3月20日凌晨，美国一辆Uber的无人驾驶汽车撞上了正在过马路的行人，并最终导致其死亡。这成为历史上首例无人驾驶汽车在公路上撞伤行人致死的案例。这一突发事件给本来就充满争议的无人驾驶带来更多的不确定性。
客观地看，任何新技术商用都不是一帆风顺的。但更应去反思，Uber以及之前的特斯拉事件暴露的是产业背后技术成熟度的问题。无人驾驶是一个集各种高新科技为一体的产物，如何加快产业技g的成熟度，在各个环节上去规避事故风险，是无人驾驶落地的关键。
首先，传感技术成本需大幅降低。传感设备相当于无人驾驶的眼睛。Uber的无人驾驶车上就配备多种传感系统：长短距光学摄像头、部署于车顶的激光雷达、前置雷达。传感属于比较成熟的技术，但成本是很大的问题。目前传感器占到了整车成本的40%，在这样高成本下，让所有的无人驾驶车辆都配置高标准的传感设备似乎有点困难，那就埋下了事故隐患。
其次，加快5G等通信技术的研究与应用。通信技术相当于无人驾驶的神经，高速低时延的通信网络可以给计算机和驾驶员更多的反应时间。汽车解决方案公司Savari的首席策略官曾表示：如果两辆车都安装了V2X，在碰撞前3秒就会警告驾驶人。而5G通信技术会给V2X带来更大优势。高速通信虽然只带来了几秒的时间，但是对于突发事故而言，却是非常关键的。
最后，人工智能需不断“学习”。人工智能相当于无人驾驶的大脑，机器和人的大脑一样，积累经验也是需要不断的去训练。只有在多次试错之后，才能够在各种情况下做出正确的判断。此次Uber事件，有专家分析，很有可能问题就出在决策系统上。Alphago高超的棋艺来自于一天几百万次的自我训练。自动驾驶不像下棋这么简单可以去快速训练，但是这个学习的过程是非常有必要的。准确的判断才是避免事故的根本。
坏消息之外，我们也听到不少好消息。全球正在密集研发测试5G网络，预计2020年全面商用。谷歌公布最新研究成果，称可以让传感器的成本下降90%。相信，伴随着技术的推动，我们期待的无人驾驶时代很快就会到来。
