我从四个角度来说自动驾驶这个问题，第一个是人性，第二个是安全性，第三个是可靠性，第四个是法律和道德问题。
先说说我个人的观点，在可预见的未来内，我认为自动驾驶在大部分情况下替代人类驾驶，几乎是必然的。（利益相关，之前和通用汽车合作过无人驾驶方面算法的研究）
从四个角度来说自动驾驶这个问题，第一个是人性，第二个是安全性，第三个是可靠性，第四个是法律和道德问题。
先看人性
懒惰常常是技术进步的第一推动力。回顾技术进步的历史，为了减少家务的劳累，人们发明了各种
各样的家电；为了省去步行之苦，人类先后制造了马车、自行车、摩托车、汽车、火车、飞机。
人类总是讨厌重复而低效的任务，自己懒得做，就让工具做，将重复任务自动化。工业和信息技术的不断发展使这个世界不断走向高度的自动化和智能化。
对于大部分人大部分情况下驾驶都是一件重复而低效的任务，将其让工具做来自动化显然符合技术发展的趋势。
从效率角度来看，如果未来无人车普及，显然能够极大地提高效率，节约时间。而无人车出租车队出现，这将大大提高汽车的使用率，可以改善交通拥堵、而且还更环保！
无人车非常符合人类懒惰的天性！
当然也需要保留一部分普通的车让人体验驾驶的乐趣。
再看安全性
我们定义安全性为自动驾驶正常运行的情况下，是否能保证人们的安全，降低事故率。
谷歌的数据表明，谷歌无人驾驶汽车的舒适性和安全性均超过人类驾驶员平均水平（参考”无人驾驶汽车进展：安全性已超人类驾驶员“）。虽然只是单方面的数据，但是也提供了很好的证据。
我们分析三大原因：
第一大原因，机器在感知上比人类强很多。
机器上有各种敏锐的传感器、雷达、摄像头等等，比人眼感知的范围更广，所以可以比人类更早做决策而且可以更快做反应。
而特斯拉此次宣布的在硬件上的升级，能够让车“看到”人类无法看到的世界（更远、更广、更清晰），可以同时看到多个不同的角度，超越人类能够感知到的范围。
举两个例子：
围绕车身装载 8 个摄像头（车头两个，左右车身各两个，车尾两个），提供 360 度视角以及 250 米距离的可视范围。
前置增强雷达，在不利天气条件下（如雨、雾、烟尘等），提供更为清晰准确的探测数据。
这些都是人自身感知能力无法达到的。
而这还只是在特斯拉当前价格下能达到的硬件方案，随着硬件成本的进一步降低，我们能获得更好的方案。
这意味着什么？按照硬件成本来计算，我们未来都能开上低成本的无人驾驶车！
而且如果无人驾驶普及了，车与车之间通信也变得可能、会在各种场景下有更多的通信，进一步提升稳定性。
其次，机器比人类精力充沛
在全球范围内,疲劳驾驶已成为导致交通安全事故的重要原因之一。根据美国国家公路交通安全管理局的统计,在美国的公路上,每年由于驾驶人在驾驶过程中进入睡眠状态而导致大约10万起交通事故。
人会疲劳，而机器不会疲劳。
再次，机器比人更理性
人会有情绪，会因为慌张、会暴怒而做出危险的行为，但是机器不会犯这些错误，这是机器的一大优势。
机器目前做决策上或许比人类要差一些，特别是面对各种极端情况以及不确定性，但是这一块在不断的提升。
从事无人车研发就是要不断的提升无人车处理各种极端情况下的能力，覆盖各种可能的极端案例，把安全性不断增加。好就好在这些无人车提升的决策能力获得后可以迅速的转移到其他无人车上，这就是技术的魅力。
机器可以通过空中升级立马获得新技能，但人类成为老司机前都是马路杀手。
此外，未来最优的情况是所有车都是无人车，那么大部分行为都是可预测的，而道路上如果既有无人车又有人类司机，不确定性会多一些。
总结一下，我相信随着技术的进步，自动驾驶在安全方面是有绝对优势的。
当然我们也必须要承认，机器也无法保障100%的安全率，因为机器会有故障，算法也有瑕疵，但是人类也无法做到100%的安全率，只需要超越人类，就将有助于降低每年全球车祸120万人的死亡数字。
而艾隆.马斯克同样认为，“如果你劝人们不要用无人驾驶，实际上是在杀死他们。”
再看可靠性
我们把可靠性定义为一定时间内、在一定条件下无故障地执行指定功能的能力。显然故障可能来自于控制系统的故障、被黑客攻击等方面的风险。
一般而言系统越复杂，自动化、智能化程度越高，潜在稳定性的风险就越大。
随着汽车智能化程度的提高，车被黑的风险也越高，尽管如此，汽车智能化依然是大势所趋，人类从来没有放弃在智能化的追求。
前段时间克莱斯勒被爆安全漏洞召回140万辆车、特斯拉也被入侵，但并没有看到大部分人因为这个新闻就不敢开车了。
不仅是汽车在逐步智能化，无人驾驶的地铁也日益普及，预计2030年全球城市地铁实现无人驾驶。 可以想像地铁如果出故障会多可怕，但无人驾驶比例依然在提高。原因之一是轨道上的无人驾驶足够安全，安全性可以通过各种手段来保障。
总之呢，如果人类真的会因为可能的风险放弃便利性和效率，那就不要开车了！走路好了！其实也不要走路了，每天都呆家里了！
道德和法律问题
法律问题可能是无人驾驶的一个潜在的障碍，尤其是涉及对事故责任的界定。比如一辆无人车事故如何界定到底是车主的责任还是生厂商的问题。
无人驾驶也面临道德层面的问题，比如在某些情况下面临必须要撞一个人，如果面临撞A还是撞B的选择。
好就好在法律层面上都是博弈和妥协的结果，这个难题总是可以制定/修改规则后达成共识的，不是无解的。而解决了，道德层面的问题则往往不是太大问题，所以上述问题也不是问题。
无人车的前景
人们对于无人车的安全性的担心是多余的，数据总是最有说服力的，即使是飞机这种早期失事率极高的交通工具，在当代也得到了普及。而天然（随着技术进步）就可能更安全的无人车怎么可能不普及呢？
如果特斯拉没有撒谎，特斯拉的那套设备也证明了价格不会是阻碍因素。
最后说说无人车的布局，特斯拉、谷歌、Uber、通用、丰田、本田都在真金实银的投资无人车，而且更多车企都改变态度拥抱了无人车（从认为无人驾驶技术不成熟没前途到认为无人驾驶是大机遇），这说明时间窗口真的已经打开，要入场的就要布局了。
自动驾驶事故盘点 谷歌/Uber/特斯拉全中招
Uber自动驾驶汽车事故
一辆Uber自动驾驶试验车在亚利桑那州坦佩市发生了一起交通事故，幸运的是没有人员伤亡，当时的具体情况是：在一处十字路口，由北向南行驶的Uber自动驾驶汽车与一辆东西行驶试图左拐的普通汽车发生了碰撞。Uber自动驾驶汽车发生侧翻，另一部车严重受损。坦佩市警方向当地媒体表示：这一事故是由人类司机并未让行直行的自动驾驶车辆所致。
Google无人驾驶汽车事故
Google无人驾驶汽车发生过十几次的交通事故，但基本上都是小事故，稍微严重点的是在16年2月14日情人节那天，撞车的试验车是一辆雷克萨斯SUV，亲密接触的对象是一辆公交车。
Uber自动驾驶汽车摊上大事了，史上自动驾驶事故盘点
具体的情形是：谷歌无人驾驶汽车在行驶到交叉路口时，为避免撞上路上的沙袋而变更车道，撞上了那条车道上的一辆公交汽车。不过因为谷歌无人驾驶汽车的车速只有2英里每小时，公交汽车的车速也不过15英里每小时，所以没有造成人员伤亡，谷歌无人驾驶汽车的左侧车轮和挡板，以及一个传感器损坏。
特斯拉自动驾驶汽车事故
特斯拉虽然称为自动驾驶汽车，但其并不是完全的自动驾驶，是算处于L2级别的自动驾驶，但是有些乘客真把它当成自动驾驶了，结果酿成了惨剧。
特斯拉首起自动驾驶致死事故发生在中国，这起事故发生在去年1月20日，在京港澳高速河北邯郸段，一辆特斯拉轿车直接撞上一辆正在作业的道路清扫车，特斯拉轿车当场损坏，司机高雅宁不幸身亡，当时车主开启了特斯拉的自动驾驶模式。
之后5月份在美国佛罗里达州，一名ModelS车主在使用Autopilot模式时发生事故死亡。当时是特斯拉车主在途径十字路口的时候，撞上了一辆正在左转的卡车。
特斯拉方面对事故的解释是：在强烈的日照条件下，驾驶员和自动驾驶系统都未能注意到拖挂车的白色车身，因此未能及时启动刹车系统。而由于拖挂车正在横穿公路，且车身较高，这一特殊情况导致ModelS从挂车底部通过时，其前挡风玻璃与挂车底部发生撞击，导致驾驶员不幸遇难。
中国有句古话叫：好事不出门，坏事传千里。特斯拉自动驾驶汽车虽然是发生了几起严重的事故，但也不能完全抹掉其功劳。
总结
自动驾驶是科技发展的方向，这个方向是不可逆的。虽然发生的几起事故令人惋惜，但是从总体来说，自动驾驶减少的事故会比发生的事故少很多，相比较人类驾驶发生事故的概率，自动驾驶汽车导致的事故的概率会低很多，而且自动驾驶是一个不断学习的过程，发生一次交通事故，经过机器学习，所有的同类型车辆可能再也不会发生类似的事故，而人类却不行。
所以，在此希望自动驾驶汽车技术的提供方能够不断地提高自己的技术，将发生事故的概率降到最低；普通民众能够理性的对待自动驾驶汽车，不要因为几次自动驾驶汽车的事故，而对自动驾驶技术产生负面思想。
