自动驾驶汽车

美国麻省理工学院（MIT）研究人员进行的最新研究显示，如果自动驾驶汽车被广泛采用，那么将引入另一个未计算的碳排放源 —— 为它们提供算力的计算机大脑，可能会超过目前世界上的数据中心的排放量。

随着自动驾驶汽车服务的推出和规模扩大，这种转变的速度和性质将对整个移动价值链产生重大影响。已经经历过诸如电气化等颠覆性的出行参与者在评估自主出行时，除了自动驾驶技术的发展之外，还必须考虑本地化的出行环境。

自动驾驶汽车(AV)何时上路？哪些促成因素将有助于它们的广泛采用？哪些技术在通往自主的道路上至关重要？为了回答这些问题以及更多问题，我们调查了75位来自汽车、交通和软件公司的全球自动驾驶领域高管。有些是初创公司，有些是老牌企业，包括原始设备制造商（OEMs）和一级供应商。他们谈到了监管、大规模商业化以及获得实现自动驾驶汽车愿景所需的巨额资金的现实挑战，尤其是那些具有自动驾驶能力的汽车。

美国康奈尔大学（Cornell University）的研究人员基于汽车之前的经验为汽车创造“记忆”，让其在未来行驶导航中利用该记忆，提高汽车在恶劣天气条件下行驶的安全性。

美国交通部国家公路交通安全管理局(NHTSA)3月10日发布首创的最终规范，更新自动驾驶车辆中的乘客安全要求。其中，裁定自动驾驶车辆(Autonomous vehicles，AV)和具有自动驾驶功能的车辆要有自己一套的机动车辆安全标准。该裁定开始明确说明在没有驾驶员座椅和方向盘等设计的车辆中，应如何定义确保乘客安全。

特斯拉首席执行官伊隆•马斯克终于承认，他低估了开发安全自动驾驶汽车的难度。

7月13日，毕马威发布了2020年自动驾驶汽车成熟度指数（AVRI）。该指数从政策和立法、技术和创新、基础设施和消费者接受度四个维度来评估自动驾驶汽车成熟度。评估对象包括30个国家和地区，前五名依次为新加坡、荷兰、挪威、美国、芬兰。

传感器在汽车行业有很长的发展历史，最早出现在上世纪50年代，用于基本应用，如油压警示灯。今天，他们应用于各种感知系统：从标准的停车辅助到智能巡航控制功能等等（特斯拉，通用汽车等都提供这些技术）。

安全性目前依旧是自动驾驶汽车的一大主要挑战。而据英国《自然·机器智能》杂志14日公开的一项人工智能研究，德国科学家团队描述了一种算法，有助于确保自动驾驶汽车的行驶安全。