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载人的无人驾驶汽车并不是高效的路径规划软件交通预测软件的唯一受益者。商务货运以及快递行业也是这当中的受益者。为商业配送车辆进行路线规划可比家用轿车的难度大得多。受以下几项物流因素的影响，路线规划的难度大大增加。
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每天穿梭于城市内家家户户的自动配送车队需要不时在公路停车进行配送服务，大量的停车需求使路线规划变得棘手繁杂，绝对可以媲美气象预测的高难度。个人汽车的路程较短，通常少于30英里。而配送车辆可能持续驾驶一整天。因此，路径规划软件在规划时，必须在一整天或一整个星期的路线中考虑到多个停车点的存在。
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然而，复杂的事情还在后头。如果无人驾驶配送车需要在好几处不同地点多次停车，会产生将近5亿种可能的路线排序。这项工作的难度在于卡车和配送车辆进行路径规划时，受“有时间窗的车辆路径问题（vehicle routing problems with time windows，VRPTW）”的影响非常大。如何计算出理想的配送次序方案是复杂系统研究中的一个经典操作顺序问题。最佳路线不仅指距离最短的路径，还要求顾及当天配送车辆最佳的停车卸货次序安排。
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路径规划机器学习软件将成为驾驶经验丰富的司机。当无人驾驶汽车和无人驾驶卡车普及后，高清地图信息将完整覆盖路面的每个细节，包括准确的地点、状态和变化情况。而随着路面详细情况结合全景智能路径规划分析，无人驾驶汽车的水平甚至还能更上一层楼。
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由于人类司机不在考虑范围之内，那么道路上也不需要实体标志，它将被汽车3D模型中的虚拟“标记”替代。无人驾驶汽车不需要查看道路标志也能清楚知道限速的要求。软件将持续追踪危险地段的情况，比方说，遇上气温急剧下降，某座桥面冰封路滑时。当无人驾驶汽车被普及后，今天单一的限速将会被灵活的、适应性高的速度限制所取代。新型的速度限制将考虑道路和交通状况因素，同时也考虑照顾一些无人驾驶车辆的特别性能。
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当大部分的道路车辆都走上全自动化时，无人驾驶汽车的一些优势才会真正显现出来。其中的一个优势就是自动化“交通优先权”系统的实现，它能在紧急救护的需求下暂缓交通压力，把需要急救的乘客尽快送往医院。由于人类司机不完全自律，也没有交通全景的大视野，不会完全按照所规划的路线行驶，所以如此环环相扣的交通优先等级权，必须要求所有的车辆都已经全自动化。
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自动交通优先权系统的优先等级可能会划分好几种不同的优先等级。最高优先级别模式当然是急救车辆，或是车上有急需帮助的乘客。其次是监护人不在身边的儿童。下一个级别是去上班或是日常出行的成年人。最后的等级是商用配送车辆，它们被归为速度较慢、效率要求不高的类型，应让道给更高级别的车辆。然而这个系统的潜在争议问题是城市规划者可能设立会“有偿优先市场”，对交通优先权利进行买卖，情形类似于当某航班的预定超额时，航空公司会鼓励购买折扣票价的乘客搭乘其他航班，给他们补偿退款。
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个人隐私
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在无人驾驶中，另一个亟待解决的常见问题就是无人驾驶车辆的乘客隐私问题。智能手机与社交媒体已经产生了许多包括个人隐私在内的道德挑战问题。无人驾驶汽车也会带来类似的问题。理想情况下，消费者监管机构将会将对人们的隐私进行保护，就像此前避免政府部门以监管之名或数据公司中介侵犯个人隐私那样，机构将进一步把管理范围延伸至无人驾驶汽车。
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然而无人驾驶汽车将面临较为特别的隐私问题。车子是移动的，一旦被装配上高分辨率的视频摄像头，外加远超人类的感知与识别能力，汽车可能成为“机器人间谍”。滥用这种能力的可能性很高。车子能拍下乘客或路边行人的照片，进而传输给人脸识别系统软件。软件能将收集来的人脸数据传递给政府。危险性降低了，但烦恼却增多了。当各大公司的市场部急需人们的衣着、出行方式和其他习惯的数据，用来研究个年龄层的穿衣习惯或喜欢就餐的地点时，汽车软件能收集并发送相关的大数据。
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行人和车内乘客都需要一定的隐私保护，或是公开透明的数据管理规则。每位无人驾驶车主都应当指导车子收集了什么数据，以及谁有权使用这些数据。假如无人驾驶汽车软件制造商打算把乘客数据卖给第三方，客户应当有权决定自己的个人数据是否用于商业用途。
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如果未来的个人出行主要来自于无人驾驶车辆，管理车队的企业需要严格遵守个人隐私保护指引。由于无人驾驶出租车的乘客量大、路线长，对于数据交易员来说既像是一座宝贵的“金矿”，又仿佛打破了政府监管，收集了大量窃听素材。乘客应当能够基于个人意愿掌控无人驾驶汽车收集的自己数据的流通情况。在减免车费的前提下，也许有乘客愿意完全共享数据。
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隐私还涉及另一项安全问题，那就是软件的脆弱性。任何软件操作系统都容易受到错误操作的影响和恶意入侵的攻击。正如我们在前几章讨论的，软件硬件都有一些潜在的安全漏洞。汽车的CAN总线协议对于潜在的黑客来说，就是一处没有特别防卫的入口。从软件层次来说，无人驾驶汽车的操作系统需要经过特别设计适当添加冗余设计。一旦发生稳定性问题，备用系统就能马上启动。
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如果车辆接收外部数据，不管出于何种目的的数据转换延迟都可能造成安全问题。仿冒GPS定位信息就会成为新型犯罪手段，高清数据地图也将成为下一个犯罪目标。提供地图数据传输的渠道必须确保安全性，数据源的真实性需要进行甄别鉴定。路线规划与交通预测软件把车辆目的地的数据发送到更大型的数据系统中，并时刻保持消息灵通，这里面也包含了潜在的安全问题。
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道德伦理规范
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数据隐私与安全性是由无人驾驶汽车产生的、引起重视的道德挑战，另一个道德挑战是汽车对紧急情况的回应。当面对突发意外，无人驾驶汽车使用数据和软件，而不是人类的直觉，来计算出最佳处理方法。为了赋予车辆合宜的反应能力，程序员艰难地通过量化数值的途径来保障生命财产。
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当通过系统软件开车时，人类司机不再需要在车祸发生瞬间，作出“留存哪方性命”的选择。这时经过程序员的提前预设，软件的决策逻辑将发挥作用。经过特别设计，软件能针对事故作出妥当回应，把破坏程度降到最低。想要制造这样的软件，我们人类社会必须首先定义好什么是“理想的处理方式”。在此过程中，就涉及人类如何判断生命与财物的价值。
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给生命与财产赋予价值的做法提出一个让人不太舒服的问题：如何界定价值？谁来界定？车内的乘客有既定的价值，路上的行人也有。车祸中出现的可接受的处理结果包括，财物损毁或车辆损坏。如果无人驾驶汽车在编程时被写入的指令是“只将财产破坏降到最低”时，我们难以想象这样的指令执行起来会是何种情形！
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当我在演讲中与观众谈论无人驾驶汽车的价值与潜在影响时，总会有人举手提出以下问题：“即将发生致命事故时，无人驾驶汽车是觉得撞向路旁的两名婴儿呢，还是牺牲车内的五名成人呢？”这类道德选择问题还将会在新的情况中被再次提出，但是核心问题出自经典的“电车难题（Trolley Problem）”，一道在过去几十年中的哲学课堂上被热议的问题。
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1967年，电车难题由英国哲学家菲利帕·福特（Philippa Foot）提出，是一道描述与道德相关的难题：电车司机只能沿着轨道行驶电车，轨道的一端有五个人在工作，另一端有一个人，无论电车开向哪一端都会撞死相应的人。大部分读者经过简单计算，认为五条人命比一条人命有价值，觉得这道题目非常简单。但电车难题之所以变得更复杂，是因为其他畸形的选择最终将会导致情形选入两难的境地。
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电车难题并不只是针对无人驾驶汽车。最近，在纽约北部的伊萨卡中心城区，我们亲眼目睹了一出无异于电车难题的悲剧。一辆卡车从陡峭的山坡滑向伊萨卡中心区，司机已经将刹车踩到底了，然而车辆并没有停下的趋势。司机将面临着痛苦的抉择，这两吨载重量的失控卡车将撞向何方？最终司机避开了一群建筑工人，选择将卡车撞向附近的咖啡厅，27岁的阿曼达·布什（Amada Bush）当场身亡，她是一位年轻妈妈，正利用夏天这个周五下午担任侍应生赚些外快。
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一位学者把大众关心的道德问题描述如下：“在车祸中，自动汽车的主要弊端是不同于人类司机可以即时思考如何处理碰撞，自动汽车的决策来源于程序员提前设置好的程序。”面对这样的表述，我们不禁会问，为何人类凭直觉作出的碰撞决定就可以被接受，而汽车的碰撞处理由于提前被设置好，就成了道德问题？第一，无人驾驶汽车的驾驶更为理性，能够快速进行风险和利益分析，这比一个自私、疲惫的醉汉的决策要好得多。第二，无人驾驶拥有360度的感知器，掌握的信息也更全面。
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在我们看来，无人驾驶汽车的设想中的道德问题并不是基于“驾驶过程中，计算风险和价值哪个优先”的事实。所谓的道德问题实际上是因为这些计算是由人工智能得出的结果。最关键的问题并不是无人驾驶车辆是否有道德，而是预先设置的车祸处理方式的逻辑是怎样的。
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面对危险时，每个人心里都会衡量风险与收益的关系。有人认为最好的方法是即使代价是牺牲几个人的生命，车辆也应当尽量避免对司机的伤害；另一些人的反应可能是避开所有人群，牺牲自己与车子。
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