无人驾驶离我们还有多远？

0万，占总人口的20%。届时，老龄人口将是目前的两倍，他们中有三分之一将面临出行困难。[8] 中国也面临同样的情况。到2050年，中国老龄人口预计将占总人口的33%。[9] 而在日本，到2060年，65岁及以上人群将占总人口约40%。[10] 残疾人的市场也很庞大。例如，在美国，约5300万成年人有残疾，占成年人人口的22%左右。约13%的美国成年人有出行障碍，约4.6%的成年人有视力障碍。[11] 这些有关老年人和残疾人士的庞大数据为无人车提供了现成的市常这两类群体都 重视独立，无人车可以让他们自由出行，无须依靠朋友、家人。因此，老年人和残疾人对无人车的问世持积极态度。

无人车面临的障碍

无人车面临的障碍在技术层面包括恶劣天气、行车安全、隐私保护、基础设施不完善、频谱分配不足等;在社会层面包括事故追责、行车立法等。其中有些挑战是需要通过制度和社会行动才能逾越的障碍，这些领域都给无人车及其市场成功从技术层面带来了非常大的挑战。

恶劣天气

在恶劣天气里，无人车无法良好运行。大雨、大雪或大气雾霾遮挡道路标示和车道标记，因此增加事故风险。在这种情况下，无人车无法做出准确判断。Lyft公司认为，无人车"在某些天气条件下或路况不佳时表现得不好。[12]"另外，杜克大学的Mary Cummings教授特别强调恶劣天气对无人车的影响。"降水、雾和沙尘影响光雷达感应器、分散或阻挡激光束，干扰摄像头捕捉图像的能力。因此，车辆无法感知与其他汽车的距离，或者分辨停车标示、交通灯和行人。[13]"

行车安全

安全是无人车行业的重要考虑因素。目前已经有车辆被黑客攻击、系统被破坏的报道。无人车依靠V2V的交流，以及V2I的连接。维护这些通道及电子邮件、电话、短信、上网和定位数据等乘客个人电子通信的安全至关重要。联网车辆面临的威胁包括黑客攻击、人为干扰、幽灵车或者其他恶意行为，如使用亮灯导致摄像头无法捕捉图像、雷达干扰或操控感应器等。上述每种行为都能扰乱通信，造成人工智能运算出错。他们的研究将"GNSS(全球卫星导航系统)欺骗和虚假信息列为最危险(即最可能或最严重)的攻击。" [14] 操控这类信息给乘客带来风险，而且可能引发严重事故。网络安全专家已经证实能够远程攻击吉普大切诺基。《连线》杂志上刊登的一篇报道称，他们能够破坏车辆的转向、刹车、无线电、雨刷和车内环境控制系统，并且证实通过Uconnect软件能够很容易破坏车辆。这一例子说明，设计者需要高度重视车辆安全，避免不必要的风险。

隐私保护

无人驾驶隐私保护与安全不同，安全关注的是企图伤害司机和乘客的恶意行为，隐私则更关注数据的保护。无人驾驶过程中将收集大量关于人们位置、GPS定位数据、网上购物(包括信用卡号码)和其他在联网汽车上进行的活动信息，这些数据将创造新的商业模式。通过联网车辆，保险公司可以看到司机实际驾车的情况，实时风险和对情况的实时反应，并以此计算保费。汽车制造商和无人车服务企业的隐私政策一方面允许披露行车信息，用以"解决问题、评估使用和研究"。另一方面，一旦这些信息被非法转卖，匿名第三方极有可能将其用于营销甚至违法诈骗，损害消费者的利益。

因此，为了保护无人驾驶的隐私，缓解对无人车数据收集的担忧，首先应该提高网络安全标准，保证所有制造商能采取有效保护措施，尤其要提高无线网络下的数据加密保护。另一方面，需要提高设计安全性以减少攻击点、增加第三方测试、加强内部监督系统、设计分离架构以限制任何成功入侵成的损害，以及不断更新升级安全软件以加强隐私保护的实时性。

基础设施不完善

基础设施不完善的问题在限制现有交通发展的同时，也扼制了无人驾驶的萌芽和起步。例如，在印度，高速公路和普通公路是主要挑战。印度的道路有36%是土路，而在中国，这一数字为16%左右。因此，在世界经济论坛的基础设施排行榜中，印度排第87位，远低于日本的第6位，德国的第7位，中国的等46位，泰国的等48位和巴西的等76位。[15] 高速公路状况不佳给自动驾驶汽车带来挑战。车辆行驶需要可预测的路面和标示清晰的车道。在一次跨越国内多地的试驾过程中，Delphi公司的工程师发现各地车道标示有很大差 别。Glen De Vos称，"自动驾驶车遇到有些路面标有宽的白条，有的则是窄的黄线。有些标示是新的，而有的模糊不清，有些道路还凹凸不平"。[16] 由于这些道路标示不到位或工程质量不佳，半自动驾驶汽车或全自动驾驶汽车都无法顺利行驶。事故风险随之上升，电脑运算也很有可能做出错误判断。如果不加以解决，