（3）如何应对交通违规 是否有必要死板的遵守规则

对于规则与效率如何考量，也是一个重要的因素。理论上，我们必须严格遵守相关规定，确保安全驾驶。但是实际上人类司机为了效率轻度违规的现象十分常见，当无人驾驶严格遵守规定时反而让他们不适应。

就无人驾驶研究企业来说，遵守规定是规避风险的最佳办法。一旦出了事故，“无人驾驶”的“违规”更容易让企业承担法律和道德的责任，而按规定操作即使效率打了折扣，也没有这么大的风险。但要让人类司机适应这么一个非常遵守规定的交通参与者，恐怕需要些时日。

（4）大众对其犯错的容忍度很低 自动驾驶任重道远

正是因为大众对无人驾驶的犯错容忍度低，所以即使自动驾驶事故率并不高，人们也还是对自动驾驶充满不安全的揣测。当然事故率低不排除无人车尚未大规模应用，受到的黑客攻击很少的缘故。

但我们确实要面临这么一个伦理问题，AI驾驶发生事故对于受害的人类来说等于把命运交给了机器，而机器并不具备人文的同理心，而是根据统计数据的百分比来作出决定。心理上的接受障碍会是接纳无人驾驶的一道门槛。

如果说现阶段有什么方向可以对这些复杂问题进行改善的话，从交通体系入手或许是一条路径。

不急于制造自动驾驶乘用车 车路协同将深刻影响未来商业

车路协同意味着除了自动驾驶，还有智能道路，通过智能道路提供的信息辅助无人车更加智能。整个车联网和车路协同的实现，前面提到的技术和环境上的难题也就有了应对方案，所以入局更晚的阿里希望通过车路协同方案来更快地研发出可靠的技术。

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