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我觉得，基于宣传技术和推广产品的考虑，科技公司、初创公司对于第4级、第5级自动驾驶何时可以商用的预测普遍比较乐观。实际情况也许比他们的预测要复杂一些，因为这不仅仅是一个纯技术问题。技术方面，谷歌（Waymo）的自动驾驶系统非常成熟，已经接近商用，也许只要一两年的时间，就可以达到SAE第4级和第5级的标准。但在非技术领域，政府、公众、企业还必须考虑诸多政策的、法律的、经济的、心理的甚至是道德层面的问题。
首先，现有的法律制度、政策、保险体系等，并不是为自动驾驶时代的交通量身定制的，一定存在诸多不合理之处。对于法律体系的改进和完善，一定不要以今天的眼光去预测未来的科技。
比如，当年蒸汽机动力的汽车问世不久，英国议会就于1865年通过了一部《机动车法案》。这部法案后来被人嘲笑为“红旗法案”。法案规定，每辆在道路上行驶的机动车必须由三个人驾驶，其中一个必须在车前面50米以外做引导，还要用红旗不断摇动为机动车开道，并且速度不能超过每小时4英里。结果，直到1896年“红旗法案”被废止前，英国对汽车技术的研发几乎还处于停滞状态，这个法案在英国汽车发展史上起到了极其愚蠢的负面作用。今天，在考虑为自动驾驶汽车制定合适的法规、政策时，我们千万不要落入100多年前英国“红旗法案”的窠臼。
其次，道德问题始终是制约自动驾驶商业化和大规模普及的关键因素。美国人比较喜欢用一个处于两难境地的道德测试来衡量自动驾驶的合理与否，这个测试叫作“有轨电车难题”（Trolleyproblem）。
英国哲学家菲利帕·福特（PhilippaFoot）1967年首次提出这个伦理学的思想实验。问题很简单：假设你看到一辆失控的有轨电车在轨道上高速行驶，电车前方的轨道上有5个毫不知情的行人。如果你什么都不做，那么那5个人会被电车撞死。生死瞬间，你唯一的解决方案是扳动手边的道岔扳手，让电车驶入备用轨道。但问题是，备用轨道上有1个不知情的行人。扳动道岔的结果是，拯救了原轨道上的5个人，却牺牲了备用轨道上的1个人。这种情况下，你会扳动道岔扳手吗？如果用1条生命换回5条生命，你感到难以定夺，那么，假设牺牲1个人可以救50个人呢？
换到自动驾驶的商用场景，政府和公众面临着同样难以定夺的诘问。从目前的测试结果看，自动驾驶技术比人类驾驶员驾驶汽车要安全，至少不存在人类驾驶员因为疲劳驾驶、酒驾等问题发生事故的情况。但自动驾驶不是万能的，在极端条件下，比如机器学习系统从未遇到过的情况发生时，自动驾驶系统也有可能导致事故，甚至对人类造成致命的伤害。
2016年5月7日，佛罗里达州的特斯拉电动汽车致死事故发生之后，特斯拉强调，在总计1.3亿英里的Autopilot模式行驶记录中，仅发生了这一起致死事故，据此计算的事故概率远比普通汽车平均每9400万英里发生一起致死事故的概率低。但无论概率有多低，这毕竟是一起致死事故。为了普及自动驾驶技术，人类面临的道德抉择并不比有轨电车难题简单。
如果自动驾驶汽车造成的死亡事故概率比人类驾驶员造成的死亡事故概率低，比如3︰5，那么，你愿意大力推广自动驾驶技术，用每牺牲3个人的代价，换回5个人的生命吗？
我用这个问题问了许多美国朋友，当我说3︰5的比例时，他们都纷纷摇头，连说“不行”。我发现，大多数人脑子里会有一个先入为主的道德假设，那就是人类驾驶员造成的事故已经被视为现行伦理道德体系中的一种客观存在，是人类自身的弱点导致的。但引入自动驾驶后，造成致命事故时，操控汽车的主体由“人类”变为“机器”，这种新的伦理道德关系就很难被现有的体系接受。如果自动驾驶技术可以拯救5个人，但代价是杀死另外3个人，大多数人就感到难以接受。他们是在用人类现有的伦理道德体系去评估机器的行为：采用新技术的决定是人类做出的，实际造成事故的主体却是机器而不是人，人类因为自己的决定，造成了“另外3个人”的死亡，这种道德压力是不言而喻的，这个时候，是否能拯救原本会因人类失误而死亡的5个人，反倒成了不那么重要的因素。
于是，我会问我的朋友：“如果牺牲的生命与拯救的生命比例是1︰5呢？”朋友们通常都会犹豫一下。我会接着追问：“如果是1︰10呢？”这时，有不少朋友就会迟疑地点点头，觉得似乎是一个可以接受的比例。那么“如果是1︰20呢？”这时，大多数朋友都会坚定地站到自动驾驶这一边，支持用较小的代价拯救多数人的生命。
很有意思的思想实验，不是吗？为什么大家在比例是3︰5的时候普遍反对自动驾驶，而在比例是1︰20的时候，就变为普遍支持呢？人类的伦理道德准则难道是用简单的数字就可以衡量的吗？当然，我就此问题询问的主要是美国朋友，他们的答案代表的也只是美国公众的看法，不具有更普遍的意义。
美国国家公路交通安全管理局于2017年1月发表了一份声明，证明特斯拉辅助驾驶系统Autopilot与2016年5月7日发生在佛罗里达的致命交通事故没有直接关系，事故的直接原因是驾驶员忽视操作提醒，没有对道路上的危险保持随时监控和快速反应。美国国家公路交通安全管理局还强调说，特斯拉在安装了Autopilot辅助驾驶系统后，事故发生率降低了40%。
特斯拉第2级别的辅助驾驶系统Autopilot使事故概率降低了40%，这和前面假设的3︰5的比例不谋而合。大家通常会接受特斯拉的辅助驾驶功能，因为该功能要求人类驾驶员全程监控，随时参与操作。但同样是3︰5的比例，换到第4级和第5级的自动驾驶汽车上，大家就会感到难以接受。这其中，微妙的心理因素非常值得我们探讨和关注。
另一个困扰自动驾驶技术商业化的因素是失业问题对传统行业的冲击。而这种冲击，也因不同地方、不同人群而存在巨大差别。
新的科技总会引起不同层面的社会、经济影响，这种影响在有着牢固社会传统的地方，很可能会被人们视为威胁。杰瑞·卡普兰讲过一个很有趣的例子：同样是提供汽车分享和出租服务，优步在旧金山做的事情被大加赞赏，可在伦敦做的同样的事情却饱受批评。优步在伦敦造成了许多人失业。伦敦有非常发达的出租系统，伦敦人管传统的出租车叫“黑色出租”。这些出租车的司机是一个有着悠久历史的社会职业，他们需要对街道非常熟悉，以通过上岗测试。优步在伦敦破坏了这样的传统，因为任何人只要有一辆车就可以成为优步司机。在这件事上，优步低估了英国人对于传统职业的重视。伦敦的许多人痛恨优步，他们认为优步是对英国社会的破坏。但在旧金山，每个人都觉得优步棒极了。人们赞扬优步，几乎没有什么负面报道。这是同一件事在不同城市得到的不同评价。所以，你很难说某项技术是好的，或者是坏的。
自动驾驶也一样。在美国，绝大多数人都同意，自动驾驶汽车的一个最好的应用场景，就是去取代那些工作负荷繁重、容易因长途驾驶时的疲劳而导致事故的卡车司机。但即便是这样一个在技术层面显而易见的事情，在牵涉到社会和经济问题时，也会变得十分复杂。
2016年时，美国有大约150万名卡车司机（另一种说法是180万名），全美约70%的货物运输，都是由这些卡车司机驾驶大货车通过公路完成的。目前，卡车行业已经出现了司机短缺的问题。根据美国卡车运输协会（AmericanTruckingAssociations）的估计，全美短缺的卡车司机数量是大约4.8万名。
以美国Otto公司（已被优步收购）为代表的一批科技团队，已经开始为卡车研发自动驾驶系统。在美国，卡车运输的路况、环境相对单一，相关的自动驾驶系统在技术上的难度不大。但问题是，如果用自动驾驶系统解决卡车司机短缺的问题，那必然会受到所有人的欢迎，可如果用自动驾驶系统来替代现有的150万名卡车司机，还会赢得大众的支持吗？如此大规模的失业或转岗，美国政府就必然要面临卡车司机工会的问责了。
