當人們第一次了解自動駕駛汽車的概念時，他們中的大多數都會直覺系統對數據的不可思議的依賴。

例如，汽車需要與位置跟蹤衛星保持持續通信，并且能夠在路上發送和接收來自其他車輛的消息。

無論是尋找目的地還是繞過意外障礙，每個人都知道自動駕駛汽車必須不斷地從外部世界吸收數據，并經常將這些數據提供給先進的神經網絡算法，以便實時從中篩選出意義。

盡管如此，與那些外向能力一樣令人驚訝的是，很少有人意識到這些車輛實際上可能從車內收集的數據與從外部收集的數據一樣多。

明天的自動駕駛汽車的乘客將受到先進的車輛AI的關注，并且在許多方面，乘坐的質量和安全性將取決于車輛解釋人類愿望和需求的能力。

傳統汽車可能依靠天然氣運行，但自動駕駛汽車依靠數據運行，他們可以從任何地方挖掘數據。

將來，您將與您的汽車交談

最明顯的自動駕駛汽車數據輸入形式是有意的 - 語音命令。

這并不像看起來那么容易，因為現在幾乎所有的語音識別算法都需要云連接才能以實時速度轉換音頻。

語音控制最終將把汽車變成我們一直夢寐以求的免提機器人司機，但目前它太過于原始，無法作為車輛控制的主要形式。

為了發揮自動駕駛汽車的潛力，我們需要提高移動數據連接的速度和可靠性，或者強大的車載電腦的速度和價格。

值得慶幸的是，這兩個數字都在迅速提高，同時還提高了算法的效率。

這意味著自動駕駛汽車的所有者很快就可以說“帶我回家”到他們的儀表板，讓它不僅可以識別他們想要的目的地，而且可以毫無疑問地駕駛它。

更高級的版本甚至可以聽到隱含的命令，例如在感嘆號中轉動的隱含命令，“我忘記了我的錢包！”

通過更先進，更現代的語音識別，汽車甚至可以通過醉酒的泥濘來理解這些爆發，使得在城鎮的夜晚更加安全和方便。

自動駕駛汽車數據不僅會關注單詞，還會關注行動

自動駕駛汽車的乘客通過他們的故意聲音命令進行通信。

實際上， 非自愿交流可能同樣可以讓汽車了解乘客的需求 。

有一些極端的例子，例如如果乘客失去意識并且需要汽車自己決定前往醫院，但是細心的機器人汽車的效用遠遠超出安全范圍。

充分意識到的軟件可以檢測到乘客的醉酒，并且需要自動駕駛才能保持有效，從而防止在醉酒物質的影響下進行任何駕駛 - 即使是那些在呼氣測醉器上無法檢測到的物質。

一輛汽車可能會注意到乘客偏向一個稍慢，更平穩的乘車到達目的地的偏好，或者可以看到他們不斷瞥一眼他們寧愿在交通中稍微更快，更激進的路徑。

雖然汽車會從向外看周圍的汽車“學習”最多關于最佳駕駛實踐，但內部乘客的反應（例如，在緩慢轉彎時無聊或在快速轉彎時遇到困難）可以告知其未來行為，以及。

自治也意味著回頭

人與車之間的大多數交流都是從人類流向車輛 - 但現在又一次，相反也是必要的。

車輛將主要通知乘客相關信息而無需特定響應，例如，如果由于軌道車輛通過而導致短暫的延遲。

目標可以是讓乘客了解情況，但有時候汽車可以更積極地考慮其他人的需求; 知道一名乘客正在前往雜貨店的路上，它可能會建議前往離車輛當前位置僅一個街區的較近的一個。

“自主”汽車有時還需要向乘客詢問面對蘋果到橙子決策點的方向; 由于倒下的樹面臨著交通備用，汽車是否應該四處尋找更快的回家路線，或排隊等待更低的天然氣消耗量？

通過多次詢問這些問題，車輛可以為其所有者建立行為特征，并在未來更積極地做出這樣的決定。

這種積極主動的數據收集對于塑造汽車的行為與外部世界任何數量的駕駛數據同樣重要。

把車開到短暫的假期

通過傾聽乘客并觀察他們的行為，汽車也應該能夠通過定制體驗來大大改善通過交通的體驗。

當然，并不是每個乘客都會想要這種方法，但是那些可以擁有從外部噪音消除水平到窗戶色調到座椅靠背角度的一切都能滿足其明顯的壓力水平。

例如，一個人在日常小冊子上沒有別的東西回家，可能會收到一個建議，要求在回家的路上停下來吃點東西。

當然，還有一些問題。 很明顯，私人汽車會從車主那里得到他們的偏好，但是像自動出租車這樣的公共汽車呢？

如果自動駕駛汽車中有多個人，他們的需求應該激勵汽車的行動？

它會采取某種平均或多數規則的方法嗎？

不同的運營商甚至制造商可能最終得到這些問題的不同答案。

所有這些想法都需要數據采集硬件和數據篩選軟件的進步，以便真正了解人類居住者，但似乎有足夠的時間進行這種開發。

這是因為在自動駕駛汽車無處可驅動，無需任何人為干預之前，都不能考慮最雄心勃勃的自主應用。

這一重要能力仍然是一個很大的距離 ，這意味著未來幾年，技術領域最具創造力的人才將專注于教你的汽車如何向你學習。

根本沒有人知道這些內部數據采集技術能夠在多大程度上推進，或者自動駕駛汽車數據在真正上路的時候將如何運作。

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