自动驾驶常见问题解析
自动驾驶汽车的问题和解决方法
自动驾驶汽车的问题和解决方法自动驾驶汽车是当今科技领域最受关注的领域之一，它代表了人工智能和机器学习等领域的最新成果。
这种智能汽车具有许多优势，比如可以提高交通运输效率、减少交通事故、减少交通堵塞等。
然而，自动驾驶汽车也存在许多问题，如技术不足、安全性等方面面临挑战。
本文将探讨自动驾驶汽车的主要问题以及解决方法。
一、自动驾驶汽车的问题1. 技术不足目前，自动驾驶汽车的技术还不够成熟，存在许多问题，如传感器的准确度、决策系统的智能程度、车辆与环境的交互等。
这些问题导致了自动驾驶汽车在实际道路行驶中的不稳定性和不安全性。
2. 安全性自动驾驶汽车在道路行驶中存在许多安全隐患，比如系统漏洞、黑客攻击、传感器故障等，这些问题都可能导致交通事故的发生。
3. 道德问题自动驾驶汽车在遇到紧急情况时，需要做出道德决策，比如是保护乘客还是保护行人？这种道德问题是一个巨大的挑战，也是现有技术无法完全解决的问题。
二、解决自动驾驶汽车的问题的方法1. 技术升级提升自动驾驶汽车的技术水平是解决问题的关键。
需要提高传感器的准确度和稳定性，以确保车辆对周围环境能够准确感知。
需要改进决策系统，使其具备更智能的判断能力，能够在复杂道路环境下做出正确的决策。
需要改进车辆与环境的交互系统，使之更加智能化和灵活化。
2. 安全性加固加强自动驾驶汽车的安全性是解决问题的另一个关键。
需要对系统进行全面测试和验证，以确保系统的稳定性和安全性。
需要加强对车辆系统的防护和监控，防止黑客攻击和系统漏洞的发生。
需要建立完善的故障检测和修复机制，确保车辆在故障情况下能够及时做出正确的应对。
3. 道德决策解决自动驾驶汽车的道德问题也是一个重要的任务。
需要建立统一的道德选择标准，使自动驾驶汽车在面对紧急情况时能够做出符合道德规范的决策。
需要加强与道路交通管理部门的交流与协调，以确保自动驾驶汽车在遇到复杂交通情况时能够与其他车辆和行人进行有效的交互。
总结自动驾驶汽车在技术上面临着诸多挑战，但只要有持续的技术升级和改进，这些问题都是可以解决的。
AI技术在自动驾驶中的常见问题解析
AI技术在自动驾驶中的常见问题解析一、自动驾驶技术的现状随着人工智能（AI）技术的飞速发展，自动驾驶汽车逐渐成为了现实。
然而，尽管取得了显著进展，仍然存在一些问题需要解决。
本文将针对AI技术在自动驾驶中的常见问题进行解析，并探讨可能的解决方案。
二、感知与识别问题在自动驾驶中，感知和识别问题是拥有高度复杂性的挑战之一。
例如，在各种交通环境下准确地检测并辨别其他车辆、行人和道路标志等对象，需要AI系统能够快速识别和反应。
目前，在实际应用中仍存在误判和漏判等问题，尤其是在恶劣天气条件下。
因此，提高感知和识别能力成为了一个紧迫而重要的任务。
为解决这个问题，研究人员正在不断改进传感器技术和深度学习算法。
例如，引入更多种类的传感器，如激光雷达、毫米波雷达和红外摄像机等可以提供更全面的信息。
此外，利用人工智能算法进行图像分析和模式识别也能够改善感知和识别能力，进一步提高自动驾驶汽车在复杂环境中的安全性。
三、决策与规划问题自动驾驶汽车在行驶过程中需要做出各种决策和规划，例如选择合适的行驶路线、与其他车辆的交互、应对突发状况等。
这些问题涉及到多个因素的综合考虑，并要保证符合道路交通法规和安全标准。
目前，自动驾驶技术在这方面还存在一些挑战。
为了解决决策与规划问题，许多研究者正在开发高级算法和强化学习方法。
通过建立更精确的环境模型，并使用深度学习等技术进行大规模数据分析和实时预测，可以帮助自动驾驶汽车做出更明智的决策。
此外，结合GPS定位系统、地图数据以及实时传感器数据等也能够提供更精确的路径规划和避障策略。
四、可靠性与安全性问题在自动驾驶技术中，保证可靠性和安全性是至关重要的。
由于系统出错可能导致事故，需要确保自动驾驶汽车在各种情况下都能保持高度稳定和可靠运行。
然而，目前仍存在一些潜在的问题，如软件错误、传感器故障以及对新兴交通环境的适应等。
为了提高可靠性和安全性，研究人员正在开发更健壮的硬件与软件系统，并加强自动驾驶汽车的监控与容错能力。
无人驾驶问题与解决方案
无人驾驶问题与解决方案随着人工智能、物联网和大数据等技术的不断发展，无人驾驶车辆已经成为未来交通的趋势。
与传统的驾驶方式相比，无人驾驶车辆具有许多优势，如安全、准确性和便捷性等。
但是，无人驾驶车辆在实现上还存在一些问题需要解决。
1.安全问题无人驾驶车辆的最大问题就是安全性，因为它们需要处理的范围比普通车要广得多。
在无人驾驶车辆中，如何减少由于一些意外事件而导致的事故是关键问题之一。
为了防止事故发生，必须设计一套完美的安全系统，这个系统应该能够及时识别行人和其他车辆，以及环境中的其他风险因素并做出适当的反应。
为了解决这个问题，无人驾驶车辆需要多种传感器和算法，如雷达、摄像机、激光雷达、GPS等。
同时，车辆需要不断地从各个传感器和算法中收集数据，并进行分析，以预测可能发生的事件并采取适当的措施。
2.技术问题无人驾驶车辆不仅仅是一辆普通的汽车，它需要精细的技术来带动它的运行。
在车辆设计方面，必须实现准确可靠的传感器、控制系统和功率控制装置。
此外，为了确保车辆的运行安全，无人驾驶车辆还需要安装高度精准的导航和定位系统。
无人驾驶车辆的设计和开发需要多学科的技术团队，包括软件开发、机械、电机、电子和控制系统等领域的专家。
只有各个领域的技术专家密切合作，才能打造出高效、可靠和安全的无人驾驶汽车。
3.立法问题由于无人驾驶车辆技术的不断发展，各个国家政府需要为此制定相应的法律，以保证无人驾驶车辆的安全性和法律性。
这包括确定无人驾驶汽车的驾驶员责任和保险问题等方面。
立法机构也需要考虑无人驾驶汽车在道路上的运行方式。
他们需要考虑如何为无人驾驶汽车打造一个以人为中心的环境，为人类和环境同时考虑。
解决方案：1.安全系统首先，无人驾驶汽车需要经过数百万英里的测试和验证。
最后，才能确认这些车辆的安全水平才足以在申请道路许可时得到认可。
其次，无人驾驶车辆应该加强安全措施，比如说添加安全带和必要的安全气囊，尽力降低任何意外事件的影响。
自动驾驶技术中车辆感知系统的常见问题
自动驾驶技术中车辆感知系统的常见问题自动驾驶技术的快速发展为我们的出行方式带来了革命性的改变。
而车辆感知系统作为自动驾驶技术中的核心技术之一，负责感知周围环境并作出相应的决策和控制，起到了至关重要的作用。
然而，车辆感知系统仍然面临着一些常见的问题和挑战。
本文将对自动驾驶技术中的车辆感知系统的常见问题进行探讨和分析。
首先，车辆感知系统在复杂道路环境中的准确性是一个重要的问题。
在现实世界的复杂道路条件下，车辆感知系统需要准确地识别和跟踪其他车辆、行人、信号灯和道路标志等，以便做出正确的决策。
然而，由于光照条件、天气状况和道路交通情况的差异，车辆感知系统可能会受到干扰和误判。
因此，提高车辆感知系统的准确性是一个亟待解决的问题。
其次，车辆感知系统的鲁棒性是另一个常见问题。
鲁棒性是指车辆感知系统在面对不同的异常情况和挑战时的稳定性和可靠性。
在现实世界中，车辆感知系统可能会面临临时性的障碍物、道路上的施工区域以及其他不可预测的情况。
这些异常情况可能会对车辆感知系统的性能产生负面影响，导致系统无法准确感知和识别周围环境。
因此，提高车辆感知系统的鲁棒性是保证自动驾驶车辆安全行驶的关键。
另外，车辆感知系统在数据处理和实时性方面也存在一些挑战。
车辆感知系统通过传感器收集大量的数据，并对这些数据进行处理和分析，以便对车辆周围的环境进行感知和识别。
然而，这些数据的处理和分析需要耗费大量的计算资源和时间。
对于自动驾驶技术而言，实时性非常重要，因为在驾驶过程中需要及时做出决策和控制。
因此，如何提高车辆感知系统的数据处理效率和实时性成为一个迫切需要解决的问题。
此外，车辆感知系统的安全性也是一个常见问题。
由于车辆感知系统涉及到车辆的决策和控制，在安全性方面任何小的差错都可能导致严重的后果。
例如，如果车辆感知系统误判了周围环境或者对其他车辆和行人的行为预测不准确，就可能发生交通事故。
因此，保障车辆感知系统的安全性是确保自动驾驶技术可靠性的关键。
自动驾驶技术中车道保持的常见问题
自动驾驶技术中车道保持的常见问题随着技术的迅猛发展和创新，自动驾驶技术正逐渐成为交通领域一个备受关注的热门话题。
自动驾驶技术的出现给交通行业带来了许多潜在的好处，其中之一就是车道保持技术的应用。
然而，在实际的应用中，自动驾驶技术中的车道保持仍然面临一些常见问题。
本文将介绍并分析这些问题，并提出可能的解决方案。
1. 传感器误判自动驾驶技术需要借助各种传感器（如摄像头、雷达、激光雷达等）来获取周围环境的信息。
然而，这些传感器在某些情况下可能会出现误判。
例如，在复杂的天气条件下，如雨雪天气，传感器可能难以准确地检测到车道线或其他障碍物。
这可能导致车辆偏离车道，造成安全隐患。
解决方案：提高传感器的精确度和鲁棒性是解决这个问题的关键。
可以通过引入更先进的传感器技术，如高分辨率摄像头、多传感器融合等方式来改善传感器的性能。
另外，使用先进的图像处理和机器学习算法可以帮助提高传感器的误判率。
2. 车道线模糊或损坏在实际的道路情况中，车道线有时会模糊或损坏，这给车辆的车道保持带来了一定的挑战。
例如，在道路施工期间，车道线可能被临时遮挡或擦掉，或者在老旧的道路上车道线可能已经模糊不清。
这种情况下，自动驾驶车辆可能会失去准确的导航，导致偏离车道。
解决方案：为了克服车道线模糊或损坏带来的问题，可以考虑引入其他导航方式。
例如，使用GPS定位和地图数据可以提供更稳定的定位信息，并帮助车辆更好地保持车道。
此外，车辆也可以借助车道线辅助系统进行车道线的识别和预测，以提高车道保持的准确性。
3. 忽视其他交通参与者自动驾驶技术在车道保持方面可能会存在忽视其他交通参与者的问题。
例如，在一个繁忙的道路上，存在许多其他车辆、行人和自行车等交通参与者。
如果自动驾驶车辆不能正确地识别和预测其他参与者的行为，可能会导致危险的交通冲突。
解决方案：加强交通参与者的识别和预测是解决这个问题的关键。
通过使用先进的计算机视觉和深度学习算法，可以提高交通参与者的检测和跟踪的准确性。
智能驾驶技术的安全问题与解决方法
智能驾驶技术的安全问题与解决方法随着人工智能技术的发展，智能驾驶技术已经成为自动驾驶汽车实现的基础。
智能驾驶技术的出现，带来了很多便利，但是也存在一些安全问题。
因此，本文将就智能驾驶技术的安全问题展开讨论，并提出解决方法。
智能驾驶技术的安全问题：1. 自动驾驶汽车整车安全自动驾驶汽车上路需要遵守道路交通规则，与其他车辆保持一定的距离，并能够预测交通情况，自动实现换道、刹车等操作。
因为自动驾驶汽车具有全自动化、实时性等特点，摆脱了人为错误和疲劳等问题，但是也存在着机器故障、传感器失灵、算法错误等问题，导致有时候会出现交通事故。
2. 信息安全问题智能驾驶技术的全部实现基于一个庞大的信息系统，包括传感器、通信、软件和智能化处理系统等。
其中，通信技术是智能驾驶汽车的重要组成部分。
因此，汽车数据隐私被泄露和恶意攻击等问题成为智能驾驶技术应用中的重要疏漏点。
比如，攻击者可能会保险遮挡摄像头、修改传感器输入数据以及毁坏传感器等等危害。
智能驾驶技术的解决方法：1. 集成全面的传感器系统在设计自动驾驶汽车时，应该考虑到任何类型的环境和交通情况，包括雨天、夜间、障碍物、死角等。
因此，对于汽车的传感器系统应该更加全面，通过多传感器的评估结果来进行行为判断，提高汽车整车的安全性。
2. 加强汽车系统安全智能驾驶汽车安全问题中关键的是汽车系统的错误和故障，这些问题最容易被攻击者利用。
因此，设备安全和数据隐私的保护是智能驾驶技术应用中的重要疏漏点。
汽车制造商可以采取加密技术、五层网络架构等措施来加强汽车系统的安全性。
3. 让车辆想得更加聪明除了传感器技术的创新和设备安全的保障，云技术也是智能驾驶车辆想更聪明的东西。
云计算技术可以对车辆的系统进行群智能化分析，实现智能化识别、预测、环境感知、路线规划等等功能，设置安全警报和防护措施，在突发状况下实现自动驾驶车辆的救援和恢复。
4. 加强法律监管和企业自律为了推动智能驾驶汽车行业的健康发展，国家也要加强对智能驾驶汽车行业的监管。
自动驾驶技术的常见问题及解决方案
自动驾驶技术的常见问题及解决方案随着科技的高速发展，自动驾驶技术逐渐成为汽车行业的热门话题。
自动驾驶技术是指通过传感器、控制器、人机交互、通讯等技术手段来实现车辆自动驾驶的一种技术。
然而，自动驾驶技术也存在很多问题，例如安全问题、道路交通规则的适应等。
本文将阐述自动驾驶技术的常见问题及解决方案。
安全问题安全问题是自动驾驶技术发展过程中不可忽视的问题。
在自动驾驶的过程中，车辆需要和周围环境进行交互，并根据感知到的信息做出正确的驾驶决策。
然而，在使用传感器进行空间感知时，会受到天气、光线、复杂的交通环境等因素的影响，容易出现误判、遗漏等问题，从而影响到安全性。
此外，自动驾驶技术还存在着被黑客攻击、系统故障等风险。
针对安全问题，自动驾驶技术需要采用多层次的安全保障机制。
例如，在传感器方面，可以采用多种传感器组合的方式，提高其空间感知能力；在系统方面，可以加强系统红黑分离，限制系统攻击面；在研发时，可以加强安全测试，发现并改进潜在的安全问题。
此外，还可以建立多级别的驾驶员监控系统，保证在必要时能够及时干预车辆行驶。
道路交通规则的适应性问题在道路行驶过程中，驾驶员需要根据交通规则进行行车。
然而，由于不同国家和地区的道路标志、交通规则等各不相同，自动驾驶技术需要适应不同的交通环境，否则将会影响到自动驾驶车辆的安全性和行驶效果。
为了解决这个问题，一方面需要建立全球统一的道路交通标准体系，从根本上解决自动驾驶技术适应性问题。
另一方面，可以通过深度学习等技术手段提高自动驾驶技术对各种交通规则的识别能力。
此外，还可以加强与各地相关部门的沟通协调，提高对当地交通规则的了解和掌握。
无人驾驶汽车的法律问题目前，全球各地尚无对自动驾驶汽车的法律规定，也没有相应的行业标准。
随着自动驾驶技术的普及，必须要建立法律法规来规范其行驶及管理。
为此，国家和地区需要加强法规制定及政策平衡，并确保与未来车载技术的架构和管理安全要求相匹配。
自动驾驶车辆故障应急处理指南
自动驾驶车辆故障应急处理指南一、故障发生前的准备1、了解车辆在乘坐或使用自动驾驶车辆之前，务必仔细阅读车辆的用户手册，了解车辆的基本操作、功能和可能出现的故障类型。
2、保持警惕即使车辆处于自动驾驶模式，乘客也应保持一定的警惕，关注车辆的行驶状况和周围环境。
二、常见的自动驾驶车辆故障类型1、传感器故障自动驾驶车辆依靠各种传感器来感知周围环境，如摄像头、雷达、激光雷达等。
如果传感器出现故障，可能导致车辆无法准确获取周围信息，影响行驶安全。
2、通信故障车辆与云端或其他车辆之间的通信出现问题，可能导致车辆无法及时接收更新的路况信息或无法与其他车辆进行有效的协同行驶。
3、软件故障自动驾驶系统的软件可能会出现漏洞、错误或崩溃，导致车辆失去控制或无法正常执行驾驶任务。
4、硬件故障包括车辆的制动系统、动力系统、转向系统等关键部件出现故障，可能会直接影响车辆的行驶性能。
三、故障发生时的应急处理步骤1、保持冷静故障发生时，乘客和驾驶员首先要保持冷静，避免惊慌失措。
过度的紧张和恐慌可能会导致错误的决策和行动。
2、立即启动紧急制动大多数自动驾驶车辆都配备了紧急制动按钮或装置。
在发现故障时，应迅速按下紧急制动按钮，使车辆尽快停下来。
3、尝试切换驾驶模式如果车辆支持手动驾驶模式，应尝试切换到手动驾驶模式，由驾驶员接管车辆的控制。
4、打开危险警示灯及时打开车辆的危险警示灯，以提醒周围车辆注意，避免发生碰撞事故。
5、通知相关部门立即拨打当地的交通救援电话或车辆制造商的客服电话，向他们报告故障情况，并提供车辆的型号、车牌号、故障类型和所在位置等详细信息。
6、疏散乘客如果车辆停在危险区域，如高速公路中间或交通繁忙的路口，应尽快组织乘客疏散到安全地带。
四、故障后的处理措施1、等待救援在等待救援人员到达之前，不要擅自离开车辆或对车辆进行维修操作。
2、配合调查救援人员和相关部门到达后，应积极配合他们的调查和处理工作，如实提供故障发生时的情况和信息。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
自动驾驶分级：你是一级一级来还是直接到Level5？自动驾驶行业里一个主流的假设是“一切移动工具都将能够自主移动”，说的不仅是汽车，还包括路上跑的卡车、天上飞的无人机、购物车、甚至玩具车都将变成自动驾驶的车辆，直到人类对驾驶的插手成为初级、无必要、甚至非法的动作。
美国汽车工程师协会提出了自动驾驶的6个等级的分类系统：Level 0：完全无自动这层很好理解，就是驾驶人需要完全掌控车辆。
Level 1：驾驶辅助今天的汽车基本上都处于这一级别，驾驶辅助汽车是指装有防抱死刹车和定速巡航装置等的汽车，这些装置可以接管驾驶中一些非关键性的操作。
Level 2：部分自动化自动驾驶系统可以在特定的情形下接管控制汽车，但驾驶人需要随时监控着系统。
这种情况适用于高速公路，汽车可以在高速公路上自动驾驶，驾驶人只需坐在旁边看着。
Level 3：有条件自动化这一等级的自动驾驶意味着驾驶人不必一直监视系统，但要处于随时能够接管操作系统的状态。
也就是说，驾驶人不需要一直把手放在方向盘上，但是在系统识别到紧急情况并发出警报时，人类驾驶员需要马上接管。
Level 4：高度自动化当汽车能够自动停车就到达 Level 4了。
这一等级的自动驾驶汽车在特定的使用情形或旅途的某一段路上，完全不需要驾驶人操作。
Level 5：完全自动化这一等级的自动驾驶汽车，系统能在整个旅程中自动处理所有的情况，完全不需要人的介入，这也意味着坐在车上的人并没有选择的余地。
硬件架构：你是哪一种传感器？LIDAR还是其他？下一个问题是哪些硬件能让我们到达Level 5，是需要新的传感器，还是在现有的基础上进行改进？像Google这样的公司都依赖 LIDAR 技术，即激光雷达，是一种使用脉冲激光测量与周围目标的距离（可变距离）的光学遥感技术。
3D激光地图与摄像头和智能软件相结合，已经足以让汽车在不需要人类驾驶员的情况下在道路上自主行驶。
目前实现的是Waymo把激光雷达的成本降至7500美元，激光雷达的高昂价格一直是自动驾驶技术在工业上大规模推广的主要障碍。
不过也有一些固态激光雷达成本最终能低至250美元。
那么，能够计算3D空间的立体相机（stereo camera）如何呢？这种相机能够让人们避免互相互相碰撞，利用到车上面，几乎具有LIDAR所能提供的所有好处，而成本并没有LIDAR那么高。
先验知识：新型的预计算地图？人人都使用的谷歌地图、Apple地图等已经有非常高的分辨率，能让人们无障碍地在城市道路上穿行。
但对于自动驾驶汽车来说，这样的分辨率仍然是不够的。
这些地图可能缺失的信息包括：哪里是拐弯处哪里有路障什么时候需要打远光灯普通的地图也丢失了其他所有类型的微分辨率细节。
因为我们人类不关心这些，当前的这些地图是为人类而非机器设计的。
那么，我们需要特意为自主车辆设计单独的预计算地图（precomputed maps）吗？答案显然是肯定的，但谁来做，做的成本是多少？以及在这个空间是否有垄断的机会？这是个还没有人问过的有趣问题。
因为在不远的将来我们就可能到达Level 5，到那时你已经没有选择，没法选择自己去驾驶车辆——你不得不完全依赖驱动自动驾驶汽车的基础架构。
我们会看到预计算地图的成本降低？这将允许自动驾驶汽车以一定的低速度、维持一定的安全水平自主驾驶。
那么，谁将管理这个有潜在危险的灰色地带？这也有能耗的影响，因为你不得不依赖后备箱里的超级计算机来处理这些复杂的、数以百万计的参数预计算高精地图，而这会消耗大量的能耗。
软件架构：你使用哪些软件技术？深度学习很热，但机器人以及路径搜索（path finding）等其他领域也有一些成就，不应该被忽视。
这些方法之间主要的区别是系统是从以前的经验/数据集学习，还是仅基于硬线逻辑（hardwired logic）或规则进行决策。
实际上，波士顿动力机器人也没有使用任何的机器学习，但仍让人们深感震撼。
尽管那些直接编程的规则可能无法击败利用深度学习算法的AlphaGo，但它们可以与机器学习的最新进展相结合，提供更好的结果。
测试：真实世界vs虚拟世界的测试需要多少？机器学习需要用非常大量的数据集来学习，这些数据集包含以前的经验、正确驾驶行为的例子以及环境数据。
这里的问题是，在真实道路上行驶的真实汽车的数据与从模拟环境中得来的数据之间存在差距。
实际上，已经有一些使用模拟环境（例如Open AI的Universe平台）来简化这种学习过程的尝试。
那么，我们能确保使用模拟环境训练的算法得到与真实世界中相同的预测吗？使用虚拟世界的平台可以模拟更多的情况，但考虑到预计算地图的精度和颗粒度，这些模拟的情况有多少是准确的呢？车联网：V2X对你会起重要作用吗？V2X是一种能让车辆与交通系统中周围的移动物进行通信的技术。
V2V技术，也就是vehicle to vehicle，是让车辆与它周围的车辆通信的技术。
V2X的使用情形包括：当周围没有其他汽车，而你的车在红绿灯前等了超过5分钟，这时自动驾驶系统就可以与红绿灯通信；又如在更危险的情况下，车辆之间需要紧急传递前方车祸之类的紧急情况。
最近有一则关于特斯拉的高级辅助驾驶系统避开一起车祸的视频，让V2X这项技术特别令人关注。
时间在去年12月27日，车主开着特斯拉的Model X行驶在高速公路上。
视频显示，车辆突然发出警报并全力刹车，在警报声响起约1秒后，前方一辆红车猛烈追尾更前方的一台黑色车辆，红车翻倒在路边，黑车严重损毁停在路上，而Model X已经在后边安全停下。
车主称在警报响起的同时，自己还没反应过来车辆已经自动刹车，从而避免了事故。
想象一下，假如道路上的所有车辆都能够和周围环境在有需要时进行通信，可以避免多少事故。
这里主要的问题是协议兼容性和通信的效率，因为这样的决策往往是在毫秒内进行的，并没有时间由于通信中“语言”的不同进行额外的运算。
这是一种实现美好未来的技术，不过没有计划将其作为第一代的完全自动驾驶车辆。
基础设施：你觉得交通灯可以取消吗？十字路口的交通信号灯十分恼人，假如汽车之间能够相互通信了，而且实现了完全自动驾驶，那么为什么不能取消交通灯呢？可能一开始会显得十分无序，不过，互联网数据包不也是以这样的方式移动的嘛？这可能会造成需要为交叉路口设计智能的排列算法和严格的监控，但这完全是值得的，因为它将带来交通效率的极大提升。
落地合作：你觉得汽车制造商会如何把他们的车“本地化”？每个城市都有不同的驾驶文化，所以自动驾驶汽车应该怎样处理各种不同的行驶路况呢？比如说，在印度班加罗尔是很安全的驾驶方式，到了美国波士顿可能会引发交通瘫痪。
“本地化”（localization）是一个计算机科学的术语，意思是软件以某种方式为不同的执行环境做好准备。
那么用到自动驾驶领域，可以采用哪些形式进行本地化呢？有专为各个不同城市设计的不同类型的算法吗？我们会有适应各个城市的不同驾驶习惯的算法，比如波士顿版、班加罗尔版，等等？还是有一个通用的算法，只要花更多的时间熟悉路况，就能适应任何环境？这就涉及到完全是另外一个领域的研究了，涉及通过观察周围的人和物的行为，创建新的学习规则。
通过学习社会习俗和典型的人类行为，自动驾驶汽车应该能够表现得更好。
谁将成为赢家？硅谷还是中国还是现在的大车厂？这里提出的一个主要假设是，现在的大车厂拥有最容易成功的方法，因为它们已经在造车，具有所有必要的基础设施。
这些汽车制造商纷纷在硅谷设立办公室，积极搜罗人才以更快地推动创新，因为他们知道自动驾驶汽车的实现主要还是软件的问题。
但硅谷本地的汽车公司也有机会，例如特斯拉。
中国的很多汽车制造商以及百度等技术公司也都非常积极地在推动这个领域，值得关注。
未来展望：你觉得未来我们会购买汽车还是购买出行服务？假如我们作为消费者，将从汽车制造商那里购买汽车的习惯转变为从Uber、Lyft这些公司购买出行服务，那么整个出行市场的方向将会发生完全的转变。
这会使得汽车行业变得更像航空业，你不会去选要乘哪架飞机，而是选择哪一家航空公司。
这将导致车企转型为B2B，而不是B2C的企业，汽车制造商的客户会变成 Uber这些服务提供商。
一级效应：你觉得事故率将发生怎样的变化？假如所有汽车都变成完全自动驾驶汽车，事故率将变成0。
因为大多数的交通事故都是人为原因，25起事故中24起都是人为错误引起的，比如超速、疲劳驾驶、醉驾、闯红灯，等等。
但假如是自主汽车和普通汽车一半一半的混合状态会是怎样？由于仍然有一部分汽车是人操作的，可能会导致的意外事故是我们从未经历过的。
什么时候“开车”会变成非法行为？假如从统计学上来说，算法真的比人类司机更好，那么就不应该让人类开车。
但还是会有很多人喜欢开车，开车可能变成一个有趣的娱乐活动，但我们可不希望人类开的车行驶在路上。
一级效应：你觉得通勤将发生怎样的变化？有一个观点是，通勤将变得需要更长时间，因为不管通勤需要多长时间对人们来说无关紧要了。
到了所有汽车都完全自主的时候，没有交通灯，不会发生事故，在通勤路上人们可以做任何事情。
甚至可以在通勤路上睡觉，就像在火车或者飞机上可以睡觉一样。
通勤的过程肯定会变得更加舒适。
另一方面，这也会释放更多的空间（停车场、汽车修理店），因此人们会住到离工作地点更近的地方，通勤的距离会缩短。
一级效应：你觉得城市将发生怎样的变化？自动驾驶将带来非常多的效应，但现在是不可能预测的。
可以确定的是，它肯定将改变我们的社会，并创造前所未有的获利机会。
二级效应：你觉得保险业将发生怎样的变化？自动驾驶技术将会改变的一个行业是保险业。
现在车险的价格是用一个函数计算的，会考虑你的人口统计学数据，你的车的价格，以及你的居住地等等。
但到了新的自动驾驶的时代，保险公司需要考虑的是哪些因素呢？算法的效率会成为核心的指标吗？会考虑汽车经理？汽车制造商？还是继续考虑购买或租赁汽车的车主？以及，维修成本如何算？因为自动驾驶一定会使事故减少，可是修理汽车的激光系统、预计算地图、超级计算机分析器，以及其他的昂贵硬件，会有多复杂？终极梦想：你觉得完全自动驾驶的汽车什么时候才会实现？一些在造自动驾驶汽车的参与者预测说完全自主的汽车将出现在2020~2040年。
我们将在有生之年见到这个美好世界，问题是我们需要做好充分的准备。