大多数汽车厂商，特别是 特斯拉、奥迪、梅赛德斯奔驰，沃尔沃和通用汽车，甚至是一些科技巨头，比如说谷歌、苹果，一系列厂商都在测试无人驾驶汽车。

　　例如，特斯拉能在很多路况下实现无人驾驶（虽然特斯拉方面提醒车主尽量只在高速公路上使用 Autopilot，并时刻保持注意，双手放在方向盘上面）。不过，无人驾驶行业竞争异常激烈，但 Uber 还是有最大的几率实现无人驾驶的早日商业化。

　　不同于福特或通用，Uber 把行车范围限制在了当前无人驾驶汽车能够处理的范围内。对比谷歌或是苹果 ，Uber 又有了庞大的租车网络，能够逐渐转化为无人驾驶服务。

　　Uber 高管十分期待无人驾驶汽车给他们带来的天花板。没有了司机端分割成本，Uber 或能实现盈利。无人驾驶汽车也会变得越来越亲民，越来越容易使用，甚至能否拥有一辆自己的汽车也不再重要。按这种思维模式的话，无人驾驶技术或将改写交通运输这个行业本身。

　　Uber 已经在一些城市尝试了无人机餐饮配送，加上最近收购 Otto（这家创企正开发用于长途运输的无人驾驶技术）——无人驾驶卡车或是面包车可以把货物从生产中心或是商店直接运输到家里，提高配送效率。测试无人驾驶之前，谷歌无人驾驶项目前资深员工 Andrew Lewandowski，如今 Uber 无人驾驶项目负责人，谈到说，“我确信，未来10年内，这是计算机要着重处理的事项。”

　　Uber 的动作很快，2015年2月份，Uber 聘请了一批卡内基梅隆大学机器人类专业的研究员，创建 ATC（Advanced Technology Center）用于开发无人驾驶汽车。基于雄厚的人才储备，仅仅一年多时间，Uber 开发出了无人驾驶汽车——对于大多数汽车厂商，这大概是重新设计汽车显示屏控制台所需的时间。

　　但是，这是不是太快了？技术真的准备好了吗？

　　Uber 研究人员正在监控车辆活动，如有需要，会及时控制行驶

　　机器人先行者

　　之后，我又体验了通常意义上的 Uber 服务，前后对比发现，两者特色是相当鲜明的。当时我想去的是 CMU（卡内基梅隆大学）NREC ——也是机器人学院的一部分，那里的研究团队参与了多项机器人开发。因此，我想知道那里的专家们怎么看待Uber的测试。

　　我搭到的是一辆现代索纳塔，车主叫Brian。搭乘过程中，Brian 跟我聊天，他也看到过几辆无人驾驶汽车，但他无法想象无人驾驶汽车的搭乘体验能和他一样出色。话音刚落，在他转错弯后，他发现自己彻底迷路了。

　　说实话，他开车当然和无人汽车一样流畅，当地图导向一座正在由于维修而无法过去的大桥时，他问了路边工人，之后修正了驶向。而且，Brian 很友好，也给免了这次行车费，还想给我买瓶啤酒以弥补带来的不便。

　　但这也更让我意识到，Uber 的无人驾驶带来的完全不同的体验：更少的错路，不会碰到不良司机，但也不会有司机帮你把行李箱放进后备箱或是返还遗失的手机。

　　等我走到 NREC 巨大库房外面的时候，离约定的时间已经迟了20来分钟。踏入仓库，里面堆积的是各式各样的机器人原型。比如说，Terregator，一台6轮机器人，体积大概跟冰箱差不多，顶部也配置了传感器。

　　1984年，Terregator 是实验室的首批的机器人之一，以每小时数英里的时速在实验室和 CMU 周边转悠。

　　1986年，NavLab 接下了 Terregator 的旗帜，经过大量修改，成为第一台由计算机全面控制的汽车。

　　除此之外，就在 NREC 的前门处，有一个十分显目的东西，一辆定制化的雪佛兰 Tahoe，车内塞满了计算机，车上的传感器装置看起来有点类似 Uber 无人驾驶汽车的早期版本。

　　2007年，这台名叫 Boss 的机器人赢得了由 U.S.DARPA主办的城区驾驶比赛。这是一个非常重要的历史性事件，标志着无人驾驶汽车已经能够处理平常的交通状况，就在数年之后，谷歌的无人驾驶汽车就真正上路了。

　　这三个 CMU 机器人呈现了无人驾驶汽车的发展进化史。到了今天，无论是硬件设备还是软件方面都有了显著提高，但是基于整体的复杂性和门槛，系统还无法实现像人类一样的程度。

　　在 NREC 实验室，我还偶遇了CMU 教授 William “Red” Whittaker，他之前负责 Terregator、NavLab 和 Boss 最初版本 的开发。Whittaker 认为，Uber 推出的这项服务并不意味着技术就已经完善了。“确信的是，问题还没解决，” 他表示，“还有诸多的基层问题尚未解决。”