無人駕駛汽車大規模應用面臨的主要障礙

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無人駕駛汽車能實現包括我在內的許多人所設想的革命性變化嗎?在這篇文章的第一部分中，我曾提出自動駕駛汽車是否會像賽格威平衡車一樣的發展趨勢，並從很高的期望值被降級到非常狹隘的應用領域。為了避免重蹈賽格威的覆轍，自動駕駛汽車開發者必須克服在規模、信任、市場生存能力和管理二次效應方面面臨的重大障礙。

現在，我會進一步概述更多的挑戰。構建和證明自動駕駛汽車是一個重要的第一步。將無人機擴展到工業規模和強大的業務運營，提供運輸即服務(TaaS)是一個更大的步驟。這裡有7個與規模有關的巨大障礙。

1.大規模生產。用自動駕駛汽車技術手工製作或改裝幾千輛汽車對於開發和測試來說已經足夠好了。工業化將需要大規模生產數十萬輛汽車。但是，正如特斯拉從慘痛的教訓中學到的那樣，大規模生產汽車遠遠要比看上去要複雜得多。

2.電動充電技術設施。幾乎所有的自動駕駛汽車技術都是在電動汽車平台上開發的。電動汽車要想在任何市場上大規模運營，就必須建立全新的充電基礎設施，這需要大量的時間和金錢。

3.地圖。詳細的、高清晰度的地圖產業化是制約無人駕駛汽車運行的一個因素。儘管汽車上裝有感測器、攝像頭和軟體，但它們需要最新的地圖來確定自己的位置和行動。

4.車隊管理和運營。工業化將需要成千上萬的廣泛分布在大城市服務區的無人機進行完美的維護和高效的運行。這樣做不僅僅是清潔車窗和清理內飾，還需要在汽車內維護複雜的計算機系統。這將需要複雜的預測分析，還得對電池進行充電、分派任務和負載平衡任務，以應對各種的客戶需求。公共安全和商業生存模式都依賴於此。

5.客戶服務和經驗。自動駕駛汽車TaaS的服務就像一個建立在移動酒店基礎上的酒店業務，沒有現場工作人員。即使是最短的行程也可能變得任意混亂和無序，特別是在沒有人監督的情況下。可接受的服務和體驗也必須擴展到非客戶目標，因為無人駕駛汽車必須與行人、自行車、其他駕駛員、應急人員、其他公司的無人駕駛汽車以及道路上許多其他參與者進行互動。

6.安全。總體來說，計算機安全是一個具有挑戰性的問題，而由車輪上的計算機組成的網路化軍用計算機將成為有吸引力的黑客攻擊目標。還有物理安全問題，包括對汽車不滿意的路人和旁觀者、惡作劇者、暴徒和其他人在內的人身安全也可能給乘客和公眾帶來安全問題。

7. 快速定位。Waymo和其他人在鳳凰城那些標識醒目、燈光明亮、布局精緻、相對文明的街道上所學到的東西，但有多少能夠被波士頓那些不那麼有質詢的柏油馬路和環形路，或紐約、巴黎和北京這種極其擁擠、行人眾多的市中心所借鑒？這不是全部。這就是為什麼每個開發公司都要在多個地區進行自動駕駛汽車測試，以便了解當地基礎設施、天氣、文化規範等的特性。並且找到快速和良好解決本地化障礙的方法。

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