8月24日，由苹果公司试运行的一辆基于雷克萨斯车型改造的无人驾驶汽车，在加利福利亚州圣克拉拉县，尝试以不到一英里每小时的速度与森尼韦尔城的劳伦斯高速公路车流合并时，被一辆以十五英里每小时的速度行驶的尼桑车追尾。庆幸的是，仅有车身受到中度损坏，没有人员伤亡。

前有Uber无人驾驶车辆撞死行人，后有Uber停止无人卡车项目，再加上Alphabet旗下的无人驾驶公司Waymo在过去汇报给加利福利亚州机动车辆管理部门的约33件与自动驾驶车辆有关的撞车事故，现在面对路上那些装满摄像头个激光雷达的无人驾驶车辆，最担心的应该是小心脏莫名紧张起来的行人与旁边车辆上的驾驶员了。

如何让人们信任无人驾驶车辆？这是无人驾驶技术真正“上道”之前，绕不过的挑战和问题。一方面，企业除了让工程师不断地改进系统，更加谨慎地试运行以外；另一方面，心理学家也开始上阵，以安抚公众紧张的情绪。毕竟，这是一次次轻则车辆损伤，重则可能会以人们生命安全为代价的试运行。

用户信任：需要和无人驾驶汽车确认“眼神”，我可是不能撞的人

当人机共存时，人机也需要交互。人类需要和对方交流，这不只是社会交往的需要，也是因为人们的心理需求。当人们面对的是一个有感情、有温度、具有相似思维方式的人类，还是一个冰冷的、只会按照预先设计的程序反馈、不会自主思考的机器时，会是截然不同的体验和不同级别的安全感。

华盛顿邮报在8月底刊文报道，为了在行人和无人驾驶车辆之间建立信任，捷豹路虎公司在其开发的无人驾驶汽车的前额上，安装了一双大的虚拟卡通“眼睛”，以便向人类观察者传达车辆的意图。

“这双‘眼睛’会寻找附近的行人，然后会看着他们，像是在告诉行人它已经看见了他们，并会在他们通过之前保持静止。”捷豹路虎公司说。

同时，该公司的未来移动研究经理皮特·贝内特在一份声明中说，“在踏上马路之前，瞥一眼驶近车辆的司机，是人们的第二天性。了解这种规律会如何在未来更自动化的世界中转化，这很重要。”

事实上，捷豹路虎公司不是唯一一家探索如何在无人驾驶车辆和行人之间进行信息传递的公司。

今年夏天，位于加利福利亚州山景城的一家初创公司在德克萨斯州的弗里斯科城启动了一项试点计划。该公司的橙色车辆可以在一个大约有一万人工作、饮食和购物的办公园区周围自动运送乘客。为了代替在人行横道上与行人进行目光接触或手势交流的人类驾驶员，车辆外部面板上写着“等待你穿过”的字样。

事实上，人们不仅对如何与过往的无人驾驶车辆互动感到不安，也同样对坐在其中表示忧虑。

今年早些时候，美国汽车协会的一项研究报告显示，男性司机和千禧一代最信任无人驾驶技术。只有一半的人报告说害怕乘坐在完全自主行驶的车辆中。该协会已经开始敦促汽车制造商对消费者进行无人驾驶交通相关知识的教育。

此外，63％的美国司机报告说害怕驾驶完全自动行驶的车辆。尽管超过90％的撞车事故是由于人为失误造成的，但大多数司机认为他们的驾驶技术比一般人要好，对要将自己的车辆完全交给机器来控制持怀疑态度。

不过，这个数值比去年同期的78％要低一些。美国汽车协会汽车工程和工业关系主管格雷格·布兰农在半年前说，“人们如今对无人驾驶车辆的想法感到更加自在。与一年前相比，相信无人驾驶汽车可以带他们去兜一兜风的司机人数增加了约2000万。”

这也从侧面说明了向无人驾驶车辆的转变不会在短时间内快速完成。用户的思维、习惯和信心需要被教育和培养，而这些过程需要逐渐生效。

“考虑一下美国消费者至少要花10年时间才能完全接受智能手机。在2010年，只有20％的美国人口拥有智能手机，预计这个数字到2020年才会达到72％以上。如果这样一种更廉价、不那么吓人的技术需要这么长时间才能赢得消费者的青睐。那么很容易想象，无人驾驶车辆至少要花同样多的时间才能被接受。”无人驾驶领域记者克里斯·内格在八月初说道。

值得注意的是，无人驾驶在通往“人和”的道路上，仍占据了一部分有利条件。这是让用户真正感到激动、并为之向往的功能，也同样与“一切都是为了安全”的原则有关。

“无人驾驶背后的所有原因都是为了让驾驶更安全”。美国记者史蒂夫·汉利八月底在《Waymo自动驾驶汽车更新：在不完美的世界中寻求完美》一文中认为，“计算机从不会感到疲劳或无聊，并时刻注意着周围的一切。它们不会喝酒，不会忘记吃药，也没有路怒症。它们是完美的司机。”

正如一枚硬币有两面一样，计算机可以时刻按照设定好的程序工作，这是它带来安全的地方。但与人类相比，其在生来便具有的灵活性和在成长过程中积累起来的主观判断能力方面的缺少，却也是带来不安全性的地方。毫无疑问，无人驾驶技术中的计算机也需要不断试错学习。

市场准入及相关法律：先有鸡后有蛋、还是先有蛋后有鸡的难题

在“地利”方面，无人驾驶车辆需要能够应对不同地方的路况。“我们走在正确的路上，但还没有到达。在不同的环境中驾驶有很大的不同。在干净的道路上驾驶是一回事，但前往纽约拥挤的第五大道，又是完全不同的场景。”视觉智能公司PerceptIn创始人刘绍山在一次电话中说。

这种因环境变化导致无人驾驶车辆测试无法标准化的情况，使得无人驾驶车辆每进入到一个新的地区以前，都要先搜集到对应地区足够多的路况数据进行训练。

问题是，在没有充分验证无人驾驶技术的安全性以前，无人驾驶车辆目前尚无法大规模地上路，以搜集“实战”数据进行学习；而没有“实战”数据记录，也谈不上该技术已具备完全的安全行驶能力，以让目标市场的管理部门完全放心地对其接纳准入。这似乎是一个先有鸡后有蛋，还是先有蛋后有鸡的窘境。

“即使无人驾驶车辆在不同地方掌握了不同的场景，目前尚没有标准法规或基准来衡量汽车何时可以使用这些驾驶员辅助功能、或者甚至实现更大程度的自动化。”刘绍山说，“我们至少需要五年的时间，才能看到大规模的无人驾驶车辆来回行驶。”

而对立法机构来说，也面临着相似的难题。为可能或即将出现、但离成熟市场尚远的新技术模式制定法规，无疑是一块需要发挥想象力的空间，似乎有点为时过早；但当未提前考虑好的事件真正发生，需要寻求法律依据时，再立法又似乎晚了一步。这是给所有地区相关法律是否到位带来的挑战。