這個問題其實是再問人工智慧出了問題怎麼辦。對於涉及到他人以及自身生命財產安全的問題，還是該慎重再慎重。無人駕駛可以研究，作為輔助補充人工駕駛，畢竟行車安全關係到很多人。人為主，人工智慧為輔。

優步無人駕駛汽車在以往的路測過程中，實際上就出現過安全隱患，如，闖紅燈、駛入腳踏車道，等等。人們都把這當成了笑料、談資，沒有意識到其中蘊含的風險。直到3月18日，Uber的一輛無人駕駛汽車在美國亞利桑那州坦佩市撞人致死。

美國警方還為Uber開脫，聲稱在任何一種模式（自動駕駛或人類駕駛員駕駛）中，都很難避免這次事故，因為赫茨伯格（遇難者）是突然從光線灰暗的地方走上了馬路。

我看了相關的影片，做為一名司機，首先自問遇到那樣的情況我會怎樣？

細看影片，從行人出現（先看到足部和腳踏車輪胎接觸路面的部分）到發生碰撞，有兩秒鐘，按照正常人0.3~1秒鐘的反應時間，事故無可避免。但是，人類駕駛員即便不能避免事故的發生，也會做出相應的反應，如，一腳把剎車踩死、猛打方向，等等；絕對不會像Uber無人駕駛汽車那樣毫無反應的撞上去（美國警方稱車速60公里/小時，沒有剎車痕跡）。

由此，可以看出Uber的無人駕駛技術在硬體、軟體上都有很大的缺陷。

媒體報道Uber無人駕駛汽車透過鐳射、雷達和光學三種手段識別路面上的物體。這起事故起因，是一種很常見的情況~~~在照明不良的路段，遇上行人橫過馬路，但是，三個系統都沒發揮作用。光學系統可能是在明暗切換時識別能力有缺陷；雷達可能是遇到了複雜反射波（人體、布料、金屬）而被誤導。鐳射系統為什麼失靈不好理解，事發時並沒有雨雪霧干擾鐳射系統的工作，是不是和鐳射系統的掃描頻率有關？或者，三個系統都發現了危險，但處理系統沒有做出正確的反應。總之，不查明釀成事故的技術原因，Uber無人駕駛汽車肯定不能上路了。想查明BUG出在哪裡，就要重現事故發生前後的情況，反覆試驗。

比硬體問題更難解決的，是軟體問題。相比人工智慧駕駛，人類駕駛員有一個優點，就是有預判能力，或者說，有模糊處理能力。就以本次事故為例，當前方明顯有一片明暗交接的區域時，有經驗的人類駕駛員就會有警覺，或開啟遠光，或鬆油門做備剎動作。而Uber無人駕駛汽車則不具備這樣的能力。

若想使人工智慧司機具備模糊處理能力，僅靠程式猿事先編寫的程式肯定不能應付複雜的路況，更重要的是要使人工智慧司機具備強大的學習能力。人類駕駛員的技能提高，就是一個反覆實踐、總結、學習的過程。相比之下，各種各樣的無人自動駕駛汽車，就像是從駕校剛畢業的新手。

發生在美國的這起無人駕駛汽車事故雖然不幸，好在也給中國相關產業的發展敲響了警鐘，技術的成熟絕對不是一蹴而就的事情。此外，還要考慮經濟上的可行性。綜合起來看，在相當長的一段時間內，無人自動駕駛汽車恐怕只能作為一個試驗性、探索性的專案。