Jackson表示，在任何条件下都能自动驾驶的全自动驾驶汽车的主要障碍是需要收集大量数据来训练车辆人工智能，以应对驾驶过程中可能发生的每一种情况。

　　他指出，生成式人工智能是一种潜在的解决方案，Oxa正在使用该技术模拟一系列不同的场景，以发现潜在的问题。

　　广告广告

　　杰克逊说:“你能从实际驾驶中收集到的数据是有限的，当你试图在指定的自动驾驶路线上收集数据时，你真的在等待奇怪或危险的事情发生。”

　　“如果你愿意的话，你收集的数据量远远不够好，无法满足你在开车时可能发生的近乎无限的事情——所以你需要一种不同的方式来测试你的软件，然后再上路。”

　　近年来，围绕“自动驾驶”汽车的争论越来越激烈。今年早些时候，自动驾驶出租车公司Cruise获得了在旧金山全天候运营的批准，但在几起无人驾驶汽车卷入事故后，该公司同意将其无人驾驶出租车数量削减一半。

　　cruise公司的机器人出租车不需要人类司机，可以自行驾驶——但只在特定的环境和地理区域。他们离自动驾驶汽车的圣杯还有一段路要走——自动驾驶汽车可以在任何地方、任何情况下运行，不受任何人为干扰。

　　广告广告

　　与此同时，埃隆·马斯克在特斯拉2016年推出的“全自动驾驶”功能上面临争议，该功能允许用户自动换道、识别红绿灯和停车，批评者认为它的名字具有误导性，并暗示它存在安全风险。

　　该公司一直强调，该功能需要有执照的司机随时监控。

　　彭博社今年1月报道称，美国证券交易委员会正在调查埃隆·马斯克对相关自动驾驶功能的评论，包括这位特斯拉首席执行官是否对这项技术发表了不恰当的言论。

　　Gavin Jackson告诉Insider网站，目前，能够在公共道路上不受人为干扰运行的“5级”自动驾驶汽车仍然是一个白日梦。

　　广告广告

　　他将自动驾驶软件面临的挑战与通过伦敦出租车司机参加的“知识”考试(the Knowledge)进行了比较。

　　“你必须积累足够的经验，知道你要去哪里，知道具体的驾驶行为，所有的捷径，知道如何以有效的方式从A点到达B点。这就是自动驾驶软件必须要做的事情。”

　　他说:“无论它在哪里运营，它都需要成为当地的专家，随着时间的推移，它最终会在所有这些细微的地方积累足够的经验，将其应用于更普遍的情况——但这还有很长的路要走。”