诸如恶劣天气（暴晒、暴雨）、障碍物等原因造成的传感器损坏，还有一些不可避免的软件更新和硬件升级故障。你不可能码好一串代码，开奖，就能应付所有的情况，所以在某些阶段，你必须坚信的是，系统处理不可能处理好所有的状况，你要做的就是利用好一切智慧（软硬件），解决不安定因素，但有时候很难时刻保持这种自信，尤其是当一些极小的失误发生时，比如说把一个纸包识别成了大石块，这就可能导致系统采取不必要（带有危险性的）应对措施。

　　毫无疑问，近几年来，取得的进步是不菲的，尤其是计算机视觉、机器学习这些领域的进步，这使得无人驾驶汽车跨过了更多的技术门槛。基于系统中不同案例的叠加，系统能实现的不再仅仅是障碍识别——识别行人、骑自行车的或是误入车道的动物。

　　现状依旧，实践（细节）案例很重要。NREC 主管 Herman Herman（不是笔误），一位机器人研究专家，他在印度尼西亚长大，之后进入 CMU，目前已经在国防、矿业和农业方面的无人驾驶汽车等领域有不错的研究成果。

　　Herman 相信，无人驾驶终有一天会到来的，但他也对 Uber 正在实施的计划有实质性的担忧。

　　“当浏览器或是电脑宕机的时候，这会让人恼怒，但也不是多大的事情，” 他分析道，“一条高速公路上有6条车道，其中有一辆无人驾驶汽车行驶在中间车道行驶，这时它准备换到左边车道，你可以想象接下来会发生什么（车祸），而这正是因为系统给了方向盘一个错误的操控指示。“

经 Uber 修改后的 福特 Fusion，在匹兹堡的路上很容易识别

　　Herman 担心的另一个问题是 技术的地毯式扩张，当路上有一些无人驾驶汽车时，这是挺好的一件事，但要是几十辆、甚至几百辆？一辆 Uber 无人驾驶汽车上的激光传感器可能与其他车辆产生干扰，而且要是这些车辆数据都是传输到云端的话，这就需要极其庞大的带宽。有时候，甚至是细小的灰尘都可能造成传感器的故障。

　　“不过，最严肃的问题还是，至少对我们来说，这还是一个正在开发中尚且需要完善的系统，无人驾驶系统需要确保乘客的安全。“ Herman 表示。

无人驾驶？还得练好开车才行

　　离开 NREC 后，我又拜访了 Raj Rajkumar，他来自 CMU 机器人学院的一个实验室（由通用电气赞助）。无人驾驶技术研究日益进步下，通常意义上，无人驾驶汽车也应该是被硅谷给统治着，与他们相比，Rajkumar 也许看起来更有点古典学院派。

　　他招待我的时候，穿的是灰色的正装，地点也是在办公室，之后他带我去了地下车库，向我展示了他的开发原型：一辆凯迪拉克。这辆车装置了众多的传感器，跟 Uber 无人驾驶汽车上的设备有点类似，不同的是，这些传感器都通过微小化或是藏匿在不可见的地方，以致于车辆整体看起来不是那么突兀。

　　对于让无人驾驶汽车实际化这件事，Rajkumar 也是很自豪的。 他认为，Uber 正在做的事让外界对于无人驾驶的期待有点过高了。“事实上，离彻底摆脱驾驶员还有很长的一段时间，” 他认为，“我觉得人们应该先冷静下了。”

　　除了系统本身的可依赖程度，Rajkumar 还担心无人驾驶汽车可能被黑客攻击（用于犯罪行为）。“我们都知道在（法国）尼斯的恐怖袭击，那个恐怖分子杀害了数以百计的平民。想象下，以后车子还不需要司机的话会怎样，” 他补充道。关于这一点，Uber 称他们也正严肃对待这一问题，项目已经添置了两名自动化计算机安全方面的专家。

　　另外，Rajkumar 也告知，车载系统需要在识别真实世界方面做的更加聪明，这种基础性的进步是必需的。“我们是能认知、敏感的存在。我们能理解，会问为什么，采取措施。哪天真的实现无人驾驶汽车的时候，它们或许也只能在特定的情境下干特定的事。”

　　换句话说，我从后座看到的屏幕上那五颜六色的成像代表的是一种被简单化，甚至可以说是异化的理解方式。Uber 车上的那个屏幕只是展示了那里有个东西，精度大概还是以厘米为单位的，系统没有识别出这是什么东西或是路人的行动倾向。