本文上篇阐述了人们对出行的核心要求、以及中国众多城市交通现阶段的问题。下篇将以智能网联无人驾驶共享汽车、智能交通的人、车、路和大数据信息网络一体化等创新思维和方法，展开城市交通解决方案的详细分析和论述。【深谋远虑"点到点的方便"，辨清创新模式在城市交通发展中的机遇和挑战（上篇）】

无人驾驶

未来无人驾驶汽车的目标，应该是集合智能互联、自动驾驶、共享出行和电力驱动四个纬度。在智能无人驾驶领域，似乎出现两条技术路线：

一个是自动驾驶汽车。这是以美欧西方发达国家企业最先发起的以道路前方及周围信息探测计算分析、结合高精度地图和卫星定位为其中非常重要核心环节的技术路线，目标是达到智能化“独立行为能力”电脑自动驾驶替代人工驾驶。

目前多数自动驾驶汽车技术是以智能机器人为技术发展方向，即以车载计算机加激光或毫米波雷达、摄像头、GPS定位、众多传感器和控制部件为研发方向，通过车辆平台、硬件平台、软件平台、云端数据服务技术实现环境感知、路径规划、车辆控制和车载操作系统，既要具备对外部探测距离远、清晰度高的硬件设备和自身存储容量极大的精准高清地图、又对卫星精密定位的依赖较高，车辆自身一百多个电子控制单元（ECU）加上前面要求的众多变量大数据计算，希望如同人类的眼睛-大脑-四肢和手脚的信息-分析-指令-执行的一个自身合成系统。除非是雷达系统，目前多数采用的视频摄像作为汽车行进需要的“眼睛”，其捕获的外界信息只要采用的是成像素技术，清晰度要求与车载电脑存储量和计算量就直接相关，同时易受镜头质量、路面及天气影响。

车载电脑还要比对车载地图和GPS定位等诸多信息，可以想象这个要求对车载电脑计算和学习控制能力无疑非常高了。因为这要求“个人独立行为能力”，而忽略了智能信息网络整体的“团队”协作能力。

其实，在中国国情条件的人工驾驶之所以有大量追尾、刮蹭等交通事故，可以归纳为依赖驾车人的驾驶“独立行为能力”模式，即视觉范围内发现-判断-行动。何况人类驾驶中依靠自己一个人的眼睛和大脑 “个人独立行为能力”，会有视觉的盲区死角、会有大脑思维反应时间不够迅速及时和长时间注意力高度集中会产生疲劳等问题。人类在驾车时的无意甚至是有意人为因素，如路上突发事件处理不及时的无意行为，恶意强行超车并线、路口不排队加赛、路边随意占道行驶和停车、酒后驾车等诸多人为因素，都会对道路交通产生负面影响。于是就会有诸如发现不及时、反应不及时、反应时间不够等因素造成事故。而以仍然延续“个人独立行为能力”的智能自动驾驶模式，当然仍然存在上述的这些问题没有从根本上解决，理论上就仍然存在上述事故发生的可能性。

这在没有道路拥堵和路况不复杂状况条件下是比较理想的方式，但设想在与目前城市道路拥堵状况下，用自动驾驶替代人工驾驶，只能算是人们乘车出行方式的改良。笔者以为这对中国目前和未来若干年内城市交通出行需求服务发展而言，自动驾驶汽车技术路线并非最佳，甚至不适用。

另一个是智能网联无人驾驶汽车。这是搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，融合现代通信与网络技术，实现V2X（即车与人、车、路、云端等车对外界的信息交换）智能信息交换、共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，以人、车、路和智能交通信息网络一体化，通过整体统筹线路规划和协调、真正实现智能互联、自动驾驶、共享出行和电力驱动，从根本上避免道路拥堵和事故发生，达到安全、迅捷、便利和经济的乘车出行目的，并最终可实现替代人来操作的新一代汽车。

近期已在几个地方应用的快递分拣机器人系统可以给以车、路和智能交通信息网络一体化技术路线很好的借鉴：

1. 任务受理，车辆（智能仓储机器人）领到包裹后穿过工业照相机读码。

2. 机器人调度系统CRS（“大脑”）根据包裹目的地代码规划出车辆运行路径。

3. 路径与车辆移动和交通管理。

智能分拣系统通过无线网络通信对整个区域的运行情况和数据进行实时监控和交付，保证有效性和可靠性。路径行驶中的车辆支持超声波避障检测，实现平面交汇处和周围车辆距离过近时自主智能避障和碰撞防护。近日开启的上海洋山港四期自动化码头50台自动引导车（AGV）运行亦是同理。

智能网联无人驾驶汽车并非需要极为发达的如同人类大脑独立思维能力，而是依靠车际间信息交互、交通基础设施的“团队合作”，其行程线路可以在其出发前就已经在网络计算中心得到统筹计算规划。行程中其技术关键信息是实时地理位置坐标，车辆V2X装置或路边沿途远距离射频识别信号不断与沿途网络基站天线交流，每一个网络基站天线发出信息中包含该基站地理位置坐标，使得移动中的车辆除自身车载卫星定位之外，还有地标定位的双重位置坐标精确性校核修正。

车辆自身在移动中不断发出诸如“我是谁”的VIN信息、以及速度多少、是否加速或减速、方向及预转向的偏向角多少的状态信息，同时亦将感知到各种情况如前方及周围天气情况、路面情况、道路变化等信息通过信息网络传感器天线上传到云端，告诉车辆位置信息并连续不断的获取和执行新的直行或转向、速度等位置移动信息指令。

车载电脑仅需实时通过车载传感器或雷达对行进前方及周边物体的间距信息做监控判断，一旦判断在对应速度的行进方向位移可能会与前方物体造成触碰，即刻优先执行制动和/或转向指令，之后再继续执行位移指令。这样对其车载电脑的计算工作量就减轻了许多，使得智能网联汽车实际上是在覆盖城市道路交通信息网络系统中，成为众多末端细胞之一，当然部分信息可以通过专用短程通信技术（DSRC）等技术不经过云端快速分享给周边车辆、行人等交通参与者。云端对众车辆和路边信息网络传感器上传的大数据做进一步的计算分析后再将统筹协调后的指令信息下发给通过和即将到达该区域的车辆。

这样智能网联汽车在整个体系中，不仅接收网络传输的移动各项指示，使得此车辆在众多行进该路段车辆中，一方面是按照信息网络统筹调度的“规矩分子”，同时亦通过周围不同位置和角度的各车辆及道路旁或上方的传感器，使得此车与周围车辆彼此间都相互了解当前和下一步移动意向；另一方面，该车也贡献出精确实时交通状况信息，使得云端能够清楚掌握各车辆到来、通过和离去时间等精确信息构成的全方位立体信息网络。各智能网联汽车在这样的环境中就能够提前预知而提前采取预防措施，避免了追尾、触碰刮蹭等事故发生，无人驾驶汽车的行驶安全性和行驶效率将会比有人驾驶的人为因素更高，即保障了各车辆的行驶安全又保障了路途畅通。

与目前的人工驾驶或纯“个人独立行为能力”模式的自动驾驶汽车对比之下，“团队力量”不仅解决了“个人独立行为能力”模式的自动驾驶汽车L3和L4在技术、法规和道德伦理等方面的难题，更重要的是解决了城市道路交通拥堵问题。未来即使智能机器人的计算思维能力达到了人脑水平，人车路网的道路交通也仍必须紧密依靠智能交通信息网络系统一体化。

以目前的技术水平，智能机器人能达到正常成人的大脑对复杂环境的应对思维能力L3甚至更发达的水平L4仍有相当长的路要走。无线网络传输技术的飞速发展，尤其是5G移动通讯技术网络更高的速率和可靠性、更低的时延对智能网联无人驾驶汽车应用至关重要，智能交通信息网络对智能网联无人驾驶汽车的行驶控制以及车际间的信息实时交互，在5G时代将会更加容易实现。在交通出行的系统中都是这种信息网络监控和协调条件下的智能网联驾驶车辆在行驶，那么一直悬疑而头痛的自动驾驶汽车在人类社会中伦理与法规问题都伴随着体系的逐步完善而逐渐淡化直至最后规避。

当然在考虑国际化时，若进口自动驾驶汽车尽管具备了智能机器人的“个人独立行为能力”，但是在没有融合进中国智能信息网络的“团队合作”前，尽管能够实现自动驾驶，却仍面临着中国的技术融合、伦理与法规等问题。

智能网联无人驾驶汽车的最大优势是“体系团队力量”，能够做到相比于“独立行为能力”的自动驾驶汽车难以做到的“点到点的方便”出行服务：

• 解决交通拥堵问题：预知出行车辆的出发和目的地位置、行驶路线、数量、车速、行车间距等关键道路交通管理信息，以及无停车泊位限制等；

• 可依据人们出行需求统筹高效的协调运营：精准的提供往返车辆大小、发车间隔密度等。

此外，笔者以为：

1)  古人驭马出行，按照其传统思维，人们对马匹的优选改良培育，是为了有更多的千里马可用于出行。但后来汽车和公路的普及应用，没看见千里马作为出行载体了吧？因为今天的车与路，在人们出行中已成为一个整体。现在正在研发的自动驾驶汽车，若仅仅是替代人工驾驶汽车，其思维方式不是如同过去仅考虑马匹，却忽视了路的重要功能一样吗？社会技术的进步，不仅是单一产品技术的进步，应该是不断更多元素合成整体的进步升级。前面介绍已经成功投入运营的快递分拣机器人系统就是很好的证明！这些移动载体，并非独立具有L3至L4级自动行驶能力，但在体系中能够移动安全和快速高效。

2)  西方发达国家研发自动驾驶汽车的创新理念，其实是与其国家和社会体制条件下，企业更多是从研发新产品来迎合满足市场获利的角度思维。所以较少有企业从自动驾驶汽车与人、车、路和涉及城市公共基础设施建设信息网络交通运输整体融合的理念角度思维。中国国情和体制条件与西方发达国家不同，在此相关的研发应视线角度更高、更宽、更深远。应从国家道路交通运输发展宏观层面，不仅考虑运输载体，更应思考人、车、路和数据信息网络整体应用服务提升，如何解决长期以来的城市交通拥堵难题、如何将各元素整合起来形成1+1〉2的更佳效果。所以智能网联无人驾驶汽车应用的主要目标市场，不应是私家车市场，而是共享出行服务市场。

未来道路交通中的自动驾驶汽车，不应该仅仅是有人驾驶被自动驾驶的简单替代。没有人+车+路+智能交通信息网络这个整体体系，现在道路交通及相关问题的所有弊病就仍不能消除，因为道路交通出行的资源不能得到最有效的利用，不是吗？中国的整车企业或互联网企业造车，不应跟随别人的思路，必须走捷径，走出适合中国国情的道路来。 

汽车共享

当城市中上述智能网联无人驾驶电动共享汽车达到规模化经济用车成本状况后，个人购车和使用成本将会比现在更为经济。

以投放新增数量而非充分利用存量实现租赁“共享”，不仅不能解决已有的城市在用车保有数量巨大引起的道路拥堵、停车泊位紧张和相应的城市管理与环境污染的难题，还增添了与巨大保有量车辆牌照、道路和停车泊位等因素争夺资源的窘境。同时，该模式并未给用户带来乘车出行“点到点的方便”。

笔者设想政府主导的公交系统是最有实力和潜力条件作为未来智能网联无人驾驶共享汽车出行服务商，当然必须对其现行运营模式加以信息技术和运营创新模式改革，才能适合信息化与智能化时代满足人们出行“点到点的方便”要求。现在公交体系，包括地面、地下、轨道等，其实都是过去百年机械工业思维模式的延续，比如因为人们出行信息难以了解，所以供需双方只好约定俗称的指定约会站牌地点和路线。供方车队按照指定路线和规律性的发车、沿途经停指定站牌地点上下乘客。尽管高峰时段发车密度间隔短，但车内乘客仍往往十分拥挤。但高峰期一过，公交公司车队为了提供服务不得不发车，但发间隔车频次较长，使得有乘车出行的乘客在站牌处等候较长的时间，而常常车内乘客较少造成资源浪费，且无论是高峰还是平常都有造成“最后一公里”的问题，产生了需要和供应不平衡、不充分的发展之间的矛盾。

究其原因，笔者认为是供需双方信息难以沟通协调的旧体制运营模式和管理思维落后，既公交公司车队及运营线路固定、车型大小固定式运营管理模式造成的！在信息和智能网联时代，上述供需双方信息沟通缺失的难题将得以解决。有乘车出行需要的用户，可以通过手机APP发送需求信息与不受固定线路、发车频次和车型大小限制的汽车共享公交服务信息网络体系对接，公交出行服务运营商就能预先了解特定时间段内潜在乘客的数量、希望上下车时间和地点位置等信息，通过与道路智能信息网络计算管理中心统筹协调后，即能向各乘车出行申请乘客发车回馈信息，提供乘车“点到点的方便”出行要求。智能网联无人驾驶公交车作为共享汽车出行服务载体，将远比现在模式具有革命性的变化，更能高效、平衡和充分的满足人们乘车出行的要求。不是吗？

笔者以为共享汽车的意义应该是在满足城市人们乘车出行“点到点的方便”基础上，用较少的资源却能高效应用，减少城市在用车巨大保有数量。政府已经在公共交通领域投入大量的资金并计划还将投入更多的资金建设更庞大的公交体系。若从满足城市人们出行“点到点的方便”服务角度，在最适合做共享汽车的智能网联无人驾驶汽车投入普及应用前，政府也应该参与到共享汽车领域，通过以市场化运作放大政府投资杠杆效应，形成现代、文明、整洁、漂亮和宜居城市的本貌。

此外，有些汽车生产厂家认为自动驾驶汽车的目标市场应该仍以私家车为主。笔者不以为然，因为正是因为中国大中城市在用车保有量饱和制约影响到整车厂商的销售，即使一二年甚至几年内能有销售提升，但宏观条件的情况是只要拥堵和停车泊位紧张状况问题没有解决，卖出的越多之后的经营就会越艰难、经营空间就愈狭窄，逼得整车厂商们必须用创新理念和经营方式才能生存。而上述智能网联无人驾驶共享汽车出行服务的理念，能够比较充分发挥汽车行驶速度快、承载能力强、用户与车联网技术最佳应用效应、避免共享单车“潮汐性”投放数量盲目和潮汐间的长时间混乱停放造成的副作用。

共享汽车出行服务开展的越普及、其实用效果就越好、对城市私人小汽车保有量形成的冲击影响就越大，越能显示新的城市出行方式不是依赖个人拥有汽车形成保数量巨大造成道路拥堵和停车资源紧张，而是提高车辆和城市道路资源使用效率、降低乘车出行金钱和时间成本。用户出行需求和车辆行驶位置的信息越普及和透明，为城市道路交通智能网络信息管理的准确性和统筹计划协调性提供了可操作基础，越能避免道路拥堵，改善用户乘坐体验。当然高效的车辆使用，无疑会缩短车辆更新换代周期。如此，即为厂商自己的市场经营开拓出一片新的“蓝海”空间、又为政府和社会道路交通拥堵等问题排忧解难。正所谓企业社会责任正面影响与经济效益兼得，不是吗？

智能交通的人、车、路和大数据信息网络一体化

道路智能交通系统（ITS）的理念在中国九十年代已经开始了。发展到今天，信息技术、计算机技术、数据通讯技术、车用雷达探测技术、视频技术、传感器技术、电子控制技术、自动控制理论、运筹学等科学技术已经能够实现道路和行驶车辆的信息探测和CCTV监控、位置和数量采集、车载信息远程无线通讯、车载GPS导航、路口信号灯管理、车辆通行信息及收费等道路交通监控和管理。但笔者看来，这种ITS仍然是被动式和不精确的，因为没有最直接和数量最有影响力的交通出行参与者--人和车的出行意向信息，即从何处到何处、什么时间、数量多少等这些对路途道路位置、车速和流量、末端接待能力等交通管理至关重要的信息，只能是惯例和各道路视频监视大概了解掌握哪里拥堵了、哪里交通状况良好，不能最有效的对交通出行参与者实施统筹协调管理。

手机无线通讯已形成全面覆盖的5G和4G网络亦应融合进智能交通信息网络体系，有乘车出行需要的人可以通过手机APP发送需求信息或车辆出行前驾车人在车载屏幕上发出申请，信息如同现在的滴滴出行服务屏幕显示的包含出发地、目的地、出发时间，这些信息让负责该区域的道路交通信息管理枢纽站知道了该车的出发位置。道路交通信息管理与计算系统将自动应答反馈驾驶人的申请，提供优化的行车路线信息。如此，ITS才能真正提前了解、统筹协调和实时掌控从何处到何处、什么时间、数量多少等这些对路途道路位置、车速和流量、末端接待能力等交通管理至关重要的信息。有了这些信息，智能交通网络计算中心对大数据计算后可以统筹规划，提前回馈出行人所驾驶的车辆点到点的最佳出行时间和路线，避免无序上路造成拥堵，进而节省人们出行时间。

《道路交通安全法》第四十三条规定，同车道行驶的机动车，后车应当与前车保持足以采取紧急制动措施的安全距离，车速越快、安全距离越大。这是因为后车对前车行驶状况不能预知的不得已措施。可以设想，智能网联无人驾驶汽车在这样的体系中行驶，后车不仅可以实时知悉前方若干辆车的行驶动作意向、甚至可第一时间掌握前方路段情况。如此，形成虚拟柔性连接的串行车辆，能如同高铁列车诸多刚性连接的串行车厢一样实时协同动作。众车辆的协同既可以使得智能网联无人驾驶汽车的车速远比现在要快、更能各车即使在高速行驶时前后间距可以很近。这就意味着道路资源使用效率比现在的高一倍甚至几倍！

还可以设想，现行人工驾驶所必须的路口红绿灯视觉信号交通控制管理已无必要，甚至红绿灯信号通过路口的思维都可以破除。传统体制的平面交汇路口是红绿灯按时间分配各方向道路放行（车流量多的会适当延长时间），或环形路口交叉顺序通过（但目前许多国人的素质和对交通法规漠视，为避免交叉通行时的拥堵造成堵死，现在不少环形交叉路口不得不也安装了红绿灯）。但在车、路、信息网络整体体系的统筹协调下，路上和周围环境情况被路旁、路上方的雷达、射频识别传感器等探测装置监视着并将信息传输给附近的智能交通信息网络云计算分站点，而所有抵近和正在通过该区域的智能网联无人驾驶汽车亦将各自探测收集的信息通过这些探测装置的信息发送天线传输给附近的智能交通信息网络云计算分站，同时亦收集云计算分站回馈的信息和附近周围车辆的无线信息。如此，所有车辆都能预知其它车辆的行动意向和周围情况，在云计算分站的统筹协调下有序协同行驶。既然智能网联无人驾驶汽车工作机制不是以基于长期以来一直以人类眼睛看到场景作为“独立行为能力”的视频信息为行动依据， 那么今天平面交汇路口的红绿信号灯就没有必要了。通过路口就不会因为等待红灯转为绿灯才能通行的等待停车。没有停车，道路各方向就不会产生造成车辆密集拥堵的所谓“绿波带”了，对吗？某种意义上，若从未来交通思维角度，今天的红绿灯系统其实是产生拥堵的原因之一呢。不是吗？现在城际间高速公路每逢大雾天气就会因为驾车人视线受影响而关闭的情况，将不会再有了。对吗？

(本图来源于2017年12月10央视CCTV2“对话”节目“未来的出行”)

未来智能交通信息网络体系，应该将航空、铁路、船舶、长途公路等到达和离开该城市的机场、车站、港口人群的数量及这些人群在事先申请的乘用车信息纳入统筹计算体系，以便有针对性地精确和恰当平衡调派相应大小车型智能网联无人驾驶共享汽车，避免无序等候的车辆、等候区面积资源占用低效和浪费以及相关连接道路的无序拥堵。

交通运输部公路科学研究院的王笑京说 “从经济的角度来说，有一定的智能化的基础设施，特别是路侧的设施，其实是可以降低车辆的成本，也可以提高运行可靠性和安全性。同时，这样的基础设施又是我们未来管理和服务的一个重要组成部分。”笔者认为在中国其更重要的意义在于能有效解决因人工驾驶无序而引发的交通拥堵、有效利用各相关资源、满足人们“点到点的方便”乘车出行目的。

汽车产业的两极分化:交通出行与娱乐服务

前面提到人们购买汽车目的除了方便出行之外，随着社会需求的多样化亦仍会有驾驶乐趣、个人人格化体现等需要，但在拥堵不堪的城市道路交通中，显然是无法满足的。随着人工驾驶私家车出行模式向未来智能网联无人驾驶汽车模式的转型，人工驾驶乐趣将越来越从城市交通出行模式中淡出。理想中，若城市边缘设有一处大型以汽车驾驶体验活动场地为核心的综合汽车文化休闲娱乐中心，提供竞速赛道、动态操控体验广场、多重综合模拟越野场区、室内汽车知识与技术培训与博览和大型休闲娱乐及餐饮服务建筑物于一身的商业服务中心，体现汽车技术综合优势与自然景观相融的理念，一方面满足人们尽情“风驰电掣”宣泄和挑战速度与激情，享受物质丰富带来的精神成就满足感以及适合开展为各种乘用车、越野车驾驶培训、试驾试乘、比赛等定期或重大活动提供一个较专业的活动平台；另一方面，这里亦为人们提供一处有别于城市高楼密集感受，集郊外视野广袤、天光云影、清澈河水、绿树森林、身处大片平展草坪、远眺崇山峻岭的清新休闲去处，应该可以成为开展体验式传播汽车文化与刺激消费、拉动内需相结合的，与社会进步和人们精神与物质综合提升需要的理想场所。

分阶段实施应用

实施要素：落实“交通即服务”原则的协调、管理和实现

1.  加强智能交通信息网络基础建设（包括三大运营商的5G网络纳入整合），形成基础设施配套的单车信息采集、大数据信息处理、道路流速流量信息监督和分配控制、停车场信息监督和分配控制等完整网络系统。

2.  智能网联无人驾驶共享汽车与智能交通信息网络的“天罗地网”相结合为整体体系。在这个体系中，“信息”涵盖了计算和传输，同时更是以获取、发送和接收以及执行为基础。

3.  如果能在某一个城市一下就全面铺开这种人、车、路、网体系当然是很理想的。但是这种理想在现实中不存在，毕竟各地城市仍有大量的燃料发动机和电动能源驱动的人工驾驶汽车在使用。所以在初始和过渡阶段，先尽快并行开展智能网联信息交互基础设施建设和新车与在用车辆的智能网联信息交互设备装置安装，逐步体系完善。

4.  车辆自动驾驶技术与智能交通信息网络技术对接匹配完善，直至成熟推广应用。

5.  汽车共享信息技术和应用体系与智能交通信息网络技术对接匹配完善，直至成熟推广应用。

6.  过渡阶段在用人工驾驶汽车向无人驾驶信息技术的升级改造，逐步形成与智能交通信息网络技术对接匹配完善，直至成熟推广应用。

7.  先行完成城市内的应用完善，再辐射城市间形成体系对接匹配，最后全国覆盖。

结束语

目前城市交通拥堵、愈来愈多的富裕人口对私家车的购车欲望和中国制造产能充分急需更大市场接纳与政府限购限行政策的矛盾，正如中共19大报告中指出的“我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾”在城市道路交通领域里的突出体现，成为中国经济可持续发展在工业制造业和交通运输业发展的瓶颈。

从积极意义上看待未来交通的人+车+路+智能交通信息网络的整体化发展，在现代化的科技手段下，自然资源占有少、使用效率高、道路出行更加安全迅捷，更重要的是人们在道路交通时间获得极大的节省，比目前的状况应该更能为社会和国家都创造出更多的财富和经济实力。从目前供给侧结构性改革的角度，上述是合理的、进步的。从消费端私人、企业、社会和政府的购车和用车经济成本角度，在道路交通出行方面的日常支出将会有很大的减少，节省出来的钱又可以为其它无论是投资还是消费带来更多更宽广的可能性和机会，至少生活水平将会得到改善提高。

中国的工业制造业能力、大数据信息计算与传输及互联网技术能力、国情体制在基础设施投资建设能力等方面已具备相当的条件、甚至在世界上处于领先水平，在并行研发“独立行为能力”的自动驾驶汽车技术同时，更应加快智能网联无人驾驶汽车及其智能交通信息网络的整体研发和普及应用。中国在此方面有条件取得领先突破，一改历史上一直都是西方发达国家制定技术标准并向外输出产品的状况，实现中国在未来汽车产业和道路交通运输业直道超车。

此外，人们因道路交通出行约车、路途时间、按预期抵达等时间掌控，能通过信息网络在“大数据计算”的信息回馈预知和行动安排，在时间观念带来必须准点守时的行为准则影响。而这种影响，也很有可能对长期以来人们上下班产生的“道路交通波峰潮”政府城市管理和社会头痛问题提供了解决方案。未来乘车出行模式的变化，对目前的汽车生产、销售和服务模式、驱动能源及供应模式、基础设施条件、道路交通规则，对社会生活和人们的思维及文明都将带来影响重大的积极意义，甚至与目前方式和状况产生颠覆性的变化，不是吗？

希望以上表述能“抛砖引玉”，加快人类社会早日摆脱目前城市道路交通拥堵与不便、安全事故损失频发、自然资源占用大却利用率低等头痛却难以解决的问题，为更安全、方便、迅捷、经济的道路交通出行模式的所有参与者们提供一个新的思路。

作为结束语，这里引述Google X和自动驾驶汽车项目的联合创始人塞巴斯蒂安·斯伦(Sebastian Thrun) 曾说的话“交通对我们非常重要。目前，大多数人都依赖拥堵的公路出行。我相信，如果我们能发明安全、经济和安静的技术——哪怕很久后才会在全国范围内普及，我们将真正改变交通。它将具有惊人的影响。”

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