可以想見，自動駕駛汽車將是未來交通運輸的方式。據報道，到2020年底，將有1000萬輛自動駕駛汽車上路。這些汽車就像無人駕駛的出租車一樣，把乘客載運到他們的目的地，將包裹和原材料從一個城市運送到另一個城市，它們還可以為全國各地的住宅和公寓提供雜貨、餐飲和包裹等。
盡管人們對自動駕駛汽車秉持樂觀的態度，但在這看似益處良多的背后，隱含著同等的懷疑和擔憂。
根據美國汽車協會（American Automobile Association）于1月份以及蓋洛普（Gallup）于5月份發布的兩項調查表明，63％的調查者對乘坐完全自動駕駛的汽車感到不安，超過半數的人則表示他們絕不可能單獨乘坐自動駕駛汽車。
人們這些負面的情緒并沒有得到太大改觀。今年夏天，三項分別由布魯金斯學會（Brookings Institution）、智庫HNTB以及公路和汽車安全倡導者（Advocates for Highway and Auto Safety，AHAS）展開的獨立研究表明，大多數人對無人駕駛汽車的安全性存在一定程度的質疑。在受調查人群中，超過60％表示他們“不太愿意”乘坐自動駕駛汽車，近70％則對與其共享車道表示“擔憂”，59％的調查者預測自動駕駛汽車比人為駕駛的汽車安全性“更低”。
事實上，大約94％的車禍都是由于人為失誤。據統計，在2016年，交通事故造成傷亡的三大原因分別是分心駕駛、醉酒駕駛和超速駕駛。根據國家安全委員會（National Safety Council）的說法，美國車禍死亡的概率是114分之一。但僅在2016年，機動車事故就奪去了4萬人的生命。
那么，如何讓那些滿懷疑慮和不安的公眾相信自動駕駛汽車已經萬無一失呢？簡而言之：進行更多的測試。
數據
典型的自動駕駛裝置主要包括三種傳感器：測距激光雷達、彩色攝像頭和雷達。內置計算機將數據流融合在一起，并運用智能技術使之產生對周圍環境的洞察力。其目標是讓系統區分行人與騎自行車者、四通交叉路口與環形交叉路口、狗與兒童，以及數百萬其他物體、道路類型和駕駛風格。
為了能使系統“學會”如何在公共高速公路和城市街道上安全駕駛，Waymo、Uber和其他公司招募安全駕駛員，記錄自動駕駛汽車在試駕期間的錯誤和意外行為。但由于驅動器的唯一性，該系統還需通過由公司制定的數百萬個虛擬化、計算機化且高度定制的試驗。
在魔獸世界（World of Warcraft）系列網絡游戲風靡全球之后，Waymo便將其模擬平臺稱為Carcraft。Waymo在菲尼克斯、山景城、奧斯汀和其他一些城市部署了自動駕駛汽車和測試軌道，不論何時，都有超過2．5萬輛虛擬自動駕駛汽車在這些城市的數字化街道上行駛。到目前為止，這支車隊行駛的模擬里程數已達50億英里。
這僅僅是一個開始，但這與部分研究人員認為自動駕駛汽車需要達到的基準仍相差甚遠。例如，據蘭德公司（RAND Corporation）估計，在獲得可靠的安全統計數據之前，車輛行駛的里程數至少達到110億英里。作為對比，20家位于加利福尼亞州的自動駕駛汽車測試公司在兩年內行駛的里程數共計100萬英里。
華盛頓大學計算機科學與工程教授Sanjoy Baruah表示，自動駕駛汽車技術是否已經可以應用于道路的問題目前“仍待商榷”。
他認為：“我們必須采取漸進的方法，公司方面收集的數據越多，對自動駕駛技術也就越有益。但零事故率的要求的確有點過高，目前我們并沒有足夠的信息來解決一些問題，例如應該如何對罕見的交通和天氣事件進行建?；蚶斫狻！?/p>
Waymo在數據收集方面可以說走在最前面，7月份該公司的模擬里程數達到了800萬英里。而一份于2月份披露的報告則顯示，該公司的汽車在事故維修間隔期間只能行駛約5600英里。換句話說，如果是一個每日通勤10英里的人開這樣一輛自動駕駛汽車，那么這個人每年至少需要對該車進行一次事故維修。
2018年剛開始的幾個月，通用汽車公司（General Motors）的自動駕駛汽車部門Cruise，在加州完成13．1萬英里的行駛，并成功將事故頻率從去年的每35英里一次降至每1250英里。
其他公司報告的事故率均不超過每160英里一次。
TuSimple是一家成立三年的自動卡車公司，在德克薩斯州和中國擁有20輛正在運營的自動卡車，其首席執行官Chuck Price表示，他們認為里程這樣的指標并不是他們考慮的全部重點。但他承認，無論是模擬經驗還是現實經驗，都是降低錯誤率的最佳方法之一。
他說：“在高速公路上行駛幾乎可視為一種社交活動，因為系統必須理解車輛并道、改道并盡可能地模仿這些行為?！?/p>
事故
急于將自動駕駛汽車推向市場可能會釀成大禍。
今年5月，一輛Uber的自動駕駛汽車原型——沃爾沃XC 90在亞利桑那州坦佩市與一名行人發生致命碰撞。今年3月，一款正以半自動駕駛模式運行的特斯拉Model X撞上了一個混凝土屏障，造成38歲的蘋果軟件工程師Wei Huang死亡。
有報道稱，這兩起事故都是由于操作疏忽引起的。Uber禁用了沃爾沃內置的防撞系統，而特斯拉方面表示，Huang忽略了此前驅動器的自動警告。但另外一起自動駕駛汽車事故則可歸因于系統故障：2016年5月，一輛Model S在佛羅里達州與一輛卡車相撞。NHTSA（National Highway Traffic Safety Administration，國家公路交通安全管理局）在調查后表示，車禍原因為“超出了‘自動駕駛儀’的性能范圍”。
不僅如此，基本的輔助技術也被證明并不可靠。今年8月，公路安全保險協會（Insurance Institute for Highway Safety）在一份報告中發出警告，特斯拉、寶馬、奔馳和沃爾沃汽車配備的自動斷路、自適應巡航控制和主動車道引導系統“在無駕駛員操作的情況下可能會造成致命的失誤”。一些失敗例子包括行駛過程中偏移車道、即使在傳感器范圍內也會撞擊靜止物體、以及意外減速等。
英特爾自動駕駛的首席設計師Jack Weast表示，出現上述現象的原因在于缺乏試驗、傳感器和冗余系統。
他說：“開發自動駕駛系統所面臨的挑戰之一是確保其能夠準確地感知環境。目前該系統正在捕獲數億英里的視頻，通過算法進行完善，并測試系統的準確性。作為一家公司必須考慮的是，我們怎樣才能向消費者證明我們的車輛能作出安全的決策，并且永遠不會發生意外？”
激光雷達供應商Luminar首席執行官Austin Russell則認為，更復雜的是，大多數自動駕駛系統都是“黑匣子”。
他說：“若是一輛橡膠車上路，如果消費者被告知自動駕駛車輛的安全性遠高于他們自己駕駛汽車，他們可能更樂于接受。但目前并沒有人想出對策，我們甚至無法在任何條件下實現真正的自動駕駛。”
立法
美國高速公路安全協會（Governors Highway Safety Association）周三發表了一份由NHTSA前高級官員Jim Hedlund博士撰寫的報告，其中概述了汽車制造商、初創企業和原始設備制造商在自動駕駛汽車大量上路之前亟待解決的問題。
該報告建議各州在“保護公共安全”的同時，尋求鼓勵“負責任的”自動駕駛汽車測試和部署，并建議立法機構“審查所有交通法”，以進一步確定為適應這種測試而可能需要進行的修改。
目前，阿拉巴馬州、阿肯色州、加利福尼亞、科羅拉多州、康涅狄格州、佛羅里達州、喬治亞州、伊利諾伊州、印第安納州、路易斯安那州、密歇根州、紐約、北卡羅來納州、北達科他州、賓夕法尼亞州、南卡羅來納州、田納西州、得克薩斯州、猶他州、弗吉尼亞州、佛蒙特州和哥倫比亞特區等21個州已經頒布了有關自動駕駛汽車部署和測試的法律，亞利桑那州、特拉華州、夏威夷州、愛達荷州、緬因州、馬薩諸塞州、明尼蘇達州、俄亥俄州、華盛頓州和威斯康辛州等10個州的州長已經發布了相關的行政命令。
不幸的是，各項立法條款并不一致。正如布魯金斯學會所指出的，州法律對“車輛操作員”至少有三種不同的定義：在德克薩斯州，其為開車的“自然人”，而在加利福尼亞州，遠程操作員也屬于這一范疇。
2017年9月，繼2016年發布了指南1．0后，NHTSA發布了“安全愿景2．0指南（Vision for Safety 2．0）”，其中包含了自動駕駛汽車條例。該指南為立法機構和州高速公路官員提供了一個可遵循的模板，但同時也澄清汽車制造商和自動駕駛初創企業不需要等待聯邦立法來測試或部署他們的系統。
TuSimple公共事務總監Robert Brown認為這是一個堅實的開端。
他表示：“對我們而言，一個可適用于50個州的解決方案已經非常完美且理想，但幾乎所有的州都贊成自動駕駛汽車的部署。我們正與他們密切合作。這也將是一次共同努力?！?/p>
但是Baruah認為這遠遠不夠。他主張建立一個嚴格的審查制度，類似于聯邦航空管理局（Federal Aviation Administration）的飛行執照。
“政府可以通過非常嚴格的測試程序為自動駕駛公司頒發許可證，他們必須證明他們的系統安全可靠?！?/p>
他表示，短期內唯一可行的方案是自我監管。
“只要每家公司都同意遵守同一套行業法規，當然這可能是政府干預的合理方案。使用不安全的系統應該受到一定的社會壓力，這樣才沒有消費者購買可能會對自己造成人身傷害的車，從而對公司造成損失?！?/p>
大多數公司并不會坐以待斃。
Waymo將在今年末在菲尼克斯試行自動駕駛汽車服務，Cruise表示計劃于2019年在舊金山推出自動駕駛的出租車服務。與此同時，Drive．ai、NuTonomy和Optimus Ride等初創公司也已經在舊金山、得克薩斯州和波士頓部署了自動駕駛汽車原型。
福特自動駕駛汽車公司首席執行官Sherif Marakby今年早些時候在致運輸部長Elaine Chao的一封信中說：“安全性、可靠性以及技術將產生的經驗是發展信任的關鍵支柱。開發自動駕駛汽車不僅僅在于技術，而是要贏得客戶并最終獲得目標城市和企業的信任。”
鑒于目前自動駕駛汽車面臨的挑戰，獲得這種信任仍然任重道遠。