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——开尔文（Kelvin）勋爵，皇家学会会长，1895年
在撰写本文的时候，全球每年有超过100万人死于和汽车有关的交通事故，仅中国和印度就占了其中的四分之一；每年还有5000万人在跟汽车有关的交通事故中受伤。
这些数字触目惊心，想象一下，如果出现一种每年可以夺取100万人性命的新型流感病毒，那一定会引起全球性恐慌。
然而，我们却习惯了公路上的危险——我们似乎已经接受这就是现代社会的现状。
不过，人工智能能够带来大幅降低交通事故的前景：在发展智能中期内出现无人驾驶汽车，已经成为可能。
最终，它能够拯救无数人的生命。
当然，无人驾驶汽车还有许多其他好处。
利用计算机程序来控制汽车驾驶，显然更高效，能够更好地利用稀缺和昂贵的燃料或动力资源，从而产生更环保、运行成本更低的汽车。
计算机程序在利用电子地图和导航方面也更具备优势，例如，可以为拥挤的交通道路带来更好的通行能力。
如果汽车变得安全，它们就不再需要如此昂贵和沉重的保护底盘，这将再次降低汽车的价格和油耗。
甚至有一种观点认为，无人驾驶汽车会减少私家车的拥有量，因为无人驾驶的出租车又便宜又方便，那么，拥有自己的私家车在经济上就没多大意义了。
由于上述以及更多原因，无人驾驶汽车显然是一个非常有前景的研发领域，因此，这一领域有着悠久的研发历史，也不足为奇。
汽车在20世纪20至30年代成为大众市场的产品，由它引发的伤亡规模——主要是驾驶员人为操作失误——立刻引发了人们对汽车自动驾驶可能性的讨论。
虽然自20世纪40年代以来，人们在自动驾驶领域就不断地尝试，但直到70年代微处理器技术出现以后，它们才真正变得可行。
不过，无人驾驶汽车面临的挑战也是艰巨的，最根本的问题就是感知。
如果你能够找到一种方法，让一辆汽车能够随时准确地知道它自己在哪里，周围环境是怎么样，那么恭喜你，你已经找到解决无人驾驶问题的方法了。
而要解决感知问题，我们需要采用现代机器学习技术：没有它们，无人驾驶汽车无法实现。
由欧洲泛政府研究组织欧洲研究协调局（EUREKA）出资赞助的普罗米修斯工程，是无人驾驶汽车技术的先驱。
普罗米修斯工程从1987年延续到1995年，并在1995年进行了一次示范表演。
一辆汽车在无人驾驶的情况下从德国慕尼黑开到丹麦的欧登塞，然后返回。
虽然平均5.5英里就需要进行一次人工干预，但是在没有人工干预的情况下，最长的一次无人驾驶距离约为100英里。
这是一个了不起的壮举，鉴于当时的计算机有限的计算力，这个成就更加令人惊叹。
虽然普罗米修斯工程只是为了证实无人驾驶的概念是可以成为现实的，它仍然引导了不少现代商用汽车创新的风向，比如智能巡航控制系统。
最重要的是，普罗米修斯工程昭示了这项技术可以商业化。
2004年，美国国防高级研究计划局（DARPA）组织了一场无人驾驶汽车顶级挑战赛，邀请研究人员组队参加挑战赛，让无人驾驶的车辆穿越150英里的美国乡村。
共有106支来自大学研究院和汽车公司的参赛队，每个参赛队都渴望能赢取第一名的100万美金DARPA大奖。
最后，有15支参赛队伍进入决赛，但在这一届比赛中，没有一支队伍完成超过8英里的赛程，有的车辆甚至都没能驶离出发区。
跑得最远的是来自卡内基-梅隆大学的无人驾驶汽车，虽然它仅仅前行了7.5英里就偏离了航道，卡在堤坝上。
我对这件事情的记忆是这样的：大多数人工智能研究人员都把2004年的挑战赛作为证据，证明无人驾驶汽车技术离实际应用还有一段距离。
听说计划局立即宣布在2005年的竞赛中奖金翻一番，达到200万美元，让我有点吃惊。
2005年的比赛吸引了更多的参赛者，总共有195支队伍参赛，最终闯入决赛的有23支。
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