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预测交通情况
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当无人驾驶汽车进一步地开展其地图业务，它们的位置、速度和选择路径会生成非常实用的副产品：交通数据。今天我们使用路径规划软件来提供有限的导航来避开交通拥挤。几乎每个人手机上都有一款APP是用来指导我们到达特定的目的地，这些APP较为先进的版本会把交通信息也加入到运算当中。
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无人驾驶汽车将包含复杂的交通预测软件，它使用机器学习软件从实时以及历史交通数据中学习。经过学习此前数小时、几周甚至几年的交通模型，机器学习软件将学会识别造成交通拥挤的原因，例如交通事故或是道路维修。其他影响因素包括节假日、学校放学、举行运动会和大型社会活动；天气和冬季的积雪是另一个破坏性极大的因素。
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交通预测和计划软件的性能提升曲线与深度学习软件的类似。可用的交通数据越多，交通预测的机器学习模型将变得越准确。一辆车行驶时间越长，它就越了解交通状况——就像经验丰富的老司机遇上交通拥堵时会选择其他路线——交通预测软件的性能越好，就越容易找到最佳路径。
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从今往后的几十年内，交通预测软件能够达到我们今天梦寐以求的高水平。当无人驾驶汽车对好几年的交通数据进行分析，我们会发现预测软件揭示了看起来毫不相干的交通状况之间的关系。城市规划者将发现一个交通状况将会间接引起了另一个交通状况，这就是我们熟悉的“蝴蝶效应”。一起不起眼的交通封锁会引起几条相距甚远的道路发生10小时的交通延误。
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道路规划与交通预测软件所能做的，远远不止路线规划和指引车辆绕行交通拥堵区域。这种软件将拥有整个城市的交通模式的全景图。然而在某些状况中会用到微观地图，在这种情况下需要在短时间规划出较短路径，规划出到达附近目的地的最佳路线。当无人驾驶汽车综合考虑效率最高的路线时，它能创造出一系列的短期预测模型。例如，如果你在一辆前往杂货店的无人驾驶汽车上，没有指定去哪里购物，这时汽车将会综合附近的交通模式，将你送到能最快抵达的杂货店。
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交通系统是科学家口中的典型的“非线性系统（Nonlinear System）”。它是一种由多种相互依赖和制约的因素，用难以预测的方式作用于彼此的系统。对于许多学科的科学家和工程师来说，在非线性系统中分析这些微妙而复杂的共存关系是一个非常热门的研究领域。股市是另一个复杂系统，很多情况下受到人类投资者的影响，其平衡性会不断偏离中心；热带雨林中的生态系统出现物种波动时也是类型的例子，其中包含了上百种独立或非独立的关系，分别以难以预计的方式彼此影响。
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我们都经历过“交通非线性效应”，那就是每次遇上早高峰的时候：8点前出门，你将早一小时到达办公室；晚半小时后出门，你将会迟到。在过早抵达和迟到之间有一个理想的时间点，可是我们很难找准理想的出门时间。早晨的交通用时难以计算，因为能让你9点准时抵达办公室的出门时间不是固定的，它受到许多因素的影响。
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交通模式非线性的一个原因是群体行为决定了人们的路线选择。当司机听到交通广播播放交通延误的消息，他会想：“慢着，如果人人都选择了别的路线，那么我继续走交通事故发生的路线岂不是更好？”无人驾驶汽车也会留意到交通延误，但是与人类不同，它们的反应与处理方式更为理性客观。先进的路线规划软件将通过假设场景形成方案，迅速搭建出几种不同的交通状况模型。无人驾驶汽车相互告知所规划的路径，监管软件将根据各车辆情况合理分配不同路线，实现真正的高效出行。
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当无人驾驶汽车得到普及后，车辆所采集的交通数据量将持续增长，机器学习的模型质量不断攀升。因此，路径规划软件能提前数小时，甚至几天对复杂的交通状况进行预测和维护。对于未来的政府决策者和汽车制造商而言，有一个问题悬而未决，那就是该如何定义交通预测软件的精确度。
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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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