你未来的运输？ 公司位于加利福尼亚州山景城的总部的道路上是无驾驶的Google pod车载工具
这里有一个你可以在家里玩的测验：
什么时候无人驾驶汽车在美国高速公路上变得普遍？
A.他们已经在这里了
B.从现在开始十到二十年。
C.在225年。
这是一个棘手的问题。每个答案都是正确的，这取决于您如何定义无人驾驶技术以及监督它们所需的规则和条例。智能巡航控制和自停车系统在今天的新车上很常见。据英国“母公司”字母表格的主席埃里克·施密特（Eric Schmidt）说，更先进的无人驾驶技术已经准备好了，而隐藏的监管机构是广泛使用的唯一障碍。
“这项技术的工作原理是，坦白说，即使你没有在汽车里喝醉，电脑可以看得更好，”施密特公司的自驾车已经完成了150万英里的试驾，告诉接受观众周一在米尔肯研究所全球会议上。
在此之前，新车技术刚刚被允许走上路。 ...公众对于自主车辆遵循相同的道路可能不舒服。- 兰迪公司Nidhi Kalra
然而，许多汽车和技术专家预计，在没有人员控制的情况下，全面开发技术和完善两吨车辆在道路上的工具将需要十到二年时间。而确定自主车辆是否更安全的统计确定性将需要更长的时间。
兰德公司最近的一项研究计算，确定无人驾驶车辆将车辆死亡人数减少20％的统计数据近似将需要50亿英里的道路测试 - 这将是一个记录，需要100架测试车辆225 如果他们平均每小时运行25英里，一年24小时和一年365天，则可以完成多年。 那是因为美国人每年驾驶3万亿英里，死亡人数相对较少 - 美国道路每年32,800人死亡，每1亿里程只有1.09人。
为了统计证明，无人驾驶车辆的死亡率比人类驾驶员要低20％将需要50亿英里的驾驶执照，这将需要一百二十辆测试车辆，全年运行225年。 在更常见的事件（例如伤害或崩溃）中证明优势所需的测试驱动力将会更低。
Rand报告的合着者Nidhi Kalra说，目前尚不清楚公众是否会在接受无人驾驶汽车之前要求这种精确的安全证据。 Kalra说：“现在，新车辆技术刚刚被允许走上路，因为司机还处于最终控制之下。 “公众对自主车辆采取同样的道路也许不舒服。”
随着汽车越来越成为高科技产业，加州正在转向自主研发车辆的枢纽。 Google的自驾汽车计划靠近公司的山景总部，在默塞德县设有测试范围。特斯拉汽车公司是自主车辆研究的另一个温床，位于帕洛阿托（Palo Alto），丰田研究所（该汽车制造商的赢咖4和赢咖4部门）也最近成立了三个实验室之一。 （其他人在马萨诸塞州剑桥，密歇根州安阿伯市）
加州对这些努力的重要性在十二月份变得明确，当时国家运输机构颁布了关于在公共道路上测试自驾车的规定。除其他要求外，公司必须为其测试车辆配备方向盘，并准备接受立即控制的经许可和经过专门训练的操作人员，并且必须提供500万美元的保险金。
无人驾驶的汽车大厅立即谴责这些规定是对无人驾驶汽车的“禁令”。谷歌计划负责人克里斯·乌尔森森（Chris Urmson）表示，要求自驾车“始终拥有授权的驾驶员”，保持着同样的旧现状，并且不足以允许该技术发挥其全部潜力，同时排除那些需要绕开但不能开车的人。“
事实上，这些规定只适用于汽车的测试;没有司机的操作车辆在加利福尼亚州的公路上仍然是非法的。运输机构负责人Brian Kelly说，这些规定旨在确保测试车辆可以安全地与其他人分享道路。
他对法规的几个研讨会和公开听证会表明，“消费者和安全宣传团体对于放松汽车方向盘和刹车等事情非常谨慎”，他告诉我。 “我们不是试图关闭测试，而是确保我们能够安全地实现测试。”
凯利说，加利福尼亚州和其他州希望国家公路运输安全局将率先在今年晚些时候发布规章草案来监督检测规则。
毫无疑问，自驾车可以为旅游公众带来重大利益。支持者指出绝大多数车辆事故中人为错误的作用 - 一个关于汽车最危险的部分的老笑话的提醒是“车轮后面的螺母”。自主车辆不会醉酒或分心的阅读或写作文字。有效驾驶的赢咖4车可以减少拥挤和污染，并为禁止驾驶自己的人（如老人和盲人）提供行动。
现在许多汽车内置的赢咖4功能的成功暗示了新技术的发展：自适应巡航控制，可以调节汽车在检测交通或障碍物时的速度;车道偏离警告和紧急制动;和自停车系统。
一些汽车制造商将先进技术视为潜在的收益贡献。新车配备了获取和传送大量关于道路状况，车辆位置甚至司机生命体征的数据的能力。
关于谁拥有这样的数据的问题，以及如何保护他们免受窥探。丰田金融服务公司首席财务官克里斯·巴林格（Chris Ballinger）说，“同样意义上，Facebook或Google可以将用户的数据捆绑在一起，”具有商业模式可以通过汽车获利的潜力“。在丰田考虑的选择中，如果他们同意让汽车的数据被公司利用，就会为司机提供价格或融资折扣。
目前的技术都需要驾驶员保持警惕，并准备好充分控制汽车，以确保安全。 自驾驾驶的技术人员的梦想是如何自主的，以至于乘客在旅途中可以阅读，工作或休息？ 至于在公众方面，先进技术何时能够在所有的道路条件下都能使这种汽车安全。 J.D. Power最近的一项调查发现，全自动化汽车的不信任涵盖所有年龄组。
赢咖4技术已经准备好超越人类司机的说法似乎还不成熟。 视觉技术的现实表现与施密特声称“电脑可以看得更好”的说法相矛盾。 这只有在某些条件下才是真的。
Google的电脑导向系统依赖于路线和环境复杂的映射，并可能被意外的功能所困惑，例如临时交通标志或信号，雾，雨或雪。人类依然比电脑可靠地区分出形状和大小相似的景观特征，但需要非常不同的反应 - 例如行人与警务人员。 Google表示，其系统的感知能力一直在变好，而且其汽车算法将通过减慢而对阴暗或令人困惑的条件做出反应。
一个可能永远不能解决的问题涉及驾驶决策的道德因素。这通常通过“手推车问题”来说明。在几乎无限的变化之中，一个失控的手推车即将击中并杀死一群旁观者，他们只能通过将手推车导向墙壁才能得到救赎，这将会杀死所有的乘客。旁观者还是乘客是孩子怎么办？
社会认为，一个人的司机可能会在一秒钟内作出错误的决定 - 即使是一个“正确的” - 也可能不愿意把判断放在一个算法上。 当无人驾驶汽车造成人身伤害或损坏时，州和地方法律并不接近确定法律责任 - 这只是无人驾驶车辆未来途中众多可预测的坑洼之一。 不可预见的坑洼可能更多。
Rand我们的Kalra说：“我们有充分的理由相信自主的车辆将会更安全 - 他们不会醉酒或累赘或分心。 “我们不知道的是他们可能会引入什么样的错误，人类失败最多的地方可能不是自主车辆的地方，他们可能会以全新的方式失败。”
