如今，不少人认为，购买私家车将和拥有马匹一样成为历史。随着滴滴、Uber、Lyft等打车或拼车公司业务的扩大，再加上共享汽车领域的发展，车库也将变得和马厩一样罕见。

不仅如此，自动驾驶汽车会加速这一趋势，因为它将消除叫车和汽车共享之间的界限。用户只需点击手机里的APP，就能召唤来一辆车，而且在这种情况下，两种出行选择的成本都将变得更便宜。

是否可以想象成从此就与找车位、去保养或其他无数车主的烦恼说拜拜了？

这样的思路没有问题，毕竟汽车技术在不断发展，某些新形式的出行也在人们可预见的范围内。只不过，它们很可能比夺人眼球的新闻标题所暗示的时期要遥远得多。

近年来，共享出行的兴起确实降低了汽车销量，而且越来越多的年轻人推迟了考驾照的计划。然而，事实是，在自动驾驶汽车的发展道路上，仍有许多障碍挡在前面。

地理上的不均衡

当涉及到自动驾驶汽车的广泛应用时，问题也许不是在何时，而是在何地。

对于那些将传统汽车与马车进行比较的人也许不知道，马车在拥挤的城市里被汽车取代的很多年之后，它在不少国家的乡村地区依旧是一种常见的交通工具。

同样，当我们开始大规模部署自动驾驶汽车车队的时候，也可能出现应用所在地理位置不均衡的现象。

这不仅仅是因为市内交通更繁忙或者没有充足的停车位，产品对消费者的吸引力才是它能否流行起来的关键。

另一方面，至少从现阶段来看，自动驾驶车辆对地理定位的要求非常高。例如，谷歌的自动驾驶汽车公司Waymo只在凤凰城郊区一个100平方英里的区域内测试其汽车，就是这样的场地，也比它的许多竞争对手的测试场要大得多。

在良好的天气条件下，自动驾驶汽车在平坦、清晰的交通网里表现得最好，这就是为什么美国西南地区能成为此类测试的热门地点。

显然，在受限制的环境中创造一致的、可预测的驾驶状况更容易，这就意味着在自动驾驶汽车能够扩大其出行范围之前，还需要做更多的准备工作才行。至少，在新英格兰道路蜿蜒的山区或芝加哥被大雪覆盖的地方，想要把自动驾驶汽车当成日常出行工具，那估计得等上很多年。

一定程度上可以说，私家车的终结靠的不是自动驾驶技术的影响，而是当地的道路或天气状况。

没那么多工程师

从2017年第二季度到2018年第二季度的这一年里，ZipRecruiter招聘网站上与自动驾驶汽车相关的职位增加了250%。然而，严重的人才短缺可能会导致许多职位空缺，并在长期阻碍该行业的发展。

目前，全球自动驾驶汽车工程师的数量仅有几千人。而想要胜任这个岗位，候选人不仅要熟悉机器人技术、汽车机械和制造知识，还要具备编写Python和C++等语言代码的能力。

假设对自动驾驶汽车的需求如预期的那样迅速增长，一个缺乏足够具备这些技能的工人的行业可能难以扩大规模以满足需求。

没想好走哪条路

对一项新技术进行广泛应用的前提，是工作人员知道一切都在掌控之中，因系统问题发生重大事故的概率已经变得微乎其微。

还是以马车被取代作为例子，汽车制造商们在实现这一目标之前花了数十年的时间进行试验，最终才确定了一种外形类似于我们今天所见的那种既时髦又能大规模生产的车体形态。

那么，在自动驾驶汽车真正被消费者接受之前，它的传感器设备、造型设计、移动形式是否也需要大量改进呢？答案很有可能是肯定的。

一种可能的场景下，无处不在的自动驾驶汽车不会有车窗，内部则被显示屏所覆盖；它也可能是一个移动客厅，当用户想要出门时，只需要走进这个“客厅”，车辆就能与房屋分离；又或者扮演的是通勤穿梭舱的角色，只有一个座位，但能快速地在上下班的路上移动。

无论最终呈现在我们眼前的自动驾驶汽车会是什么样，相关技术的进步与产品的实现都需要时间。可以确定的是，至少未来2~3年里出现的车辆不会是最终被大规模采用的版本。

不能没有监督员

即使是在地理围栏的有效范围里进行测试，企业在多数情况下还是会让安全监督员坐在车里。这些人不是普通大众，而是经过特别挑选和训练的志愿者或员工，他们的职责就是随时查看汽车的运行情况。

至于各自动驾驶公司和普通大众要多久才能适应完全不需要人类介入的汽车，现在还不好说。而电梯——有人认为它是世界上第一种自动驾驶移动工具——可能会给我们带来一些启发。

要知道，在电梯实现完全自动化的几十年后，我们仍然能在不少场所里见到电梯操作员。原因很简单，就是乘客觉得独自操作电梯不舒服。

从这点来看，第一批愿意尝试自动驾驶汽车的乘客，可能同时也想要一个相当于电梯操作员的人作为心理缓冲。

共享时代未成型

随着社会对自动驾驶汽车的关注度越来越大，人才的通道也会因此变得更加完善。进入该领域的工程师中，有的人将研究如何让汽车在蜿蜒的道路上和恶劣的天气下工作，也有一些人选择研究如何扩大车辆的地理范围。

然而，像汽车和电梯这样的移动技术的推广耗费了一代人甚至更久的时间才得以实现。

所以，当我们对共享出行改变社会的潜力怀揣梦想之时，也不要忽视这样一个事实：变革很少能在预期的时间段里发生。

作者大卫·西尔弗（David Silver）：优达学城自动驾驶汽车工程师纳米学位项目负责人。此前，他在福特担任研发工程师，并在硅谷初创企业工作了10年。

（文章&图片来源：Venturebeat，作者：DAVID SILVER）

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