这两天，有关无人驾驶的新闻比较火，有喜有忧。前几日，特斯拉使用的无人驾驶技术惹祸撞了隔离墩，转眼间这个无人驾驶技术的提供者Mobileye就被英特尔用153亿收入囊中，远超Mobileye企业市值。
当然，若是多关注下Mobileye，就会发现包括宝马、福特、丰田、日产这些传统汽车巨头也已经加入无人驾驶的研发行列。
这一切似乎在告诉大家，汽车将拥有无人驾驶技能已经是个势在必行的大趋势了。对于已经会开车的人来说，或许这是一个IT技术与自身驾驶实力的竞赛；对于像笔者这种不会开车的人来说，这则更像英特尔、特斯拉之辈对于驾校、代驾整个行业的挑战，把驾照惧考者带出苦海的出路。
总之，大家对于无人驾驶聚焦则更多关注在了如何让IT帮助人开车上。例如，文章《无人驾驶又出事儿了，这次卷入的有谷歌母公司、Uber还有Intel》、《特斯拉撞上隔离墩,自动驾驶又“躺”枪》等等。
其背后原理也往往会聚焦，无人驾驶技术似乎就是AI\大数据技术+汽车技术在某种程度上取长补短，同时与人能力的较量。例如，Mobileye开发了一个图像处理器芯片称为EyeQ，放在了宝马、通用、沃尔沃的车上，好让汽车上的摄像头拍照来预测潜在的碰撞事故的发生。这样的无人驾驶，就越来越有理由相信人眼能力的不可靠。
为此，我们也很容发现无人驾驶技术的快速成长，甚至很多人宣称无人驾驶时代来了。
但是，Intel、谷歌把无人驾驶重任高调揽了过来真的是无人驾驶的正确方向么？
例如，刚才提到的那个利用摄像头拍照来预测潜在的碰撞事故的技术。这种技术的可靠性评测，是否是局限在了维护具有无人驾驶技术的汽车与传统汽车之间的关系上。当然了，路上肯定不会都是具有无人驾驶能力的汽车，但是现有无人驾驶能力能力的展现体现了全无人驾驶路面环境的判断能力了么？
未来，当通用、沃尔沃的车相撞，他们是不是就会看谷歌和Intel之间谁的表演更精彩？举个更简单的例子，AlphaGo应当对战AlphaGo，究竟是会出现更聪明的AlphaGo，还是会直接死机呢？
再者，未来路上是跑的汽车还是计算机。当然，有的人说了汽车就是个计算机。没错的，如今的汽车也具有CPU、存储、网络的能力。但是，现有汽车的设计确实被人类行驶能力和习惯教化的，也就是车的能力是基于人的驾驶能力而做出的各种创新。如今到了无人驾驶主题，为什么还有以车为中心思考驾驶呢？
记得笔者当初学习汽车构造课程的时候，最初的发问就是为什么方向盘放这里、为什么底盘这么大？所有的回答都是由汽车企业给的答案。如今，无人驾驶能力的研发，无论是通过大数据、AI也好，也或是更加精明的计算能力，既然是要替代人的驾驶能力，车的设计可不可以做出重新的思考？例如，防撞系统在缺乏AI数据下的设计和有AI支持数据下应当是一样的么？为什么用一个带轱辘的板凳拖着四台服务器的“汽车”设计就不能比现有的沃尔沃更安全、更智能呢？
写到这里的时候，正好一个会开车的同事从身旁经过。笔者就问他，你怎么看“无人驾驶”。他对问题的关注方向似乎与会开车与否无关，认为无人驾驶距离大规模商业化还很远，尤其是中国的情况。例如，备受诟病交规乱象、城市治理乱象、驾驶者的素质问题。当然了，这些问题很长时间来饱受争议，无人驾驶技术出现的时候也被无限给予对这类问题解决的希望。
但我们也许没注意到，各种交规、法律、政策的前期积累，难道不是现有人类对“车”能力认识的一个“驯化”么。所以，从我的同事对无人驾驶现有的认识来看，谷歌和Intel们则更多正在给车企“背锅”。最近，美国汽车协会（AAA）发布报告显示，多达3/4美国人称对于乘坐无人驾驶汽车感到害怕，只有1/10的受访者称与无人驾驶汽车分享道路感觉更安全。
看来，现有无人驾驶更多停留在解决做一个更安全的“车”，似乎有个更安全的“驾驶”才是重点。显然，无人驾驶产业后面应有个更大的惊喜才成。
