要司机了，那么会有多少人陷入失业的危机当中？出租车行业，货运行业，驾校的教练们肯定要泪奔了。这个人群实在太巨大，他们能否顶得住失业的压力，国家又能否顺利的过渡？还有很多有趣的小问题，譬如赛车，这将会成为一个比高富帅还要高富帅的贵族运动了。以后都无人驾驶了，汽车厂商都在比拼更好的内饰，更优良的服务，哪里去弄“高端”的手动驾驶的汽车练习呢？就算弄到了，还要找场地……Oh my god，这样的开销，恐怕就连富二代也要摇头说NO了。以后运动型、商务型、越野型车辆是不是都会变成无人驾驶型。而宝马一直追求的驾驶乐趣也不复存在了，每个人都成了乘客。说好的公路旅行，说好的翻山越岭呢，还让不让小伙伴儿们愉快地玩耍了。缅怀这些美好的办法，只能反复温习《速度与激情》系列了……
恰好刚写了篇稿子投给了知乎专栏“科技蜘蛛”，搬运到这里来 :-)个人认为如果你今天开始备孕的话，全自动驾驶车或许勉强可以赶得上给孩子做成人礼。当然这还取决于你备孕过程的长短...某年某月的某一天，“司机”这个称谓会具有与今天我们的理解完全不同的意义（说的不是老司机啦）。想象一台车成为一场流动的盛宴，宾客交欢，觥筹交错，不觉日已西沉…打住，这样的场景还得个几十年。那么，是什么横亘在我们面前，为什么人工智能高歌猛进的今天，距离自动驾驶的明天，仍相去甚远呢？这其中的重重关卡恐怕只有从业者才能领会。简而言之，我们从技术层面（车的问题）和心理层面（人的问题）总结了出了以下几个挑战。车的问题——技术难点对环境的感知关于谷歌无人驾驶汽车（以下简称 G-car），一个长久以来的误解可能就是：它是全凭自己在行驶过程中实时“看”到的情境来做决定的，而事实上，它走过的每一步都是工程师们用汗水洗刷过的——他们会事先在目标路线上来回数遍，绘制一份尽可能详尽的3-D地图教给
G-car。显然这是个很耗时的工程，那么为什么要这么做呢？答案是为了省下运算时间和能量，来处理行人，车流和其他各种实地行驶过程中的突发状况。可是，谷歌的 3-D 地图目前也只覆盖了很有限的几片实验田，如加州景山。待到自动驾驶上路那一天，这样地图不仅要大面积覆盖，而且要随时更新，这庞大的工作量不言而喻。然而计划总是赶不上变化，牛津大学的研究者对英格兰一条长 6 英里的街道特征进行了为期一年的记录——结论是街景始终在改变，单是一个转向路标就挪动了三次。如果再考虑到天气变化，难度就更大了。比如在常常大雪封山的日本北海道，为了给司机标示出路面的宽度，随处可见下图这样指向路肩的小箭头。如果你看过电影《非常勿扰》的话，很自然就会想起笑笑姑娘（舒淇）曾经告诉过你它们是做什么用的，可是，如果你的爱车没看过呢？对此，谷歌的信心来自于，随着越来越多的自动驾驶车上路，会有源源不断的路面信息传回绘图小组。当然，如果各个公司的自动驾驶研发团队能够共享信息的话，这个进程会快很多。从另一个角度来讲，提前绘图也不是唯一出路，钢铁侠的 Tesla 就更倾向于依赖对图像和传感器信息的实时处理。不过目前来看特斯拉主要是辅助驾驶，还没有
G-car 那么激进的无人驾驶。长远来讲，哪条路子走的更稳仍未可知。对意图的理解仅仅看到周围是远远不够的，你还要知道正发生着什么：一个包裹着你轻柔的致富梦想的塑料袋在风中飞舞，需要躲避吗；路旁一位行人一边通话一边四处张望，她确定是要过马路吗；交通警察挥舞的手势透着机械舞的韵律，那到底是什么意思，等等等等。这对计算机视觉提出了非常高的要求。就像一个坏脾气的学霸在给你讲解习题的时候常常咆哮的那样：为什么这么简单的东西你就是不懂？这其实是在人类理解机器视觉或者笼统的讲，机器学习，的时候常常遇到的一个困境，即机器善于处理我们认为的困难问题比如下棋，可更多的时候它像个书呆子一样面对现实生活一筹莫展，尤其是涉及推断另一些人的决策的时候。正如今年2月14日谷歌汽车的艳遇一样，它天真的以为后面驶来的公交车会让路给它，而这次任性的变道结果就是：好基友
Tesla 当然不忍心看着 G-car 独自挨骂，于是就在上个月，它也急吼吼地撞了。起因是它前面的一辆正在行驶的车为了避让路边停靠的小货车变道了，于是后面耿直的
Tesla 就径直撞上了小货车，前车的心思看来它没懂啊。诚然类似的错误人类司机也是难免，并不是要求自动驾驶汽车面世伊始就开得天衣无缝，观众们的普遍要求是：比人类司机好就行。但仅此一点，就说不准。要知道谷歌汽车自2009年起，已经累积了130多万英里的驾驶经验，而与之相比的是，美国司机平均行驶逾亿英里发生一次致人员死亡的严重交通事故。以目前自动驾驶这么小的里程样本，还远不足以驱动传统的计量方法来对它统计意义上的安全表现给出可靠的估计，简言之，它还有hin长的路要走（字面意思）。与此同时，也需要开发新的检测自动驾驶技术安全性能的方法，否则以现在这个速度，实验到天荒地老也不会有结论。对“人-车接口”的控制自动驾驶这一季良药多以电动汽车冲服，这一方面得益于电机易于精确控制，另一方面也是二者受众重合度高，便于推广。只要前面两个问题处理的好，且行人没有摆出各种经典的道德困境队形（如 trolley dilemma）来刁难它，“开车”这件事情本身并不是很困难。自动驾驶普及并联网之后会是一片喜人景象。线路优化，汽车共享，智能交通统统不再是梦，更不用说规模效应一旦形成，路标交规行人等，都势必会做出相应的调整以适应，这样一个自动驾驶友好型交通环境，会反过来减轻它感知和理解方面的困难，形成正反馈。而在这之前，即便是最先进的自动驾驶汽车还是会时不时地身陷超出其智慧所能处理的环境。届时，就靠人类接管了。于是引出了自动驾驶或者更广泛的意义上来讲，辅助驾驶，都面对的一个问题，交接。它该如何把备胎驾驶员从睡梦中摇醒（下图，Tesla 司机在自动巡航时睡着了），从电影拉回现实，或者中断他的通话成功的引起他的注意？要知道一个聚精会神沉浸在在公路追逐片里，盯着连环撞车镜头的人，错过任何语音灯光提示都不稀奇。最终人们发现还是笨办法靠谱－震动－－只要0.8秒钟就可以让一个正专注于回邮件的乘客切换到“司机”模式。那么于此同时，车辆该怎么告诉他危机所在的方位呢？之前有研究显示“身着有触感的腰带，人对其水平方向上震动的感知可以精确到10度”，所以可以根据需要人类查看的空间方位来刺激相应的人体部位。不过，即使震动警告可以有效做到这一点，让它跟繁杂的其它信号如灯光，蜂鸣，语音等同时作用，可能反倒让人无所适从：大脑被“警报洪水”过载了，蒙圈儿了...为了避免上述情况。合理的建议是不同的警告模式用于人类接管过程中的不同阶段。比如用震动来唤起人们的注意力，再用可视化的方法告知危险方位，这样一来就同时利用了二者的优点：既触觉使人迅速反应，视觉精确告知待处理的情况。不过笔者认为，试想你在车里，吃着火锅唱着歌，突然爱车虎躯一震你心头一紧，这时候，不论它是要你处理无关紧要的麻烦，还是交给你生死攸关的抉择，这都不是什么好的体验，也不是自动驾驶的初衷。其实，乐观的来讲，技术问题一直在进步，只要其增速不减，那么达到某一个固定目标只是时间问题。而另一个难题在于，如何让人们接纳这个新鲜事物呢？人的困惑——信任危机如果说解决车的问题要晓之以理，那么面对人类阵营就只能动之以情了。首先要面对的就是，我们准备好了吗？技术巨擎和机动车厂商在自动驾驶上砸了数十亿美元，他们迫切希望公众信任这样的汽车，可是，据密西根大学交通研究院j的一项调查显示，对自动驾驶汽车的信任问题仍是司机的一块心病：四分之三的美国司机对乘坐自动驾驶汽车表示恐惧或者担忧。当被问及是否愿意购买或者租用自动驾驶汽车时，他们的回答也不容乐观。超过三分之一的人表示：门都没有。究其原因，安全问题还是人们最关心的。好消息是，这种疑虑会被逐渐打消。大众汽车此前做过一个名为“绿野仙踪（Wizard
of Oz）”的研究，让志愿者乘坐由人类司机驾驶的汽车，但同时使他们误以为这是一台机器操控的自动驾驶汽车。尽管一开始都惴惴不安，十来分钟后乘客们都基本能够放下焦虑享受舒适的旅程了。类似的关于信任的研究，佛吉尼亚理工交通研究所也有一份，他们招募了几十位志愿者，实验要求被测人员保持警惕，观察路面和周遭情况以便必要时控制汽车。但绝大多数司机都表示自己很快就放松下来了，手脚也都脱离了控制位置。（呵呵，参见前面那位睡着的同学。这么容易就放松警惕到底是好是坏呢。）人类对自动驾驶的不信任，一类源自于对技术本身的怀疑态度。而另一层更深入的恐惧则直指掌握技术的那些人的道德准则。在车载雷达的眼里，路上每一位行人都是一个漂浮的“生存几率”，或者说“抗撞击指数”，情非得已的时候，它也只好动用这些数字来擅自决定“牺牲”其中的哪一个甚至一些。那么，假设我们是自动驾驶汽车里的乘客，会期待自己的座驾按照什么道德准则来行事呢？是下面的左边还是右边呢？来做个小测验吧：道德准则测试 。收集了大量测试结果后，一篇发表在《科学》杂志的文章作出了总结：我们希望路上所有的车都具有高尚的情操在必要的时候可以舍己为人，除了我自己乘坐的那一辆之外。（呐尼？）事实上，大部分人都表示不愿购买被预写入了“舍小家为大家”程序的车辆，你呢？一面是日新月异的技术，一面是心思诡谲的众人，夹在这其中的立法程序走那叫一个跌跌撞撞。不过，那就是另外一个故事了......结语话说回来，工业化进程一步一个脚印，这些雷区哪一个没踩到过。我们学到的就是：总会有方法解决，如果机器的智能遇到了瓶颈，实在不行还有人类自己的思维可以改造。先让层出不穷的辅助驾驶技术在培养群众基础的同时广泛积累经验，再在小范围内试点全自动驾驶特区以点带面，待时机成熟结成统一战线争取全面胜利?。一则有意思的小故事，说是每到911纪念日，世贸中心遗址就会竖起两道光柱，上达几千米，百余公里外清晰可辨，而对于迁徙路过的鸟群来讲，它们的生物导航系统会误以为这是自然光源，从而盘旋其周无法逃离，后来在鸟类学家建议下，光柱每隔一段时间会关闭20分钟，放飞它们。我们跟机器的相处也是一段学习：机器学习开车，而人类，学习与机器同行，要有两只伸出的手，才可以友好地握在一起。－－－ END－－－注：图片均来自网络，侵删。
技术不是决定性因素，法规才是。只有自动驾驶的法律问题解决了，技术很快就突破。因为什么？因为钱多啊。
谢谢邀请著名的诗人布莱希特曾经说过“科学的唯一目的，在于减轻人类生存的艰辛”。这样看来前人对科技发展的终极态势早就有了很好的预测。随着科技的快速发展，好像周围的一切都在向着智能化方向发展，譬如上面提问的关于当前火热的智能/自动驾驶的技术。让我们不妨想下自动驾驶/智能驾驶的技术一旦广泛成熟应用之后，将会带给我们什么：不用考驾照、交通事故也会锐减、最重要的是可供我们支配的时间也会增多，简直越想越开心！！！那么让我们先拉回正题先解决这个技术问题，影响这项技术的因素无外乎外部因素与内部因素，这样再具化一下不难分出三方面决定性因素：人力物力的投入、社会的准入标准、技术本身的突破点等。1、人力物力的投入，没钱没人什么事都没法做！技术的发展需要大量的优秀人才与物资的支持，这是技术发展的源动力，同样自动/智能驾驶技术的发展也是如此，国家必须给予其更多的支持与投入。2、社会的准入标准，你做的事情首先得被认可才行！这就要考量整个社会对自动/智能驾驶的要求，究竟怎样的标准才能符合大众对自动/智能驾驶需求，了解现在未来大众对该技术的要求也是不一样的，这也将是技术发展方向的重要性因素。3、技术自身的突破点，自己不努力怪不了其他人喽！这里主要指的是技术上的核心部分的突破，这也是内因，最最核心所在，所以下面我们可以具体分析一下~譬如从当前自动/智能驾驶的发展态势来看，技术上主要可以提供给我们三个层面的帮助：环境感知（自动驾驶的数据基础，提供车辆周边环境的状况）、决策协同（决定车辆的行驶速度、方向等问题）、控制执行（对决策的执行），通过三个层面的需求共性来看，我们不难发现数据的存储能力是自动驾驶／智能驾驶技术发展的决定性因素，就像是世界上可学习的知识无穷尽，究竟能学会掌握多少那也要看看你的脑容量了。存储产品既然如此重要，那么现在市场上的存储产品发展的现状如何，未来存不存在可以满足我们对自动/智能驾驶需求的存储产品？！在万千存储市场上我们经常会听到我司的科技存储产品，其实在第三级自动驾驶中美光科技研发的存储产品已在广为应用，同时美光科技为支持第4级智能自动汽车所预见的e.MMC 5.2、XTRM Flash 和LPDDR5 等产品也都有强大的发展潜力，而第5级美光科技也将直接与 OEM、芯片组合作伙伴及行业合作伙伴合作，规划和定义这些产品，提供更高级别的带宽产品，满足智能自动驾驶对大容量存储的需要。出处：级结尾部分）同时不得不说的是在自动/智能驾驶的重要应用ADAS系统（对存储系统的要求最为严格方面），美光科技对自身的存储产品也制定了更为严格的要求:1、内存上：更高带宽2、尺寸上：小尺寸，高密度。多芯片封装技术通过将不同属性的介质封装在一起，有针对性的实现各自的应用，降低了内存占用，从而提升使用效率。3、国际标准，安全存储，为此美光科技积极参与了ISO26262标准的制定，该标准是用于规范道路上汽车运行安全的主要国际标准，新能源汽车的安全控制领域已经有越来越多尚在开发中的安全系统开始遵循这一标准。
总之自动/智能驾驶技术的实现离不开以上三方面的因素，社会大众对科技的发展还是抱有很大的期待，现在主要就是第三方面也即技术上的核心突破，而存储产品将是实现其突破的关键所在，同时我们有理由相信科技不断的发展和前进以及越来越多尖端存储产品的诞生，定会为自动/智能驾驶技术的实现带来强大的助力。
决定性因素就是你敢不敢坐
我觉得自动驾驶是一个很庞大的系统，需要多方面技术的配合，比如激光雷达，毫米波雷达，图像处理，数据融合，路径规划，GIS，动力学等多行业的技术。
决定性因素之一应该是智能驾驶怎么预防从前后左右突然窜出来的二、三轮电瓶车，绿化带冲出个大妈怎么预防肯定要研究十年，嗯，至少在中国是这样
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