第一章 无人驾驶的世界
便利的个人移动性
无人驾驶汽车实际上会增加车辆行驶里程，也就导致了更多的碳排放。
无人驾驶汽车结队行驶可以更有效地利用路面空间。
找停车位不再令人头疼
高效的出行会产生隐性成本——失去人们因徒步出行而给城市街道带来的活力和收益。
更短的通勤时间和更少的花费
无人驾驶技术降低城市居民和小镇居民的平均出行费用。
社交和孤独感
传统的交通工具能促进社交互动的发生。
第二章 终极的移动设备
汽车和代码
汽车软件是模块化的，它们彼此之间大多数时候是独立运行的，也就很少进行信息交换。
大动荡
最有可能出现的情况是，汽车公司讲它们的“车身框架”平台出售给下游科技公司，由科技公司将它们升级为自动驾驶汽车。
以人类为主导
自动驾驶技术并没有给驾驶员带来安全，反而引发更多危险。
第三章 独立思维
无人驾驶汽车的操作系统
机器人操作性系统必须足够聪明，能够感知周围的环境并作出有针对性的应对。
机器人研发的艺术
卡内基梅隆大学
运动中的人工智能
机器人在完成任务时的速度很慢
驾驶的控制权：混合人工智能
符号性人工智能和数据驱动型人工智能
底层控制系统：加速、刹车和转向
电动式引擎更容易管理调节
上层控制系统：路径规划和道路导航
上层控制系统的基础是路径规划和导航，两周都需要通过搜索算法的应用来实现，搜索算法是基于规则的符号性人工智能的典型应用。
第四章 创建人工识别
物体识别的挑战
基于规则的机器视觉软件的关键局限性是它最适合结构化的环境。
中层控制系统
一旦深度学习模块标记了一个物体，占据栅格就会显示出它的存在，不确定锥就会预测物体下一步的运动方向。
绝对安全可靠
无人驾驶汽车肯定会出现软件故障，但还有待明确的问题是，故障率降低到多少是可以接受的。
蜂巢思维：如果一个机器人学会了某件事情，那个软件就可以复制到其他几十个机器人身上。
比人类驾驶安全两倍
像飞机一样，无人驾驶系统应具备一套冗余设计的实时操作系统，这套系统海英内置独立的自我检测系统，而这些都应进行立法规定。
第五章 前提——电子化的高速公路
黄金时代
旧时代：让公路来引导汽车行驶，而非汽车自动驾驶
通用汽车的电子化高速公路
自动化高速公路的衰亡
安装必备的电缆和路边控制系统是一项耗资巨大又见效缓慢的工程
第六章 打造智能汽车，而非智能高速公路
V2X技术
目标在于创建无线交通基础设施网，连接每辆汽车。潜在的目标是安全性。
智能交通系统的历史
自动化高速公路系统需要配备昂贵的专门基础设施。
非智能高速公路的价值
修改交通运输政策
设立专门管理全自动化汽车的机构
第七章 机器人的崛起
机器学习与无人驾驶
机器学习，采用大量的数据算法并使用相应的技术进行数据处理，最终使得汽车软件无需人类监管，也能自主学习并“识别”固定的模式。
西洋跳棋
无限状态空间
无人驾驶汽车必须能够处理无限状态空间。
现代工具箱
第八章 无人驾驶汽车全面解读
高清数字地图
数码相机
结构光相机
光检测与测距（激光雷达）
无线电检测与测距（雷达）
超声波传感器（声呐）
用于近距离
全球定位系统
内置的耳朵（IMU惯性测量单元）
线控技术（drive by wire）
无人驾驶技术需要一套高带宽的总线
第九章 深度学习，无人驾驶的最后一块拼图
神经网络
感知器
罗森布拉特
第一次人工智能的冬天
20世纪70年代是符号型人工智能发展的黄金时期。
神经网络研究的复兴
韦伯斯最先解决的难题就是此前一直被认为神经元无法破解的异或运算问题。
神经认知机
神经网络不需要更好的训练算法，也不需要大量的单层神经元。它只是需要很多的神经元层与专用用途的神经元细胞，并以串联重叠的形式排列。
深度学习的诞生
机器通过接触大量的信息进行学习，即数据密集型办法。
绘图处理器（GPUs）
现代深度学习
人的图像识别错误率大概是5%
神经网络内部
新型边缘检测
第十章 燃料——数据
机器人的自我管理
深度学习软件的能力最终是由软件自己来提高的
预测交通情况
自动交通优先权需要划分等级
个人隐私
道德伦理规范
无人驾驶汽车需要我们认同一系列用于指导车辆紧急决策系统的道德准则。
第十一章 涟漪效应
零原则：撼动传统 行业的新兴科技都有一个共同特点：产品退出后，一项或多项生产工作的成本降到几乎为零。
无人驾驶将四项成本减至接近零：
- 降低车祸的直接或间接成本
- 工资
- 将驾驶时间减少至零
- 车型更小，重量更轻
工作岗位
交通事故带来的工作收入
新型车身
消费型汽车的设计将再次兴起
新的市场
