由于當前技術成熟度不夠，交通信息大數據的采集比較困難，而且自動駕駛還面臨法律和道德方面的挑戰，自動駕駛還無法做到真正的人工智能。因此，必須冷靜面對當前自動駕駛汽車的過度商業宣傳，不能為了眼前的商業利益，誤導消費者采取錯誤的駕駛行為，置消費者生命安全于不顧。

　　近日，有媒體報道，一輛特斯拉ModelS在北京北五環上行駛時，未能識別內側停靠的桑塔納2000，竟然直接加速與其發生碰撞，成為中國內地首起特斯拉自動駕駛導致的交通事故。

　　此前，特斯拉公司自動駕駛在美國已引發多起事故。盡管特斯拉在聲明中用數字說明自動駕駛相較于人類駕駛更為安全，但面對接二連三的自動駕駛事故，我們有理由冷靜下來，反思當前自動駕駛汽車的商業化進程。

　　在車企的過度包裝和媒體炒作下，自動駕駛汽車今年以來尤其“熱”。不管是在年初美國拉斯維加斯消費電子展上，還是在4月舉行的北京國際車展上，眾多車企和互聯網公司等都極其高調地展示了其自動駕駛樣車。百度公司更是在媒體上宣稱，其研發的無人自動駕駛汽車3年至5年內即可實現商業化，讓人感覺哪一天早上出門，似乎滿大街跑的都是自動駕駛汽車。事實果真如此嗎？答案恐不盡然。

　　首先，技術成熟度不夠。汽車的自動駕駛系統包括感知、控制和決策三個層面，任何一個環節都不能有絲毫差錯。但自動駕駛汽車如何像人一樣，對周圍的環境產生正確的反應，這是一個較為復雜的過程。一個必須面對的現實是，目前機器智能的感知，還無法做到真正的人工智能。特斯拉首起命案之所以發生，就是因為在強烈的日照條件下，Autopilot自動駕駛模式未能識別拖掛車的白色車身，及時啟動剎車系統。作為特斯拉Autopilot自動駕駛技術提供商，以色列Mobileye公司也承認，“當下的自動駕駛技術還無法應對類似的交通狀況”。其次，交通信息大數據的采集比較困難。實現自動駕駛必須擁有高精度的路面數據，這也是實現自動駕駛計算的基礎，但由于現實路面情況比人們想象的要復雜得多，一旦指示牌或者信號燈標識不清，則可能使自動駕駛系統出現誤判。“自動駕駛所要面臨的真實交通環境是如此復雜，我們的態度不得不極為謹慎。”谷歌自動駕駛汽車項目技術負責人克里斯·烏爾姆森就曾感嘆，“自動駕駛的出現，時間上可能比曾經預測的要晚很多，最長可能需要30年。即使推出了，一開始也不是全天候的，而是會被限制在某個區域和特定天氣條件下”。

　　此外，自動駕駛還面臨法律和道德方面的挑戰。一方面，自動駕駛汽車與有人駕駛汽車發生交通事故時，其責任歸屬以及保險賠付等問題尚屬“盲區”；另一方面，自動駕駛技術永遠是將保護車輛和車內人員作為第一要務，這又會涉及交通道德問題。況且，大部分國家交通法規規定，司機開車時雙手必須放在方向盤上，而汽車在完全自動駕駛時，司機的雙手會離開方向盤，若在此情況下發生事故，法律責任就很難判定。因此，自動駕駛還需要全新的交通、保險等法律體系支撐。

　　有人也許會問，既然有這么多難題需要解決，車企是否該放棄自動駕駛？這倒也不是。作為智能汽車的最高形態，自動駕駛不僅代表著未來汽車發展趨勢，而且代表著產業技術制高點，任何有戰略眼光的車企，都應提前布局，集中資源，加強這一前瞻技術的研發。但不能像某些企業，為了眼前的商業利益，將自己只有輔助駕駛功能的車輛以自動駕駛的名義進行包裝宣傳，誤導消費者采取錯誤的駕駛行為，而置消費者生命安全于不顧。