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无人驾驶汽车需要车载智能操作系统以便感知汽车周围环境，分析接收到的信息并做出恰当的反应。想要开发能实现人工智能（尤其是人工识别）的软件，企业需要具有技能型人才和一定深度的知识资本储备。而汽车公司已经过于习惯制造复杂的机械系统，它们缺少人才储备和知识储备，也缺少在人工智能研究的丛林中进行有效挖掘的运营管理经验。
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无人驾驶汽车给汽车行业带来了未知和不确定性。过去一个世纪以来，将汽车直接卖给消费者是个效益不错的生意。然而，如果无人驾驶汽车使消费者更愿意为每次出行单独付费，而不再购买自己的专属汽车，那么也很难再把这些普通的非智能汽车卖给出租无人驾驶汽车的运输公司。如果某一天汽车公司不得不与软件公司建立合作关系来制造无人驾驶汽车，那么这种结合的结果就是汽车公司只能从最终的销售利益中分一小部分。
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在一场通宵牌局里，桌面上的赌注会越来越大，同样，现在无人驾驶汽车领域的市场中也蕴藏了巨大的商机。曾任教于密歇根大学、现通用汽车公司总经理的拉里·伯恩斯（Larry Burns）认为，在人们每年驾车出行的3万亿英里（美国境内）行程中潜藏着一座金矿等待发掘。他说：“如果率先进入无人驾驶汽车领域的公司能够从每年3万亿英里的行程中获取10%的份额，并且每英里收取10美分费用，那么它的年收益就能达到300亿美元，大致相当于苹果公司、埃克森美孚石油公司这些世界最赚钱公司的丰收之年的收益。”
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汽车公司对于人类主导驾驶的顽固迷恋，在某种程度上可能是一种战略手段，但这背后还是有很多因素影响的。汽车公司需要对消费者的人身安全承担重大责任。过去几十年来，福特平托车事件（The Ford Pinto Case）以及2014年的通用汽车点火开关故障等工程事故让人印象深刻，迫使汽车公司必须优先考虑产品的安全性。安全性是一项重大的责任，这意味着如果发生问题，一家汽车公司可能要支出数十亿美元召回问题产品、进行危机公关以及处理集体诉讼。除了安全性以外，汽车公司还承载着全球宏观经济稳定的责任。单是在美国，汽车行业及延展产业价值链——汽车租赁、石油公司、汽车经销商、保险公司、媒体以及医疗——可以累加形成2万亿美元的产业价值，这个数值占到了2014年美国国内生产总值（GDP）的11.5%。大型汽车制造商所犯下的每个重大错误都会耗费整个产业价值链的大量资金，并且有损所有参与公司的名誉。
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1979年，当时全球第十大公司克莱斯勒公司的CEO李·艾柯卡（Lee Iacocca）向国会提出15亿美元的借贷申请以挽救公司困境，此骇人一举已经载入史册。当被国会问及，为何他这样一个长期倡导自由市场体系的人会寻求政府援助之时，艾柯卡给出的回答是：“我们公司的14万员工及其家属，4700家经销商及其15万员工，19,000家供应商和其25万员工，都依赖着我们公司的正常运营。简单地说，我今天不是为自己发言，而是代表着数十万依靠克莱斯勒的工作来养家糊口的大众。”
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正如克莱斯勒公司牵涉到的经济体量所展现的，大型汽车企业持续几十年来充当着国家经济的支柱性产业。然而，由于汽车行业的封闭发展，制造并销售安全可靠、价格实惠的汽车并不是一件容易的生意。几次访谈之后我们发现，汽车公司的高管普遍表示：“行业以外的人根本不了解现今研发一款新车的复杂性，将新技术嵌入车体架构的困难度，而且人们对监管部门的严苛要求和滞后反应也所知甚少。”
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即使只是一辆简单的汽车，制造起来也是十分困难的，它需要先进的物流系统、高端的技术和精准的制造工艺，这是一个世纪以来人们在汽车制造过程中大量宝贵经验的汇聚。为了采购所需的原材料和零部件，每个汽车公司都与全球数千家供应商有着商业往来。一辆汽车上有着大约3万个零部件，既有车门这种大配件，也有用于车子稳固铆合的螺母这些小零件，而且单是将这些零部件组装成一辆车就需要十七八个小时。
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讽刺的是，由于传统汽车行业在制造汽车主要硬件上优势过大，最终它们也许只能依靠此类业务维持生计。所以，对于没有汽车制造优势的纯科技公司而言，也就没有承担公众人身安全这样重大责任事务的经验了。而即使是无人驾驶汽车，也仍需要有一个安全节能的汽车车身才能满足精准化管理的需求。当无人驾驶汽车真正走向大众市场的时候，预计那时也将会出现一批新型汽车公司，它们是由软件公司和汽车企业联合组建而成的，这样双方各展所长以实现互补。就在本书写作之时，一些尝试性的联合已经出现，比如谷歌和福特、沃尔沃和微软、通用和Lyft。
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实际上在汽车行业里，不同的汽车公司形成紧密的合作关系已经是经过时间验证的一种商业模式。汽车制造的过程本身就涉及层层重叠的供应商网络，以及不同汽车公司之间错综复杂的贸易往来。一家汽车公司为自家车辆打造的一部分配件随后被打包塞到另一家公司的车里，这种情况是很常见的。前不久我们租了一辆房车去长途旅行，旅程中的长期使用让我们对这车的仪表盘非常熟悉。一星期后，当我们登上机场巴士时，看到了一模一样的仪表盘。后来我们查询了房车和巴士的制造公司，发现它们都用的是福特公司的“E系列”平台——福特公司售卖给产业链下游公司一套标准化机柜和仪表盘，而采购者可以利用该平台自行定制车身外观。
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迟早有一天，软件公司和汽车公司之间的合伙关系会成为汽车行业里的惯例。最有可能出现的情形是，汽车公司将它们的“车身框架”平台出售给下游科技公司，由科技公司将它们升级为自动驾驶汽车。这样一种商业模式最终使得投入的双方实现共赢。剩下的问题就是如何向汽车公司证明这种探索性的伙伴关系会取得成功。这种局面不禁让人想起了曾经发生在个人电脑市场领域的竞赛角逐。20世纪80年代早期我购买自己的第一台电脑时，影响购买决策的最重要因素是电脑的硬件。面对数十种电脑品牌，它们有着各自的操作系统和专属软件，以及互不兼容的外设配件。我的朋友们大多选择购买康懋达公司的Commondore 64电脑，但我选择的是Acorn电脑公司的BBC Micro。随着时间的推移，微软公司对个人电脑的硬件市场进行了大洗牌。微软当时研发的DOS操作系统和后续的Windows系统实现了跨硬件运行，这意味它们可以在任何一台IBM兼容版个人电脑上运行。微软为了推广其操作系统的应用价值，还开放了Windows的应用程序接口（API），并鼓励第三方软件供应商研发为个人台式电脑和服务器平台研发相应的应用程序。
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今天，软件成了个人电脑购买时的首选因素，硬件则成了随意组合的日用品。与我年轻时的经历截然相反，现在我选择笔记本时会首先考虑它支持的操作系统，硬件供应商的品牌特性则很少会考虑。“软件优先”模式的特例则是苹果公司。当微软公司将它的操作系统适配到大量原始设备的制造商，即不同品牌厂商的电脑中时，苹果公司则坚持同时掌控自家的硬件平台和操作系统。有些人认为正是因为苹果公司对其自身产品进行了全面掌控，才能实现产品设计的大胆创新，并最终诞生出iPhone、iPod以及iPad这样的突破性设计。
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今天，汽车公司和以谷歌为代表的科技公司就如同航线交叉的巨型油轮，双方都在逐渐驶向共同目的地——从新一代的自动化汽车中攫取最大的利益。汽车公司喜欢渐变的发展方式，即研发驾驶员辅助模块，逐渐延长软件系统对方向盘的掌控时间。相反，谷歌的策略则直接指向完全自动化驾驶。如果谷歌先一步到达，它研发的全自动化汽车将先在一些特定的环境中实现商业化运营。一旦这批早期的无人驾驶汽车被证明安全可靠，随后就会进入日常生活的街道实现常规运营，最终引发变革。如果结果真的是这样，那么，微软的模式将再次胜利：随着现在的青少年逐渐成长为未来消费者，汽车的软件将成为最重要的特征，车身车架只不过是后续插曲。
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在微软模式中，汽车公司将负责制造性价比高的车身，而将它们推向大众市场的——谷歌或其他类似的软件公司，会为“裸车”装配一套智能操作系统。软件公司也将随之成为一个产品总控中心，负责安装、测试操作系统，并管理为汽车提供各式各样传感器的设备供应商。汽车公司的地位将被降级至“代工厂商（OEM）”，不仅价值无从体现，而且很容易被取代。如果传统汽车公司的业务转向对公（to B）批量销售，微软模式仍将发挥作用。只要私家车市场按照行业预测开始收缩，那么随着掌管无人出租车运营的出租车公司的加入，只会让汽车制造商的地位进一步降低。如果绝大多数新车是卖给运输公司，而非消费者，那么软件公司的销售机会仍将存在，并且产业中心的地位也不会改变。要知道价格才是核心，汽车的实体车身会被当成普通日用品批量卖给运输公司，而批量销售会导致利润空间更加狭窄。
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对汽车公司而言，稍好一点的结局就是采取“苹果模式”，那样汽车公司仍能掌控汽车产品研发和销售的全局。将来的消费者中总会有不满足于大众性交通工具的，有些消费者还是想要购买为特定用途定制设计的自有高价车型，比如移动办公室，或者充当离开家后的专属迷你居所，另外还要镶上鲜明易识别的个人Logo。想要购买这些昂贵专属车型的消费者往往特征鲜明——一掷千金而面不改色，他们通常会有单独的度假别墅，或者去旅游时宁愿包架飞机也不会去坐普通民航客机。由于销售的焦点是整车的质量，既包括硬件也包括软件，那么就仍需维持与软件公司的合作关系。如果苹果模式行得通，汽车行业里的实际生产者还是能够从未来的汽车产业里获取小部分市场份额。
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以人类为主导
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在无人驾驶汽车领域，偏爱渐进变革方式的不只有汽车公司。美国运输部和汽车工程师学会（Society of Automotive Engineers，SAE）分别给出了各自对向全自动化驾驶演变的发展路线概要。虽然阶段划分上略微有差异，但是它们有着共同的前提：最好的发展路线要以一系列循序渐进的阶段推进——而不是谷歌式的直接跨越——即汽车搭载的“驾驶员辅助”软件只是临时接管驾驶，一旦出现特殊情况就得立即将驾驶权交回人类驾驶员。
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我们并不认为渐进式的演变是无人驾驶汽车最好发展路线。很多原因表明，人类和机器人不应该轮流掌握方向盘。然而，还是有些专家认为最优模式就是人类与软件共享方向盘，并且人类要维持主人的地位，软件只提供仆人般的辅助，比如，麻省理工学院的机器人学家大卫·敏德尔（David Mindell）。敏德尔是一位文笔优秀的作家，同时也是当前机器人领域的一名专家和勤于思考的评论员。他指出：“对无人驾驶汽车而言，最大的挑战将在于自动操作和驾驶员之间的权利交接。”在人机之间微妙博弈的过程中，敏德尔坚信最好的人工智能软件一定要服从于人类领航员或驾驶员。敏德尔声称，研发能够对环境作出恰当反应的智能软件，能帮助人类与机器的正确结合。在他的构想中，人与软件组合后发挥的效力要优于两者各自单打独斗。
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在工程师眼里，这种以人机配合为基础的软件其实就是人类为主导（human in the loop）的软件。在一些情况下，将人与电脑结合确实能产生出乎意料的效果。在手术过程中，熟练的外科医生利用机械臂可以达到超出常人的精准操作。当今，民航客机使用的也是人类主导软件，而且很多商业领域和军用领域也是如此。坚持由人做决策的观点自有其独特的吸引力。将人类的最佳能力与机器的最佳能力精心结合在一起，这实在是一个诱人的思维试验，就如同幻想挑选出各个位置的最佳职业足球员组成一支足球梦之队。机器准确、不知疲倦、善于分析、擅长侦测规律、执行计算以及精准测量；人类擅长做决策，在看似无关的物体或事件之间做联想，从过往经验中学习提升。
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理论上看，如果将人与一台智能机器组合，至少应该有一位认真负责、技术娴熟的驾驶员。毕竟，在自动化过程中由人类决策的优势，是可能将人和机器的特长发挥到最好。但实际上，只有当各自（人和软件）的责任界定清晰并保持规范一致的情况下，人类的决策才有可能在无人驾驶汽车上发挥作用。不幸的是，汽车行业人员和联邦运输部人员提出的模型里并没有在人和软件之间的责任上作出标准清晰的设定。而他们的建议方案里，在树立维持人类决策的前提时，给出的责任非但不清晰，而且存在责任转嫁。
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渐进式演变策略的核心假设在于，当有突发情况出现时，应该有警示或震动提醒驾驶员需立刻坐回驾驶位以处理情况。这种向全自动化驾驶发展的渐进式前进路线可能看似合理安全，然而事实上，从部分自动化到全自动化的阶段式演变路线存在风险。机器与人可以在某些情况下有效合作，但驾驶并不属于这种情况。驾驶汽车之所以不适合由人类主导，原因之一在于驾驶是单调乏味的。当一件事变得单调乏味时，人们就十分乐意转交机器执行，所以人们会急切地放弃驾驶责任。
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在海军参加军官训练时，我就认识到优秀管理的核心原则之一，就是不要将一个关键性任务分给两个人去做，这是一种被称为“责任分散（Split Responsibility）”的典型管理失误。从根本上讲，责任分散引发的问题，在于负责完成任务的不同成员可能会觉得遗漏一些事项也不要紧，他们会理所当然地认为其他人会弥补上。如果双方都不深究，就会导致任务失败。如果人和机器在驾驶过程中存在责任分散，其结果将是灾难性的。
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尽管敏德尔推崇人机合作，但他也曾向我们讲述过一个因人机责任分散导致的惨痛事故。
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2009年，法国航空447号班机坠入大西洋，葬送了机上228人的性命。事后对飞机上黑匣子分析后发现，坠机的原因既不是恐怖袭击也不是机器故障，问题出在由自动驾驶模式向机组成员转交控制权的空当。在飞行中，飞机的自动驾驶软件被冰覆盖住意外关机了。机组成员还跟往常一样处于困倦的状态中，突然被召回来控制飞机。面对突如其来的紧急情况，驾驶员接二连三犯下致命错误，最终导致飞机一头扎进海里。
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敏德尔将447号班机的事故视为“权力切换失败”的案例。谷歌公司则将人类对自动驾驶软件的过度依赖视为“愚蠢的行为”。谷歌公司2015年10月份的月度报告中，对几年前员工在乘坐早期研发出的无人驾驶汽车出行时的一些行为进行了描述。
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2012年秋天，谷歌的几名员工被授权可以在上班路上经过高速公路路段时，启动他们研发用的自动驾驶功能。这个方案的预想是由驾驶员开车上高速，并线后把车固定到一条车道后，打开自动驾驶功能。公司最初就提醒每位员工这项技术还属于早期研发阶段，他们需要全程保持对车子和路况的关注。车上还搭载了摄像机以便全程记录乘客和汽车的状态。一次实验过后，员工们对自动驾驶汽车给出了全面的肯定。所有人都在描绘享受到的便利，不用在上下班时间烦闷地困在高速公路上，到家后能精神焕发地与家人共度快乐时光。然而，当工程师团队回看这些车载录像时，问题出现了。大部分人的注意力都从方向盘上移开了，他们做着简单放松活动，享受这片刻的自由。有的人甚至完全离开了驾驶员座椅，爬去后排座椅上找手机充电器。
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