当人们第一次了解自动驾驶汽车的概念时，他们中的大多数都会直觉系统对数据的不可思议的依赖。

例如，汽车需要与位置跟踪卫星保持持续通信，并且能够在路上发送和接收来自其他车辆的消息。

无论是寻找目的地还是绕过意外障碍，每个人都知道自动驾驶汽车必须不断地从外部世界吸收数据，并经常将这些数据提供给先进的神经网络算法，以便实时从中筛选出意义。

尽管如此，与那些外向能力一样令人惊讶的是，很少有人意识到这些车辆实际上可能从车内收集的数据与从外部收集的数据一样多。

明天的自动驾驶汽车的乘客将受到先进的车辆AI的关注，并且在许多方面，乘坐的质量和安全性将取决于车辆解释人类愿望和需求的能力。

传统汽车可能依靠天然气运行，但自动驾驶汽车依靠数据运行，他们可以从任何地方挖掘数据。

将来，您将与您的汽车交谈

最明显的自动驾驶汽车数据输入形式是有意的 - 语音命令。

这并不像看起来那么容易，因为现在几乎所有的语音识别算法都需要云连接才能以实时速度转换音频。

语音控制最终将把汽车变成我们一直梦寐以求的免提机器人司机，但目前它太过于原始，无法作为车辆控制的主要形式。

为了发挥自动驾驶汽车的潜力，我们需要提高移动数据连接的速度和可靠性，或者强大的车载电脑的速度和价格。

值得庆幸的是，这两个数字都在迅速提高，同时还提高了算法的效率。

这意味着自动驾驶汽车的所有者很快就可以说“带我回家”到他们的仪表板，让它不仅可以识别他们想要的目的地，而且可以毫无疑问地驾驶它。

更高级的版本甚至可以听到隐含的命令，例如在感叹号中转动的隐含命令，“我忘记了我的钱包！”

通过更先进，更现代的语音识别，汽车甚至可以通过醉酒的泥泞来理解这些爆发，使得在城镇的夜晚更加安全和方便。

自动驾驶汽车数据不仅会关注单词，还会关注行动

自动驾驶汽车的乘客通过他们的故意声音命令进行通信。

实际上， 非自愿交流可能同样可以让汽车了解乘客的需求 。

有一些极端的例子，例如如果乘客失去意识并且需要汽车自己决定前往医院，但是细心的机器人汽车的效用远远超出安全范围。

充分意识到的软件可以检测到乘客的醉酒，并且需要自动驾驶才能保持有效，从而防止在醉酒物质的影响下进行任何驾驶 - 即使是那些在呼气测醉器上无法检测到的物质。

一辆汽车可能会注意到乘客偏向一个稍慢，更平稳的乘车到达目的地的偏好，或者可以看到他们不断瞥一眼他们宁愿在交通中稍微更快，更激进的路径。

虽然汽车会从向外看周围的汽车“学习”最多关于最佳驾驶实践，但内部乘客的反应（例如，在缓慢转弯时无聊或在快速转弯时遇到困难）可以告知其未来行为，以及。

自治也意味着回头

人与车之间的大多数交流都是从人类流向车辆 - 但现在又一次，相反也是必要的。

车辆将主要通知乘客相关信息而无需特定响应，例如，如果由于轨道车辆通过而导致短暂的延迟。

目标可以是让乘客了解情况，但有时候汽车可以更积极地考虑其他人的需求; 知道一名乘客正在前往杂货店的路上，它可能会建议前往离车辆当前位置仅一个街区的较近的一个。

“自主”汽车有时还需要向乘客询问面对苹果到橙子决策点的方向; 由于倒下的树面临着交通备用，汽车是否应该四处寻找更快的回家路线，或排队等待更低的天然气消耗量？

通过多次询问这些问题，车辆可以为其所有者建立行为特征，并在未来更积极地做出这样的决定。

这种积极主动的数据收集对于塑造汽车的行为与外部世界任何数量的驾驶数据同样重要。

把车开到短暂的假期

通过倾听乘客并观察他们的行为，汽车也应该能够通过定制体验来大大改善通过交通的体验。

当然，并不是每个乘客都会想要这种方法，但是那些可以拥有从外部噪音消除水平到窗户色调到座椅靠背角度的一切都能满足其明显的压力水平。

例如，一个人在日常小册子上没有别的东西回家，可能会收到一个建议，要求在回家的路上停下来吃点东西。

当然，还有一些问题。 很明显，私人汽车会从车主那里得到他们的偏好，但是像自动出租车这样的公共汽车呢？

如果自动驾驶汽车中有多个人，他们的需求应该激励汽车的行动？

它会采取某种平均或多数规则的方法吗？

不同的运营商甚至制造商可能最终得到这些问题的不同答案。

所有这些想法都需要数据采集硬件和数据筛选软件的进步，以便真正了解人类居住者，但似乎有足够的时间进行这种开发。

这是因为在自动驾驶汽车无处可驱动，无需任何人为干预之前，都不能考虑最雄心勃勃的自主应用。

这一重要能力仍然是一个很大的距离 ，这意味着未来几年，技术领域最具创造力的人才将专注于教你的汽车如何向你学习。

根本没有人知道这些内部数据采集技术能够在多大程度上推进，或者自动驾驶汽车数据在真正上路的时候将如何运作。

免费数据收集资源

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最终数据收集指南（PDF） - 了解如何收集新兴技术的数据。

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