8月24日，由蘋果公司試運行的一輛基于雷克薩斯車型改造的無人駕駛汽車，在加利福利亞州圣克拉拉縣，嘗試以不到一英里每小時的速度與森尼韋爾城的勞倫斯高速公路車流合并時，被一輛以十五英里每小時的速度行駛的尼桑車追尾。慶幸的是，僅有車身受到中度損壞，沒有人員傷亡。
前有Uber無人駕駛車輛撞死行人，后有Uber停止無人卡車項目，再加上Alphabet旗下的無人駕駛公司Waymo在過去匯報給加利福利亞州機動車輛管理部門的約33件與自動駕駛車輛有關的撞車事故，現(xiàn)在面對路上那些裝滿攝像頭個激光雷達的無人駕駛車輛，最擔心的應該是小心臟莫名緊張起來的行人與旁邊車輛上的駕駛員了。
如何讓人們信任無人駕駛車輛？這是無人駕駛技術真正“上道”之前，繞不過的挑戰(zhàn)和問題。一方面，企業(yè)除了讓工程師不斷地改進系統(tǒng)，更加謹慎地試運行以外；另一方面，心理學家也開始上陣，以安撫公眾緊張的情緒。畢竟，這是一次次輕則車輛損傷，重則可能會以人們生命安全為代價的試運行。
用戶信任：需要和無人駕駛汽車確認“眼神”，我可是不能撞的人
當人機共存時，人機也需要交互。人類需要和對方交流，這不只是社會交往的需要，也是因為人們的心理需求。當人們面對的是一個有感情、有溫度、具有相似思維方式的人類，還是一個冰冷的、只會按照預先設計的程序反饋、不會自主思考的機器時，會是截然不同的體驗和不同級別的安全感。
華盛頓郵報在8月底刊文報道，為了在行人和無人駕駛車輛之間建立信任，捷豹路虎公司在其開發(fā)的無人駕駛汽車的前額上，安裝了一雙大的虛擬卡通“眼睛”，以便向人類觀察者傳達車輛的意圖。
“這雙‘眼睛’會尋找附近的行人，然后會看著他們，像是在告訴行人它已經看見了他們，并會在他們通過之前保持靜止。”捷豹路虎公司說。
同時，該公司的未來移動研究經理皮特·貝內特在一份聲明中說，“在踏上馬路之前，瞥一眼駛近車輛的司機，是人們的第二天性。了解這種規(guī)律會如何在未來更自動化的世界中轉化，這很重要?！?/p>
事實上，捷豹路虎公司不是唯一一家探索如何在無人駕駛車輛和行人之間進行信息傳遞的公司。
今年夏天，位于加利福利亞州山景城的一家初創(chuàng)公司在德克薩斯州的弗里斯科城啟動了一項試點計劃。該公司的橙色車輛可以在一個大約有一萬人工作、飲食和購物的辦公園區(qū)周圍自動運送乘客。為了代替在人行橫道上與行人進行目光接觸或手勢交流的人類駕駛員，車輛外部面板上寫著“等待你穿過”的字樣。
事實上，人們不僅對如何與過往的無人駕駛車輛互動感到不安，也同樣對坐在其中表示憂慮。
今年早些時候，美國汽車協(xié)會的一項研究報告顯示，男性司機和千禧一代最信任無人駕駛技術。只有一半的人報告說害怕乘坐在完全自主行駛的車輛中。該協(xié)會已經開始敦促汽車制造商對消費者進行無人駕駛交通相關知識的教育。
此外，63％的美國司機報告說害怕駕駛完全自動行駛的車輛。盡管超過90％的撞車事故是由于人為失誤造成的，但大多數司機認為他們的駕駛技術比一般人要好，對要將自己的車輛完全交給機器來控制持懷疑態(tài)度。
不過，這個數值比去年同期的78％要低一些。美國汽車協(xié)會汽車工程和工業(yè)關系主管格雷格·布蘭農在半年前說，“人們如今對無人駕駛車輛的想法感到更加自在。與一年前相比，相信無人駕駛汽車可以帶他們去兜一兜風的司機人數增加了約2000萬?！?/p>
這也從側面說明了向無人駕駛車輛的轉變不會在短時間內快速完成。用戶的思維、習慣和信心需要被教育和培養(yǎng)，而這些過程需要逐漸生效。
“考慮一下美國消費者至少要花10年時間才能完全接受智能手機。在2010年，只有20％的美國人口擁有智能手機，預計這個數字到2020年才會達到72％以上。如果這樣一種更廉價、不那么嚇人的技術需要這么長時間才能贏得消費者的青睞。那么很容易想象，無人駕駛車輛至少要花同樣多的時間才能被接受?！睙o人駕駛領域記者克里斯·內格在八月初說道。
值得注意的是，無人駕駛在通往“人和”的道路上，仍占據了一部分有利條件。這是讓用戶真正感到激動、并為之向往的功能，也同樣與“一切都是為了安全”的原則有關。
“無人駕駛背后的所有原因都是為了讓駕駛更安全”。美國記者史蒂夫·漢利八月底在《Waymo自動駕駛汽車更新：在不完美的世界中尋求完美》一文中認為，“計算機從不會感到疲勞或無聊，并時刻注意著周圍的一切。它們不會喝酒，不會忘記吃藥，也沒有路怒癥。它們是完美的司機?！?/p>
正如一枚硬幣有兩面一樣，計算機可以時刻按照設定好的程序工作，這是它帶來安全的地方。但與人類相比，其在生來便具有的靈活性和在成長過程中積累起來的主觀判斷能力方面的缺少，卻也是帶來不安全性的地方。毫無疑問，無人駕駛技術中的計算機也需要不斷試錯學習。
市場準入及相關法律：先有雞后有蛋、還是先有蛋后有雞的難題
在“地利”方面，無人駕駛車輛需要能夠應對不同地方的路況。“我們走在正確的路上，但還沒有到達。在不同的環(huán)境中駕駛有很大的不同。在干凈的道路上駕駛是一回事，但前往紐約擁擠的第五大道，又是完全不同的場景?！币曈X智能公司PerceptIn創(chuàng)始人劉紹山在一次電話中說。
這種因環(huán)境變化導致無人駕駛車輛測試無法標準化的情況，使得無人駕駛車輛每進入到一個新的地區(qū)以前，都要先搜集到對應地區(qū)足夠多的路況數據進行訓練。
問題是，在沒有充分驗證無人駕駛技術的安全性以前，無人駕駛車輛目前尚無法大規(guī)模地上路，以搜集“實戰(zhàn)”數據進行學習；而沒有“實戰(zhàn)”數據記錄，也談不上該技術已具備完全的安全行駛能力，以讓目標市場的管理部門完全放心地對其接納準入。這似乎是一個先有雞后有蛋，還是先有蛋后有雞的窘境。
“即使無人駕駛車輛在不同地方掌握了不同的場景，目前尚沒有標準法規(guī)或基準來衡量汽車何時可以使用這些駕駛員輔助功能、或者甚至實現(xiàn)更大程度的自動化。”劉紹山說，“我們至少需要五年的時間，才能看到大規(guī)模的無人駕駛車輛來回行駛?！?/p>
而對立法機構來說，也面臨著相似的難題。為可能或即將出現(xiàn)、但離成熟市場尚遠的新技術模式制定法規(guī)，無疑是一塊需要發(fā)揮想象力的空間，似乎有點為時過早；但當未提前考慮好的事件真正發(fā)生，需要尋求法律依據時，再立法又似乎晚了一步。這是給所有地區(qū)相關法律是否到位帶來的挑戰(zhàn)。
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