自动驾驶最近成为焦点。无论是萝卜快跑、还是现在新能源车的智驾这不仅是因为AI带来了前所未有的 体验，也必将带来前所未有的效率和安全性。
几天前马斯克Tesla Cybercab自动驾驶 robotaxi发布，驾驶室取消了方向盘、后视镜和踏板。比目前很多无人驾驶汽车都激进，人类驾驶员已没有任何发挥的余地。这让不少朋友都觉得这个太不靠谱，对于这种没有人操控的车缺乏安全感。光哥觉得这才是最靠谱的方案，人类是各种交通风险事故的最大因素！
人类这种复杂的生物，其认知能力、生理状态、情绪波动、经验差异等因素都会影响驾驶，是交通安全的隐患。虽然教育、培训和技术辅助可以在一定程度上降低这些风险，但人类本身的局限性使得想完全消除这些隐患几乎成为不可能的任务。
人类在驾驶时是有多么的不靠谱
每天开车上下班，经常在路上遇到事故发生而堵车，让人非常郁闷，我特意研究了一下这些事故的原因，基本上都是——注意力不集中、分心看手机、新手距离没有掌握好、疲劳驾驶......各种不靠谱的低级错误。这些愚蠢的人类.......
连续两天开车途中遇前方发生车祸（小事故影响了几百台车拥堵20分钟）
人类自身弱点在多个方面体现在驾驶行为上：
大脑局限
人类大脑经过漫长的进化,适应了复杂多变的环境。我们的祖先需要时刻警惕潜在威胁,寻找食物和资源。这种进化背景使得人类大脑倾向于寻求新奇刺激,而不是长期专注于单调重复的任务。人类大脑对重复性和单调任务的耐受性较低。单调的工作环境缺乏新奇刺激，无法充分激活大脑的奖励系统（多巴胺系统），导致注意力分散和效率下降。
人类易受情绪波动影响
人类是情绪动物，人类的情绪状态难以持续保持稳定，且对人类驾驶的影响非常明显。愤怒、焦虑、紧张甚至高兴都可能导致驾车者做出错误判断。甚至兴奋或过度放松也有可能导致冒险行为。比如堵车时，一些人会因烦躁而急刹或频繁变道，在情绪不佳的情况下，注意力会显著下降，导致漏看路标、行人或其他危险。这些行为都增加了事故发生的可能性。
AI没有情绪，更不知道什么是情绪。决策都是基于数据、算法和模型，客观且一致。不会因为堵车、糟糕的天气或个人情绪而变得急躁，这一点是人类望尘莫及的。
人类的注意力局限
人类大脑的注意力机制是一个复杂的系统,它受到多种因素的影响,包括疲劳、情绪波动和环境干扰。认知科学研究表明,人类的注意力是一种有限资源,长时间的专注会导致认知疲劳,进而影响判断力和反应速度。
驾驶分心是常见的问题。比如，接电话、看手机、聊天，都会让驾车人的注意力从路面移开，增加事故风险。研究显示，驾驶员在分心时发生事故的可能性是集中驾驶的三倍。
相比之下,AI系统不存在注意力疲劳的问题。它们可以持续保持高度警惕,不受外界干扰。这种持续的专注力不仅体现在反应速度上,更重要的是在复杂交通环境中的全面感知和预测能力。AI可以同时处理来自多个传感器的海量数据,实现对交通环境的全方位、多维度感知,这是人类认知系统难以企及的。
AI可以同时处理大量信息，而不会感到超负荷。自动驾驶系统能够从多个传感器（如摄像头、雷达和激光雷达）中接收数据，实时分析路况、车速、距离、障碍物等复杂信息，并快速做出相应的决策。这种无缝的多任务处理能力让AI在面对复杂交通环境时表现出色。
从进化心理学的角度来看,人类的注意力机制是在远古环境中进化而来的,并不完全适应现代高速交通的需求。而AI系统则是专门为现代交通环境设计的,能够更好地应对复杂多变的道路情况。
感知能力AI全面碾压人类
人类驾驶员的反应时间通常在200-300毫秒左右，紧急情况下，这种反应延迟可能后果很严重。驾驶需高度集中注意力，而长时间的驾驶又会导致注意力下降、疲劳和反应时间变长。疲劳驾驶是交通事故的主要原因之一，人类大脑在疲倦时会分散注意力，甚至可能短暂失去意识，人类的大脑需要时间来处理信息，并且会受到认知偏见的影响，极大地增加了事故风险。
AI的反应时间是毫秒级的。无论是刹车、加速还是变道，AI系统通过传感器可以迅速获取信息，并即时作出反应。更重要的是，AI不会疲倦。它可以在长时间的驾驶中始终保持高度专注，不会因疲劳、困倦或精神涣散而降低反应速度。
人类依赖眼睛和耳朵感知周围环境，但在恶劣天气、光线不足或复杂的道路情况下，感知能力会大大下降。例如，在夜晚或雨天，人的视野有限，无法准确判断前方的距离或潜在危险。同时，人类的反应能力也受限于生理极限，无法处理过多的信息。
相比之下，人工智能驾驶系统可以克服大多数这些人为因素，提供更加一致、可靠和安全的驾驶体验。
AI不存生“新手”问题
常开车的朋友都知道，在路上遇到“新手”朋友往往要多加小心，因为可能有很多不可预料的事情发生。驾驶涉及复杂的感知、判断和决策，人类必须通过实际驾驶不断练习，才能逐渐掌握对速度、方向、路况变化的准确反应。而且每个人的学习速度不同，情绪、疲劳等状态也会影响驾驶表现，所以人类驾驶技术的提升是个漫长且不稳定的过程。
但人工智能不需要“练习”！AI并不是依赖实践来积累经验的，它的能力来源于算法和数据。在自动驾驶系统中，AI通过海量的驾驶数据进行训练，它能瞬间处理比任何人类都多得多的场景和情况。一旦模型经过训练，它能够始终如一地执行任务，无需不断反复练习。
AI是效率与成本的选择
从经济学角度来看,AI自动驾驶技术的普及将带来显著的效率提升和成本降低。AI驾驶系统可以优化路线,减少交通拥堵,降低燃料消耗。长期来看,这不仅能降低个人和企业的交通成本,还能减少交通对环境的负面影响。此外,自动驾驶技术有望大幅减少交通事故,从而降低医疗费用和保险成本。这种系统性的成本降低和效率提升,将为整个社会创造巨大的经济价值。
人类作为复杂的生物个体，其认知能力、生理状态、情绪波动、经验差异等弱点都影响了驾驶行为，而AI智能驾驶可以完美克服人类的弱点。
历史告诉我们，每一次技术进步都会带来人类某些能力的替代。例如，雷达技术的出现让我们摆脱了肉眼的限制，自动化工厂让我们从繁重的劳动中解脱。如今，自动驾驶必将凭借其强大的计算、感知和决策能力，逐步接管人类驾驶员的职责。所以.....
AI取代人类驾驶已经不是技术是否可行的问题,而是何时全面实现的问题。
与其抗拒AI，不如拥抱这一新趋势。人类驾驶为何终将被机器取代!
