最近Google旗下的Waymo公司申请了一项新的专利：撞到人时让汽车变“软”。
不过效果图没出来，此处就不贴图片了。
其实，这项专利已经是该公司在无人驾驶汽车安全方面作出的第二次重大突破了。早在2016年5月份，该公司还曾推出一个奇葩的专利：把人“黏”在车上。
（真的不是来搞笑的）
Waymo公司是Google旗下的做无人驾驶汽车项目而独立出来的实体。
（Waymo的寓意是A new way forward in mobility）
可以看出Google一直都在尝试如何减少由于无人驾驶汽车带来的车祸伤害。
既然Google声称无人驾驶会比人类驾驶更安全，那为什么还要致力于安全研发？
（李彦宏乘坐百度无人驾驶汽车上五环）
在此我们不妨来举栗证明。2015年7月1日，美国谷歌公司的一辆无人驾驶汽车发生了首起造成人身伤害的交通事故。
（该事故造成研发人员颈部受伤）
2016年1月20日,高雅宁驾驶的Model S在京港高速公路发生车祸。
从其行车记录仪中记录下的画面中可以看到，高雅宁开启自动驾驶后，汽车因未识别前放清洁车放置的警示信号而直接撞击，高雅宁当场死亡。
（CCTV央视报道）
在此由马斯克在TED上说过的一句话来总结，
驾驶员还不能直接睡在驾驶座上，因为没有系统是完美的。哪怕车祸几率只有 1/1000，但发生了就是件让人崩溃的事情。
（马斯克研发的model系列全部支持无人驾驶）
今天，我们就来说说无人驾驶汽车在安全方面都会有哪些问题？
第一点，无人驾驶汽车的识别问题。
虽说早在2016年Google的无人驾驶汽车行驶里程已经突破200万英里，不过所有的运行都是在有限的环境和条件下进行的。
（谷歌的无人架势汽车是目前级别最高的）
可以很自然而然的想到，恶劣的天气如雾霾，狂风，暴雨甚至于冰雹都有可能影响甚至于损坏车身的传感器和雷达。
（北京的雾霾总是那么浓厚）
还有，现在的无人驾驶汽车都无法识别积雪路面，漂移的你怀疑人生。
（真的很危险！）
还没结束，在没有数字交通信号的情况下，无人驾驶汽车也无法识别交警和道路工人所发出的信号！
第二点，无人驾驶汽车系统运行的问题。
简单的说，大家都见过电脑“蓝屏”……
（画面太美，简直崩溃！）
那无人驾驶系统也会有崩溃的时候，那这时候就任由汽车在马路上横冲直撞吗？
（碰…碰……碰碰车？）
不仅如此，还有汽车行驶过程中，车联网网络连接突然中断的问题和软件故障的问题。
（软件问题导致运行中断的温哥华架空列车Skytrain）
关键是如果无人驾驶汽车出现系统故障或崩溃，车内的人根本不知道，可能正在刷手机或事呼呼大睡！
（意外总是来的猝不及防）
第三点，是无人驾驶汽车的网络安全问题
看过《速度与激情8》想必都记得黑客控制自动汽车拥堵俄罗斯国防部部长的画面，这事情并非不可能。换言之，是可以实现的！
（视觉冲击太强了！）
为了更好的无人驾驶，无人驾驶汽车肯定会收集大量的数据，而这些数据很容易被黑客截取。
他们可以从中知道你现在在哪？时速多少？目的地是哪里？多长时间能到达？篡改数据，甚至于夺取汽车的控制权！
（黑客总是最可怕的恐怖分子）
第四点，就是无人驾驶汽车的责任问题
如果无人驾驶汽车发生车祸，那责任是该追究车主，还是汽车制造商，是软件开发商，还是云服务提供商，还是GPS网络服务提供商？
（无人驾驶汽车怼环境的探测）
而且目前，全球范围内各国对无人驾驶都还没有明晰发法律可以界定。别的不说，我国也明令规定不允许无人驾驶汽车上路行驶。
第五点，无人驾驶汽车的监管问题
无人驾驶汽车的监管问题一直尚未制定，且存在着很大的争议，这是因为其中涉及了众多利益方。
加上还得制定一套全新的监管制度，包括无人驾驶汽车的定义、测试要求、注册登记和所有权要求等等。
所以这一问题还需要人们花费大量的时间和精力来解决。
（不规矩不成方圆）
最后一点，无人驾驶汽车的道德问题
如果不可避免的要发生碰撞，一边是撞上路上的行人，行人丧命；另一边是撞到电线杆上，车主丧命，那系统该如何做出选择！
正如最经典的电车难题，一个条轨道上绑有5个人，电车即将驶来，你可以拉杆改变电车轨道，可是另一条轨道上也绑有一个人。
那么问题来了，你是否会拉杆？
（“电车难题”是伦理学领域的知名思想实验之一）
如果碰撞不可避免，那就把伤害降低到最小！
所以便有了开头所说的Google专利申请了……
撞到人时让汽车变“软”的原理，是通过给汽车穿一层特殊的外壳，通过改变其松紧程度和相对位移来改变汽车的硬度。
（原理倒是很简单，原理图就不一定了）
这层外壳可能是由电缆、弹簧和支撑柱等组合而成的。通过配备多个传感器来探测和识别周围的物体，来决定如何改变车的硬度。
而车“黏”人那项技术则是在汽车表面涂有一层特殊的超强粘合剂，当发生碰撞时打破外壳，粘合剂会粘住行人，防止撞飞造成二次伤害！
（简单粗暴）
防患于未然总是好的。不过，在未来无人驾驶确实比人类驾驶更安全！
拥有深度学习的人工智能总是棒棒哒！
