在这一过程中，作为博弈其中一方的人类又有着十分矛盾的心理。一方面，人们希望通过AI来解放人力，来获得出行体验的“舒适性”，另一方面，人们又担心现有技术条件下，AI的决策会带来安全风险和道德风险。因此，无人驾驶的落地不止是技术层面的落地，也是公众认可度和无人驾驶交通法规等层面系统化适应。
在决策层面上，基于深度学习的AI将在很长的一段时间内不会出现“类人”的决策模型，因而，人们可以预期的AI无人驾驶，实质上是低安全风险下的交通辅助工具，从这个意义上来讲，AI无人驾驶的进步反而会增加人类驾驶者陷入“AI安全陷阱”：一方面“非人”的AI并不能真正给与驾驶者安全的保障，另一方，日益进步的AI无人驾驶技术会增加驾驶者的“惰性”从而造成潜在安全风险。
在小编看来，无人驾驶跨越“AI安全陷阱”的关键在于是否能够准确判断AI无人驾驶技术进化的奇点，而判断无人驾驶是否达到技术奇点的原则可以从两个方面去考虑：一、AI完全具有作为“人”的分析决策能力（也就是实现独立思考的人工智能）；二、基于深度学习的AI无人驾驶在实际道路行驶中的事故率要远远低于人类驾驶。
其次，从现实的层面来看，软体程序是AI技术不可或缺的构成，在联网状态下，获得车辆控制权的AI也更容易受到网络黑客的攻击，因此，除行驶安全外，网络安全问题也是无人驾驶真正落地需要解决的问题。
那么，真正的无人驾驶落地还需要多久？
从AI技术的发展来看，自2006年深度学习领域取得突破以来，基于神经网络的深度学习快速发展，大数据、深度学习算法与算力成为AI领域的三大核心技术，就目前而言，AI技术三要素中的算力依然依靠强大的计算机作为物流支持，但随着摩尔定律的失效，传统半导体产业逐渐迎来技术瓶颈，AI技术进步或将面临新的停滞。
摩尔定律的失效，意味着在现有尺寸下，计算机算力也面临着物理瓶颈，而AI技术的增长又需要大量算力的支持，由此可以预见的是，AI技术增长将陷入新的困境期，同时，AI技术发展的停滞也将进一步限制在无人驾驶领域AI技术的应用。
在现有AI技术以及其成长空间下，未来，无人驾驶的落地将不可避免的分为两个阶段，即封闭场景下的商业化落地，以及作为驾驶辅助功能的商业化落地，而要想真正的实现智能无人驾驶，还有很长的路要走。
结语：
雷库兹韦尔的《奇点临近》让人们感叹人工智能时代似乎近在咫尺，但也正如他在书中所写：“人们总是高估短期内能达到的目标，却容易低估那些需要较长时间才能达到的目标。”也许，真正的人工智能对人类社会影响之深远我们还知之甚少，但人们也应对于如今AI的现实应用给予更加理性的认知，而这也是AI技术得以长盛不衰的关键所在。
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