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自动驾驶汽车

（重定向自無人駕駛汽車）

自动驾驶汽车（英语：Autonomous vehicles、Self-driving automobile），又称无人驾驶汽车、电脑驾驶车、无人车、机器人车或自驾车，为一种需要驾驶员辅助或者完全不需操控的车辆。作为自动化载具，自动驾驶汽车可以不需要人类操作即能感测其环境及导航。

北京首钢园里一台用于穿梭巴士的金龙“阿波龙”无人驾驶小巴
2020年10月13日，百度公司的自动驾驶出租车现身北京
2024年7月13日，百度无人驾驶汽车“萝卜快跑”试运营期乘车录像。

截至2023年，完全的自动驾驶汽车仍未全面商用化，大多数均为原型、样板车、或产品展示系统，部分可靠技术才下放至量产车型，逐渐成为现实。

自动驾驶汽车能以雷达、光学雷达、感测器、GPS及电脑视觉等技术感测其环境[1][2]。先进的控制系统能将感测资料转换成适当的导航道路，以及障碍与相关标志。透过同时定位与地图构建（SLAM）技术，更新其地图资讯，让交通工具可以持续追踪其位置。通过多辆自动驾驶车构成的无人车队可以有效减轻交通压力，并因此提高交通系统的运输效率[3]。

定义

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在美国，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）已提出正式的自动驾驶五等级分类系统（2016年版本）[4]：

  • 等级0：即无自动。驾驶随时掌握着车辆的所有机械、物理功能，仅配备警报装置等等无关主动驾驶的功能也算在内。
  • 等级1：驾驶者操作车辆，但个别的装置有时能发挥作用，如电子稳定程式（ESP）或防锁死刹车系统（ABS）可以帮助行车安全。
  • 等级2：驾驶者主要控制车辆，但系统阶调地自动化，使之明显减轻操作负担，例如主动式巡航定速（ACC）结合自动跟车和车道偏离警示，而自动紧急煞停系统（AEB）透过盲点侦测和汽车防撞系统的部分技术结合。
  • 等级3：驾驶者需随时准备控制车辆，自动驾驶辅助控制期间，如在跟车时虽然可以暂时免于操作，但当汽车侦测到需要驾驶者的情形时，会立即回归让驾驶者接管其后续控制，驾驶必须接手因应系统无力处理的状况。
  • 等级4：驾驶者可在条件允许下让车辆完整自驾，启动自动驾驶后，一般不必介入控制，此车可以按照设定之道路通则（如高速公路中，平顺的车流与标准化的路标、明显的提示线），自己执行包含转弯、换车道与加速等工作，除了严苛气候或道路模糊不清、意外，或是自动驾驶的路段已经结束等等，系统并提供驾驶者“足够宽裕之转换时间”，驾驶应监看车辆运作，但可包括有旁观下的无人停车功能。（有方向盘自动车）
  • 等级5：驾驶者不必在车内，任何时刻都不会控制到车辆。此类车辆能自行启动驾驶装置，全程也不须开在设计好的路况，就可以执行所有与安全有关之重要功能，包括没有人在车上时的情形，完全不需受驾驶意志所控，可以自行决策。（无需方向盘自动车）

这是根据国际汽车工程师学会(SAE)依据这五个不同程度（从驾驶辅助至完全自动化系统）发布另一种分类系统而编修而成，设计理念是‘谁在做，做什么’的分类法。[5]。

自动驾驶分级（Level） 名称 定义 驾驶操作 周边监控 接管 应用场景
L0 人工驾驶 由人类驾驶员全权驾驶车辆 人类驾驶员 人类驾驶员 人类驾驶员 无
L1 辅助驾驶 车辆对方向盘和加减速中的一项操作提供驾驶，人类驾驶员负责其余的驾驶动作 人类驾驶员和车辆 限定场景
L2 部分自动驾驶 车辆对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶，人类驾驶员负责其余的驾驶动作 车辆
L3 条件自动驾驶 由车辆完成绝大部分驾驶操作，人类驾驶员需保持注意力集中以备不时之需 车辆
L4 高度自动驾驶 由车辆完成所有驾驶操作，人类驾驶员无需保持注意力集中，但限定道路和环境条件 车辆
L5 完全自动驾驶 由车辆完成所有驾驶操作，人类驾驶员无需保持注意力集中 所有场景

历史

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由1960年代雪铁龙DS改装的汽车于伦敦科学博物馆自动地行驶。

汽车自动化的实验可追溯至1920年代[6]，但要到1950年代才出现可行的实验，并取得部分成果。第一部真正自动化的汽车到1980年代才首次出现。1984年，卡内基美隆大学推动Navlab[7]与ALV计划[8][9]；1987年，梅赛德斯-奔驰与慕尼黑联邦国防军大学（英语：Bundeswehr University Munich）共同推行尤里卡普罗米修斯计划[10]。从此以后，许多大型公司与研究机构开始制造可运作的自动驾驶汽车原型，包括梅赛德斯-奔驰、通用汽车、大陆汽车系统（英语：Continental Automotive Systems）、IAV、美安、劳勃·博世公司、日产汽车、雷诺、丰田汽车、奥迪、富豪集团、宝狮汽车、帕尔马大学的VisLab、牛津大学与Google[10][11][12][13][14][15][16][17][18]。21世纪以后，伴随着资讯科技的进步，更是突飞猛进，全自动驾驶的车辆在试验车辆上已经被制造出来，特斯拉汽车率先推出特定环境下的自动驾驶汽车。2013年7月，Vislab展示了称之为BRAiVE的自动驾驶汽车，测试路段包含部分（有其他一般车辆）的开放道路[19]。到了2013年，美国有4个州（内华达州、佛州、加州与密歇根州）通过了允许自动驾驶汽车的法规[20][21][22][23][24]。2015年，这四州与华盛顿哥伦比亚特区都允许自动驾驶汽车于开放道路上进行测试，弗吉尼亚州亦将跟进[25]。

在英文里，自动驾驶汽车可写作autonomous cars或self-driving cars。2015年7月，《经济学人》报导，汽车制造商想要区分上述两个词之间的不同[26]：

汽车制造商……为了其自身的利益，想要区分两者（autonomous cars与self-driving cars）间的不同。前者与今日所见的交通工具类似，在特定环境下接管驾驶人的控制……而后者则更进一步。方向盘会完全消失，而车辆在全程行驶间均会使用与前者所备有之感测器、雷达与GPS等相同之系统。少数社会车辆仍会继续存在，而城乡间的道路上将可能充满着共享的车辆。

2018年3月18日晚间，在亚利桑那州坦佩市，一辆自动驾驶的Uber汽车撞死一名穿越马路的行人[27][28]。这是全球首例自动驾驶汽车导致人类死亡的事故。当地警方公布死者是49岁的赫茨伯格（Elaine Herzberg），车上有一名安全员司机，当时坐在驾驶位置，并未在事故中受伤。事故发生时，遇难者从车辆前部左侧阴影处推着自行车出现，车辆未做出减速或者避让措施，可能在自动驾驶决策方面存在问题。警方公布录像显示，安全员也存在失职行为，当时她在车内低头看着屏幕，未尽到瞭望职责[29]。肇事汽车是一款沃尔沃XC90 SUV。美国国家公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration）在向路透社发表的一份声明中表示，该机构“正在就此事件与优步、沃尔沃、联邦当局、州和地方当局进行接触”，并将采取适当行动。

专利总数量上日本丰田排名第1，美国福特和通用汽车分别名列第2和第3位。[30]

根据Navigant Research 2020年3月发布的自动驾驶竞争力榜单显示，第一梯队的四家公司分别是Waymo、Cruise、百度以及Ford Autonomous Vehicies。

交通运输系统

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在欧洲，比利时、法国、意大利与英国等国均计划采用无人驾驶汽车来经营交通运输系统[31][32][33]；而在德国、荷兰与西班牙等国，则已允许实验性质的自动驾驶汽车。2015年，英国政府允许无人驾驶汽车LUTZ Pathfinder在米尔顿凯恩斯的一般道路上进行测试[34]。

当自动驾驶汽车科技成熟后，淘汰铁路不能覆盖的交通。

潜在优势

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增加使用自动驾驶汽车的可能好处包括：

  • 较少的交通事故，因为自动驾驶汽车不像人类驾驶一样只有有限的环境感知能力，而可以使用主动与被动感测器（如光学雷达与雷达）持续做大范围的感测（如可见光、红外线与超声波之类的声波等），具有360度视野，因此可以对潜存危机做出安全的反应，且其反应能较人类驾驶更为迅速。[35][36][37]
  • 避免因为行车距离过近、分心驾驶及危险驾驶等人为因素而导致之交通事故。
  • 减少所需安全间隙，并且更好管理交通流量，进而增加道路通行能力，及减低交通壅塞[3][38][39]。
  • 减轻车辆乘客驾驶与导航之工作。[37]
  • 自动驾驶汽车能具有更高的车速限制。[3][40]
  • 免除乘客状况之限制－在自动驾驶汽车里，不需在意乘客是否未足岁、过老[41]、无驾照、眼盲、精神不济、酒醉等等。
  • 缓解都市停车位短缺的问题，因为汽车可以让乘客下车后，自行驶离人口密集区，停到有足够停车位的另一处场所，并在需要时返回搭载乘客。
  • 增加汽车共享[42]，减少车辆总量，因为自动驾驶汽车可以在一处让乘客下车后，到另一处搭载另一位乘客。
  • 减少停车所需之物理空间[43]，让驾驶下车后车辆才驶入车位，例如机械式车位即适用。
  • 免除多余的乘客－自动驾驶汽车可以不需要有人在车上，自动行驶至所需之处所，如搭载乘客或进行维护。这对货车、出租车与汽车共享服务，尤其相关。[39][44][45]
  • 减少对交通警察的需求，以及汽车保险费用。[46]
  • 减少实体的道路指示标志－自动驾驶汽车能以电子方式接收必要之通讯（虽然对人类驾驶来说，仍需要实体标志）。[47][48][49]
  • 更平稳的行驶。[50]
  • 因为车辆感测能力的提升，可减少车辆失窃。[51]
  • 移除方向盘与其他驾驶界面，可节省座舱空间，并允许不需乘客坐在驾驶座的座舱设计。[来源请求]

潜在的障碍

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尽管车辆自动化会带来许多好处，但可预见的挑战依然存在：

  • 损害赔偿责任。[52]
  • 个人会抗拒放弃其对汽车之控制权。[53]
  • 软件的可靠性。[54]
  • 需要车辆间通讯系统来协调个别汽车的电脑系统，车联网的资讯安全性等。[55][56][57]
  • 政府须为自动驾驶汽车建立且施行特定之法规架构。[58]
  • 若出现需要手动驾驶的情形，部分驾驶者可能没有经验。[59]
  • 减少与驾驶有关之工作机会。[46][60][61]
  • 丧失隐私。[62]
  • 为了汽车间的通讯，需要更多的无线电频谱。[63]
  • 自动驾驶汽车可能被装载炸药、毒物等而作为恐怖攻击使用。[64]
  • 类似有轨电车难题的伦理问题－当自动驾驶汽车的软件被迫在不可避免的碰撞时对可能的伤害做出决断，会出现的问题。[65][66][67]
  • 汽车在不同天气类型下的导航系统之可靠性（截至2014年止，Google的原型机仍未在大雪或大雨中行驶过的纪录）。[68]
  • 自动驾驶汽车为正常运作，需要极高品质的专用地图。若这些地图已过时，自动驾驶汽车必须能够自行回归合理行为。[68]
  • 目前警察与其他行人的手势与身体运作无法被自动驾驶汽车所认知与理解。[68]
  • 目前的道路基础设施可能需要为自动驾驶汽车改建，以达到最好的效果。一些例子包括，能与自动驾驶汽车通讯的交通信号与路灯。[69]
  • 较为严重的供不应求。[70]

政策影响

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完全自动驾驶汽车若能够变得商用化，将可能对整体社会造成破坏性创新的重大影响[71]。自动驾驶汽车是否能获得广泛使用目前仍不清楚，但若真的被大规模地采用，决策者将面临许多需要解决的问题[69]。其中一个基本问题为对旅游行为之影响[69]。有些人认为自动驾驶汽车会增加汽车拥有的数量及汽车的使用次数，因为汽车会变得更容易使用，并且更为有用。这可能会导致城市蔓延，并增加私有车辆的总体用量。其他人则认为，共享汽车将变得更为容易，且因此会让人不想拥有汽车全部的所有权，因而降低整体用量，让汽车的传输变得比现况更有效率[72]。

法律

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直至2013年，美国允许自动驾驶汽车在一般道路进行测试的州。

在美国，各州的车牌号码一般并不预期（但也不一定禁止）存在高度自动化的交通工具[73]。为厘清并规管此类交通工具，一些州政府已制订或正在考虑制订相关法律[74]。截至2013年，美国已有4个州（内华达州、佛州、加州与密歇根州），与哥伦比亚特区，成功制订处理自动化载具的法律。

2011年6月，内华达州议会通过一项法律，授权使用自动驾驶汽车。内华达州从而成为世上第一个允许自动化载具合法行驶于一般道路上的行政区域。依据该法，内华达州机动车辆管理局（NDMV）负责订定安全与性能标准，以及指定自动驾驶汽车能够进行测试之地区[21][22][75]。该法由Google所提倡，以期能更一步合法地测试该公司的无人驾驶汽车[23]。内华达州法律定义自动化载具为“整合人工智能、感测器与全球定位系统等技术达成自动驾驶，而不需人类驾驶主动控制之机动交通工具。”该法亦表示，驾驶者在汽车自动行驶时不需专心驾驶。Google更进一步游说排除分心驾驶之适用，让坐在驾驶压上的乘客可以发送简讯，但该法案没有通过[23][76][77]。此外，内华达州的法律要求有人坐在驾驶座上，并且在测试时要有人坐在乘客的位子上[78]。

 
Google以丰田Prius改装的无人驾驶汽车。

2013年，英国政府允许自动驾驶汽车在一般道路上进行测试[79]。在此之前，英国所有对自动驾驶汽车的测试都必须在私人土地上进行[79]。

2014年，法国政府宣布自动驾驶汽车可在一般道路上进行测试，并于2015年发出核准。法国境内有2000公里的道路开放允许进行测试，主要是在波尔多、伊泽尔省、法兰西岛及史特拉斯堡。在2015年智能运输系统世界大会上，首次展示出将于法国一般道路上行驶的自动驾驶汽车，并预期于2015年10月初于波尔多开始测试。[80]

2015年春季，瑞士联邦环境、交通、能源与通讯部核准该国电信业者Swisscom在苏黎世的街上测试使用福斯帕萨特改装的自动驾驶汽车。[81]

车载通讯系统

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主条目：车载通讯系统

各个交通工具都可以经由周边的其他交通工具所提供之讯息而受益，特别是与交通壅塞及危险事故有关之讯息。车载通讯系统使用车辆及路边设施作为点对点网络里之通讯节点，互相提供有用讯息。透过合作之方式，车载通讯系统能让所有合作之交通工具变得更有效率。根据2010年美国国家公路交通安全管理局公布的报告显示，车载通讯系统可以协助避免高达79%的交通事故发生[82]。

2012年，得州大学奥斯汀分校内的计算机科学家开始设计可用于自动驾驶汽车的智能十字路口。该路口没有红绿灯，也没有停止标志，而是使用计算机程序直接于每辆在道路上行驶的车辆通讯。[83]

民意调查

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根据埃森哲针对2006位美国与英国的消费者所做之线上问卷调查显示，有49%的人表示，他们对使用“无人驾驶汽车”感到很自在。[84]

根据J.D. Power and Associates于2012年针对1万7,400位拥有汽车的人所作之问卷调查显示，有37%的人表示他们有兴趣购买一辆完全自动驾驶汽车，但当告诉他们须为此技术多花费3,000美元以上时，该比例下降至只有20%。[85]

根据automotive research Puls于2012年针对1,000位德国驾驶者所作的问卷调查显示，有22%的人对此类车辆持正面态度，10%的人不回复，44%的人持怀疑态度，而有24%的人则持反对意见。

根据思科系统于2013年针对10个国家内的1,500位消费者所作之问卷调查显示，有57%的人“表示他们很可能会搭乘完全由电脑控制，不需要人体驾驶的汽车”。在巴西、印度与中国，信任自动化技术的比例最高。[86]

根据Insurance.com于2014年在美国进行的电话调查显示，有超过四分之三，持有驾照的驾驶者表示他们至少会考虑是否购买一辆自动驾驶汽车；若汽车保险能更便宜，比例却上升至86%。有31.7%的人表示，一旦自动驾驶汽车上市，他们不会想要继续开车。[87]

根据顶尖汽车记者于2015年2月所作的调查显示，有46%的人预测特斯拉汽车或戴姆勒会是第一家推出完全自动驾驶汽车的公司，其中有38%的人预测戴姆勒会推出功能最全、安全且符合需求的自动驾驶汽车。[88]

根据台夫特理工大学于2015年针对109个国家内5,000个人所作的问卷调查显示，平均而言，受访者认为手动驾驶是所有驾驶模式中最为享受的模式。有22%的受访者不想要在完全自动驾驶系统上花费任何金钱；而有5%的人表示，他们愿意为此支付超过3万美元；有33%的人认为完全自动驾驶是非常有趣的。有69%的受访者预估完全自动驾驶汽车在2050年将达到50%的市占率。受访者认为最令人担忧的是软件入侵与错误，也担心法律问题与安全性。最后，较开发（具有较低事故率、较高教育及较高收入）的国家之受访者对其车辆传输数据感到较不舒服。[89]

预估

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自动驾驶汽车仍是个尚在发展中的技术；许多企业与研究人员纷纷猜测其未来可能之发展与影响。

可能发展

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  • 奔驰计划将于2016年时，推出名为“Autobahn Pilot”的自动驾驶系统，允许在高速公路上不用手动驾驶，并能自动超车。[90]
  • Mobileye计划将于2016年时，推出能用于高速公路上的免手动驾驶技术。[91]
  • 美国运输部希望能于2017年初时，能发布一套规范车间通讯的规则，但尚未有具体发布期限[92]。通用汽车表示，到2017年时，该公司的Cadillac CTS将搭载车间通讯功能[93]。
  • 伊隆·马斯克预期特斯拉汽车于2018年时，已开发出数款完全自动驾驶汽车，驾驶者可以在行驶中睡觉。不过，他认为驾驶者还会再经过数年后才能这么做，因为一些法规上的问题。[94]
  • Mobileye预计将于2018年时，推出能在乡间小路与城市道路上行驶的自动驾驶能力。[95]
  • 日产汽车预计将于2018年时，推出能让车辆在多线道公路上自动驾驶的能力。[96]
  • 图森未来科技（TuSimple）预计在2018年推出L4级别的无人驾驶重型卡车，并试运营用于港口内集装箱运输和高速公路运输的无人驾驶车队。图森未来科技预计车队的正式部署将在2019年下半年开始。被英伟达投资的图森未来科技除了在加利福尼亚和亚利桑那试验外[97]，也正在中国的曹妃甸港和唐曹高速公路试验，最高时速可达90公里/时，截至2018年3月，已累计试验1万公里。[98]
  • 富豪集团预计将于2020年时，推出能避免乘客受伤的汽车[99]。富豪集团亦声称该车辆将能有效地“远离碰撞”[100]。
  • 通用汽车、奔驰、奥迪、富豪汽车、日产汽车、宝马、雷诺、特斯拉汽车与Google都预计将于2020年时，推出至少能于部分时间自动驾驶的汽车。[63][101][102][103][104][105][106]
  • Google自动驾驶汽车计划的目标是于2020年时，能解决所有现在自动驾驶汽车尚未解决的问题。[107][108]
  • Jaguar预计将于2024年时，推出自动驾驶汽车。[109]
  • 戴姆勒与福特汽车预计将于2025年时，在市场上推出自动驾驶汽车[110][111]。福特汽车预计会推出第一辆以大众为目标市场的自动驾驶汽车，但没有公布目标日期[112]。
  • 通用汽车预计于2025年时，该公司制造的大部分新车都将拥有自动驾驶功能，以及车间通讯技术。[113]
  • IHS的汽车报告预测到2035年时，大多数的自动驾驶汽车将能完全独立于人类乘客的控制外运作。[114]
  • Navigant Research预测自动驾驶汽车将在接下来的20年间逐渐得到关注，并于2035年时，达到每年9,540万辆的销售量，占整体经型车辆市场的75%。[115]
  • IEEE专家学者预测于2040年时，高达75%的车辆都将自动化。[116]
  • 也有人抱持着相反的看法，例如卡内基美隆大学研究自动驾驶技术的主任Raj Rajkumar于2014年表示，用于自动驾驶汽车的人工智能将不会“很快”出现；而底特律的汽车制造商则相信，“完全自动驾驶汽车能在短期内实现的远景只是个‘单纯的科幻想像’。”[117]

可能影响

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  • 哥伦比亚大学地球研究所预测美国的车辆总量将降低至十分之一的数量。[118]
  • 普华永道预测整体交通事故降减少至十分之一，并认为美国的车辆总量将从2亿4,500万辆衰退至仅剩240万辆。[119]
  • 毕马威与汽车研究中心预测，生产力与能源效率将能获得改善，并会出现新的商业模式。[120]
  • 摩根士丹利预测，自动驾驶汽车能节省美国每年1.3兆美元的花费，其中燃料消耗占1,690亿美元，车祸的成本占4,880亿美元，并能提高6,450亿美元的生产力。[121]

在虚构作品里

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在电影与电视里

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《关键报告》里出现的Lexus 2054（英语：Lexus 2054）车款，2002年展示于法国巴黎。
  • 嘟嘟（Dudu），一辆福斯甲壳虫汽车，出现于1971年至1978年一系统的德国电影之中，类似迪士尼的赫比（英语：Herbie）（Herbie），但具有电子脑。
  • 伙计，庞蒂亚克火鸟车款，出现于1982年电视系列剧《霹雳游侠》里，拥有感情，且能自动驾驶。
  • 1983年的电影《克丽丝汀魅力》以自动驾驶汽车作为其主要角色。
  • 在1983年由鲍勃·霍斯金斯主演的电影《威探闯通关》里，当中有个角色出租车本尼是个有感情的出租车，可自动驾驶。
  • 在1989年由麦可·基顿主演的电影《蝙蝠侠》里，蝙蝠车可由蝙蝠侠透过一些导航指令行驶到蝙蝠侠现在的位置，且可能具有某些自主的能力。
  • 在1990年由阿诺·史瓦辛格主演的电影《魔鬼总动员》里，一辆名叫Johnny Cabs的出租车由车内的人工智能或人型机器人驾驶所控制。
  • 在1993年由席维斯·史特龙主演的电影《超级战警》里，场景设定于2032年，车辆可手动驾驶，或切换成“自动模式”，以声控电脑操作车辆。
  • 在1994年由尚-克劳德·范·达美主演的电影《时空特警》里，场景设定于2004年及1994年，有自动驾驶汽车。
  • 另一部在2000年由阿诺·史瓦辛格主演的电影《魔鬼克隆人》里，有着可由麦可·拉帕波特控制的自动驾驶汽车。
  • 在2002年上映的电影《关键报告》，场景设定于华盛顿哥伦比亚特区，其中的追逐场面有自动驾驶汽车的剧情。主角约翰·安德顿乘坐在车子里时，其系统被警察入侵，试图将他拘留。
  • 在2004年上映的动画电影《超人特工队》里，超能先生在换穿超人装时使其汽车自动驾驶，以开去救一只困在树上的猫。
 
《机械公敌》里出现的奥迪RSQ车款，2005年3月展示于CeBIT。
  • 在2004年上映的《机械公敌》里，场景设定于2035年的美国芝加哥，自动驾驶汽车行驶于道路上，让汽车能于手动控制更高的速度、更安全地行驶。亦可选择手动操作车辆。
  • 在2006年播出的《重返犯罪现场》第4季第11集“Driven”里，一辆名为“Otto”的自动驾驶汽车作为国防部高层计划的一部分，导致海军中尉的死亡，并于稍后差点杀死艾碧。
  • 在2017年上映的《玩命关头8》里，由查理兹·塞隆饰演反派角色，以高科技电脑骇入上千辆汽车强制进入自动驾驶系统并停用防撞系统。
  • 日本动画《极速战警（英语：éX-Driver）》里，出现由人工智能（AI）驾驶的自动驾驶电动车。这些车有时会故障或被恶意用户控制，需要极速战警操纵其手动控制汽油车去拦截与干预。

在文学里

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  • 自动驾驶汽车在科幻小说中是个常见的主题，包括彼德·汉密顿的《国协系列（英语：Commonwealth Saga）》（Commonwealth Saga）与阿拉斯泰尔·雷诺兹（英语：Alastair Reynolds）的《Revelation Space》。
  • 在科幻作家以撒·艾西莫夫所著的短篇小说《Sally》里，自动驾驶汽车拥有“正子脑（英语：Positronic brain）”，可透过鸣喇叭与摔门沟通，并拯救其人类看守员。
  • 在老鼠记者系列里，自动驾驶汽车出现于第54本书中，被称为“Solar”。
  • 在罗伯特·海莱因于1980年所著的小说《The Number of the Beast》里，瑞伯·卡特（Zeb Carter）的汽车“Gay Deceiver”本来是半自动驾驶，后来经过卡特的妻子蒂提（Deety）的改造后，变得有感情，且具完全自动驾驶功能。

参见

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参考资料

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