机器不会变通 复杂情况搞不定
基于数据分析处理的安全是否足够安全？如果在一条狭窄路况上，一辆卡车逆行超车迎面而来，无人驾驶系统可能判定刹车规避，驾驶员则可能选择撞坏隔离带冲出道路。我们在驾驶中，还是需要驾驶员的判断和分析，因为发生交通事故时往往原因是多发性的、不可预料的，生死一瞬间可能考验的是驾驶员基于经验的判断，而基于数据分析决定的结果可能并不正确。
机器之所以还不能够称之为真正的人工智能，终究是因为他不具备可观的学习能力，一个成年司机经过时间积累下的经验，是机器永远不能够模仿也无法实现的，简单来说，当我们发现了潜在的危险后，我们的经验让我们本能的选择提前避免，而机器只有在危险确实即将发生的时候才能做出应对。而这一点，别说五年，恐怕就连十年也难以实现并量产。
而另一方面，复杂情况不仅仅是更危险的情况，还包括各种日常形式的环境，我们生活中的每一个场景都是复杂而多元的，正因为我们能够具有判断力能够变通才能够应对。世纪的路况可能有突然飞驰到路上捡球的孩子，也有人眼都不易发觉的小猫小狗跑过；有可能会出现低空高速飞过的鸟类，甚至仅仅是一张被风卷过的纸或是塑料袋。在这些复杂的情况下，机器会做出怎样的识别和反应，并且是否正确和合理，都是无法演算和预知的。
同样复杂的还有路径规划和交通状况，路标和路况以及不同地方的交通法规区别，乡村道路和国道蕴含的更加复杂的道路情况。如何应对红绿灯失效以及交警临时指挥的情况？临时的交通管制下如何识别和做出规避？主要依靠GPS的路径规划怎么应对小区中曲折的小路，以及大片林荫遮挡导致GPS失效的地段和临时修理的道路与改道换道情况，在这些时候系统又将做出怎样的判断，是否会出现大量的弯路错路情况，造成更多的交通拥堵和事故，同时气候的多变性对驾驶的要求更复杂，机器又应该如何应对？
驾驶过程经常面临复杂环境（图片来自于www.linkwaylive.com）
道德问题机器无法权衡
曾经有一系列经典的道德抉择问题，例如当你驾驶一列火车，你被告知铁轨上绑着一个人，而你可以选择转到另一条轨道，但是那条轨道上绑着三个人，你会如何去选择？诸如此类的道德问题将在人工智能的普及上被放大到我们身边。
优先保证驾驶员的安全还是他人的安全？即便在由驾驶员驾驶车辆的今天，这也是一个容易引起争议的道德问题，当你驾驶一辆车辆的同时，你不仅仅是在对车上的人负责，你也同时需要对路上的行人负责。如果一辆自动驾驶车辆在行进过程中，另一辆车失控向其撞来，而此时车辆可以向右侧规避，但是右侧有一个正在通过人行横道的行人，自动驾驶系统可能会为了保证驾驶员的安全而撞向右侧的行人，而驾驶员则有可能为了保证行人的安全而撞向汽车，两种不同的选择就会造成不同的结果。
除去对行人负责外，我们也应该对行驶的车辆负责，在使用无人驾驶车辆的道路上，无人驾驶车辆如何对有人驾驶车辆负责？就像机器无法读懂我们的思维一样，我们也无法读懂机器的逻辑，诸如无人驾驶车辆突然急刹车导致有人驾驶车辆追尾等事故如何评估，保险等相关产业如何接手和考察？这些都是可能存在并且需要解决的问题。
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