这是OnePoll公司为泰利斯公司(Thales)进行的一项调查的结果之一，该调查发现，57%的受访者担心自己在自动驾驶汽车(AV)中的安全。
英国政府的雄心是在2021年之前在英国道路上看到完全自动驾驶的车辆帮助行业在通往自主的道路上通过支持众多财团，包括合并格林威治，研究了自动拼车如何与伦敦的交通网络协同工作。
2017年的项目由Addison Lee集团领导，该集团随后与Oxbotica合作，目标是在2021年之前将自动拼车引入首都。2018年，合作伙伴表示，他们将实现这一雄心壮志，为伦敦内外超过25万英里的公共道路绘制详细的数字地图，记录每个路边石、路标、地标和红绿灯的位置，为自动驾驶汽车的部署做准备。
据运输系统弹射器(transportation Systems Catapult)估计，联网和自动驾驶汽车(CAV)以及与CAV相关的技术将在未来10年内增长价值到2035年，英国汽车工业将增加570亿英镑。这些技术需要终端用户，其中一部分人表示，他们不会急于在2021年使用这些技术。
OnePoll对2000名英国成年人的调查发现，23%的人对2021年自动驾驶汽车上路的前景感到担忧，五分之一的人感到恐惧。只有12%的人感到兴奋或乐观，其次是16%的人认为他们在自动驾驶汽车中感到安全。
受访者最担心的是行人安全(53%)，其次是乘客安全(51%);潜在致命事故的增加(49%);连接故障(35%);其次是针对个人数据的网络攻击和黑客攻击(29%)。
改变思想
在自动驾驶的大棒上悬挂着如此巨大的财政胡萝卜，如何说服公众接受汽车自动驾驶?答案可能是在几千英尺高的空中，65%的受访者觉得坐飞机很安全。
飞行员经过严格的测试和训练，使用模拟，以确保飞行安全。回到地面，学习司机平均需要45个小时才能获得驾驶执照。相比之下，自动驾驶汽车可以通过模拟进入无限场景，以确保车辆尽可能安全。
Alvin Wilby博士，研究，创新和技术副总裁泰利斯英国“政府的2021年愿景要成为现实，自动驾驶汽车不仅要‘安全’，而且要被公众认为是安全的。通过利用合成环境技术(目前用于航空航天和车辆模拟器中的完整飞行模拟器)，我们可以让自动驾驶系统适应大量的场景，以获得对其安全性的信心。”
本文作者Kirsty Lloyd-Jukes是Latent Logic公司的首席执行官，该公司称自己正在构建现实的基于人工智能的人类行为模型，使用一种名为“模仿学习”的机器学习技术，对自动驾驶汽车进行可扩展、快速、健壮和安全的测试。
她的公司参与了OmniCAV项目，这是世界上第一个由DfT资助的项目，致力于建立一个用于认证自动驾驶汽车的概念验证。
OmniCAV使用高度详细的道路地图，加上交通管理、事故和闭路电视数据，创建一个高保真的模拟环境，包括人工智能训练的模拟道路用户来测试自动驾驶汽车。结果包括为公众和保险公司提供安全保证。
Lloyd-Jukes是2019年1月25日举行的泰雷兹圆桌会议的小组成员，来自OmniCAV合作伙伴WMG、华威大学和XPI Simulation的代表也参加了该会议。
XPI Simulation的产品专家Timothy Coley表示，获得安全批准的途径尚不明确，但为了加速自动驾驶汽车开发的测试，模拟应用已经有了明确的用例。
Coley说:“如果我能创建一个虚拟环境，它拥有现实世界的所有丰丰性，并且在其中有不同的证明实体——不同的道路布局，不同的天气条件，自动驾驶汽车预计会遇到——那么我就可以开始为自动驾驶汽车创建场景，以了解它在这些条件下的表现。
他补充说:“只要我在虚拟世界和现实世界中所做的事情有良好的有效性，我就可以开始建立我的信心，相信自动驾驶汽车将安全正确地运行。”
“模拟让你能够在设计周期的早期就开始进行一些测试，而且规模比现实世界中要大得多，因为它是沉浸式环境，所以也完全安全。你可以根据需要进行多次测试，以收集你可能需要的证据。”
WMG智能汽车研究负责人詹宁斯教授强调了合作的价值，他补充说:“在认证自动驾驶汽车的安全性方面，我们可以从其他领域学到很多东西。例如，通过使用人工智能来模拟现实生活场景，我们可能会更快地了解无人驾驶汽车如何在英国具有挑战性的城市和农村道路网络中运行，并确保它们安全地与其他道路用户互动。”
泰利斯的报告可以在这里找到:在一个自动驾驶的世界里，让驾驶像飞行一样安全．
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