对于自动驾驶系统，基础设施和行业效率都是一切

 
第一次将自动驾驶汽车引入世界，这是通过过去的科幻电影和电视。对于自动驾驶系统，基础设施和行业效率就是一切。
然而，今天它们已成为现实，它们已经将第四次工业革命带到了野外目的地。考虑一下最近使用特斯拉的自动驾驶功能在加利福尼亚高速公路上行驶了30英里的人 – 他睡着了。
由于采用了自动化技术，计算机完全可以控制世界上大部分的驾驶体验不会太久。
但要成为一个完全可行的，无处不在的选择，仍然存在重大障碍需要明确。在这个关键时刻，探索自驾车的发展方向以及有助于推动这一进步的因素是值得的。
调查自驾车技术现状
首先，回顾一下允许汽车以现在和未来形式自主驾驶的各种技术是有帮助的：
• 人工智能：
人工智能也在影响城市。先进的AI使自动驾驶车辆能够进行所有必要的计算 – 每秒钟 – 以了解在路上发生的一切。例如，考虑一辆靠近十字路口的自动驾驶汽车。
汽车看到一个行人正站在角落里。车辆必须确定是否减速，因为该人可能过马路或保持速度，因为行人不是威胁。
快速进行这些计算对于人类大脑来说已经足够了 – 更不用说机器了。然而，人工智能已经发展到一个几乎可以立即做出准确判断的地方。
•机器学习：
自动驾驶的另一个关键组成部分是机器学习。尽管AI可能是智能的，但从技术角度来看，AI分析每个场景都是不可行的。相反，它必须能够从道路上学习并根据经验开始驾驶 – 就像人类一样。
因此，当汽车第一次在交叉路口看到行人时，它可能会进行一系列复杂的计算。但是，当它重新遇到相同的场景时，它可以检索先前收集的数据，而不是尝试再次收集它。底线：人工智能可以开车，但机器学习有助于它成为一个好的驱动力。
•传感器通信：
虽然这是汽车内部的技术，但自动驾驶汽车并非独立。最终，他们将依赖位于其他车辆，交通信号灯和交通基础设施的每个功能上的大量传感器和信号。
这些传感器允许汽车彼此“通信”(以及整个交通基础设施)，以使驾驶尽可能安全和有效。
在这方面，宝马一直处于先锋地位，开发了一个允许其许多最新型号共享数据的系统。例如，想象两辆新的宝马一起沿着高速公路行驶：当第一辆遇到事故或建筑区时，它可以将信息传递给后面的车。
这些行动有助于车辆和驾驶员避免意外危险。不久之后，这项技术将不再是任何一家汽车制造商的专有技术，而是标准功能。
自动驾驶技术可以做出令人难以置信的事情。
自动驾驶汽车做了不可思议的事情，但只有当他们通过无线连接启用时。连接意味着超快的带宽和令人难以置信的处理能力。目前，大多数自动驾驶汽车依靠第四代技术和云来处理数据。
边缘计算最终将取代这项技术，以保持数据处理更加本地化，​​并通过更好的5G连接实现数据传输。在这一点上，自动驾驶车辆将足够智能，从字面上“开车”，从方程式中移除驾驶员。
预测自主车辆的未来
大多数专家都认为：自驾车将在技术和经济上经历两个不同的阶段。第一阶段涉及自动驾驶汽车公司，这些公司可能会迅速上升和下降;他们无法成功地将创新商业化或围绕他们建立可行的商业模式。实际上，我们现在处于这个阶段的中间阶段，这意味着许多在自驾车方面取得突破的公司未来不太可能成为重要的参与者。
更重要的演变是在技术方面。目前，自动驾驶汽车不是自主的;他们为人类司机提供各种帮助。下一阶段将是车辆可以自行驾驶而不需要驾驶员的任何输入。
有些自相矛盾的是，当你从等式中消灭人类时，自动驾驶汽车变得更加简单和安全。
人类本质上是不可预测的，坦率地说，通常不具备最佳的驾驶记录。因此，想象一下自驾车系统的复杂性，试图理解周围环境。由于游戏中存在如此多的变量，因此自驾车必须始终谨慎(因此效率较低)。
为了充分实现自动驾驶技术的梦想，我们需要在路上的每辆车中使用计算机 – 而这些道路主要位于智能城市。
在这一点上，驾驶成为一个可预测的系统，其中所有元素都集成在一起并协同工作。汽车成为电网上的点 – 技术可以精确监控和管理的点。
犹他州已经开始采用这一原则的一个例子：当地官员已批准测试可以补充(甚至可能取代)其他公共交通选择的自动驾驶班车。这些班车将与人类驾驶员分享道路，但他们将按照既定路线和时间表行驶，消除未知数量。
由于可预测性仍然是必要的，我们可能会看到只有在设定点之间行驶的自动驾驶卡车才会看到“机器人”在驾驶员想要的任何地方行驶。
虽然自动驾驶创新发展的时间表难以确定，但戴姆勒卡车公司拥有一个自主技术部门，其任务是在未来十年内将“高度自主”的商用车辆引入道路。达到这个里程碑并非不切实际，但也不会毫不费力。没有公司能够自己做到这一点。
追踪行业的动力
尽管围绕自动驾驶技术有明显的发展势头，但有几个因素限制了它的开发和实施速度。
首先?自动驾驶汽车主要由硅谷而非传统汽车制造商开发。科技公司可以突破人工智能和机器学习的极限，但它们不一定能够大规模地建造和销售车辆。
自动驾驶车辆也不会对传统汽车制造商随着时间推移培养的交通政策产生同样的影响。
因此，一些最有前途的自动驾驶技术仅以原型形式存在，没有成为生产模型的真实路径或未来。
第二个障碍涉及推动自动驾驶技术：传统上，自动驾驶车辆的论点涉及驾驶员能够在通勤时放松。
尽管可能是诱人的，但自驱动技术的最佳应用是商业用途而非个人用途。考虑依赖于车队和车队的公司(和整个行业)的数量。
由于劳动力成本，日程安排问题，保险问题和事故原因，任何必须由人类驾驶的东西 – 从叉车到18轮车的运营成本更高。
在这种情况下，自动驾驶技术的最佳理由适用于各种行业应用和物流挑战，而不是日常通勤。
一旦更广泛的经济理解这一点，预计会有额外的投资和一波新的自动驾驶应用。最终(也可称是最大的)障碍是明天的智能城市需要5G带宽和边缘计算能力。
为满足相关未来的需求而更新无线网络已经做了很多工作，但进展缓慢。如果没有大城市内外的广泛连接，自动驾驶汽车永远不会“智能”到足以保证安全。
例如，仅仅两秒的延迟可能是不幸事故和近距离通话之间的差异。在我们升级连接和本地处理能力之前，自动驾驶汽车将比大多数消费者更具风险，商业运营商可以接受。
目前，这方面的信息还不够充分。讨论是假设性的，但值得强调：自动驾驶汽车依赖于周围的智能城市。
值得庆幸的是，城市比我们知道的要聪明。
行动中的自驾车城市
问问某个城市在自驾车方面的领先地位，他可能会猜测旧金山或纽约。相反，Rust Belt大都市有望成为第一个广泛使用自动驾驶汽车的城市。
匹兹堡悄然成为人工智能发展的枢纽，主要是卡内基梅隆大学的努力。该学院是世界上最优秀的人工智能研究之一，匹兹堡拥有比大多数硅谷以外的地方更多人工智能人才。
事实上，由于CMU的开创性工作，该学校被选中与美国陆军合作开发人工智能。谷歌和优步也选择在匹兹堡建立人工智能和自动驾驶研究中心，这些研究中心只为这个城市提供更多人才和更重要的投资。
这个城市也是几个传统产业的所在地(钢铁当然是一个)，通过尽可能广泛地采用自动化可以获得很多收益。随着这些公司开始认识到自动驾驶汽车的商业应用，它们可能会促进研发投资。
与人才和投资一样重要的是，没有市政领导人支持他们。
最终，立法者控制道路，自动驾驶是否充分发挥其潜力在很大程度上取决于他们是否愿意接受它。
匹兹堡再一次在这方面领先全国：立法者已经宣布他们打算将这座城市打造成一个创新中心，他们已经开始奠定法律基础以实现这一目标。
一些开发包括制定安装传感器的细节，以跟踪流量模式，实现足够的带宽以实现全市范围的数据共享，并消除可能阻碍自驱动实施的繁文缛节。
在认识到它对社区“智慧城市”梦想的贡献之后，我甚至投资了一家位于匹兹堡的自驾车公司Locomotion。
在Pittsburg运行自动驾驶仪之前，在州和地方层面仍有许多工作要做，但所有部分都已到位。
匹兹堡作为一个例子在这里至关重要：这座城市展示了所有关于自动驾驶技术的一切，以及所有剩余的障碍。城市的方法 – 涉及学术界以及私营和公共部门的联盟 – 是所有其他人应该建模的方法。
我们不能仅依靠硅谷来开拓自驾车，而传统汽车制造商也无法做到这一点。相反，我们必须现实地了解自驾车需要什么，同时还要认识到自动驾驶车辆的最有价值的应用是在商业环境中。
一旦发生这种情况，期望看到这项技术改变我们对运输的所有期望。