参见封面|“无人驾驶”驶向何方？

数据说明了，自动车为上货车为比进化车为上货车为引发意外事故的频谱更极高，意外事件撞击到尤其常见于。布朗真是：“关键问题在于，在此之前还没测试来确定无人车为上货车为究竟必要。或多或少只有传闻。”

市场领军者“成行最初方式将”母公司去年真是，它在据据估计10年里行经了2000多万英里。这显然，在我们可以真是无人车为上货车为遭受的死亡次数至少公交车为计程车为之前，它们的行经总总长度还要增加25倍。

“广度研习”效果有限

就在此之前而言，我们所告诉他的是：计算机系统的运算速度快比我们快很多，但它们仍然不告诉他如何妥善处理许多常见于的极高架道路上的变数。在郊区街道上出门的人发现有几只兔子在隔离带郊外啄食，他们一定告诉他：货车为开有约了兔子就都会来时；左边的计程车为也告诉他兔子都会来时。计程车为们告诉他不必考量这个关键问题，液压为不仅没必要，而且是小心的，所以他们都会保持速度快。

而合群的自动车为上货车为所“认出”的是一个小障碍。它不告诉他孔洞是从哪里来，也不告诉他意味著往哪里去，它只告诉他应该让货车为必要地避开孔洞，所以它意味著都会液压为。极好的状况是引发小堵车为，但突然液压为意味著都会导致左边的车为意外事件。计算机系统通过重复来妥善解决它们的缺点。这显然，如果你给自动车为上货车为足够多的时间展示比如真是的兔子故事情节，它意味著都会想成如何可靠地妥善处理这些状况。但它意味著不告诉他如果兔子有约于有不尽相同、飞行的方式将有约于有不尽相同该如何妥善解决问题。

此番用“广度研习”来描述这一操作过程，但这听上来比实际状况更繁杂。研究课题认知科学和自动车为上货车为极限的纽约大学心理学名誉教授加里·妮娜真是：“广度研习所好好的事情类似记忆。只有在情形相像的状况下才都会奏效。”

这些“边缘案例”的适用范围实质上是无限的。想一下：一辆不打灯穿过三条匝道的货车为，或者也这么横穿匝道的骑车为人，或者在路肩漫步的野猪，或者是低空飞行的民航机、老鹰或无人机。即便是相比之下容易的车为上关键问题也都会因天气、路况和进化暴力行为的不尽相同而导致成现数量极佳的变动。妮娜真是：“你以为一个区域内和另一个区域内的极高架道路相当相像。但在世界上是繁杂的。每一个下车为状况都略有不尽相同。”

对2004年就好好成自己第一辆自动车为上货车为的克洛泽来真是，最先进的无人车为上货车为母公司都还在好好着称得上极其先进的演示。他很清楚，这些演示是决意曲解人的。他真是：“这是一种好像。进行时获得成功的演示背后意味著都都会有几十个失利的演示。你只需要坐下计程车为左边几分钟就能确实这个计程车为都会不都会出门，而计算机系统却不是这样工作的。如果自动车为上货车为获得成功地未完成了一个定线的行经，没人能保证它能未完成第20次，甚至是第二次。”

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