未來出行第一題：自動駕駛的治堵方案真的可行嗎？
未來出行的未來問題
但Ore Go模式所改變的，不僅僅是今天的一點稅費，其真正目的，是為了應對未來出行可能出現的種種問題。
目前來看，未來自動駕駛的普及會帶來以下幾種問題：
1、 車輛的歸屬
如果未來一切車輛都以租賃方式使用，不歸屬于個人駕駛者。那么自動駕駛車輛將會出現大量無意義的空駛時段，用于找停車位和找到用車者。不僅不利于疏通交通，或許還會造成更多污染。
2、 行車成本的支付
如果車輛不歸屬個人，那么行車時的燃料等費用只能經由汽車分時租賃公司再轉嫁給個人使用者，這其中又存有大量的復雜的流程，憑添許多成本。
3、 不同品牌自動駕駛汽車的數據接口打通
行車數據的打通，雖然可以在今天停滯于瓶頸之中。但對于自動駕駛來說，尤其是以自動駕駛分時租賃為藍圖的未來出行，可以說是必不可少的一環。尤其是在自動駕駛普及的過程中，一定會出現自動駕駛和人工駕駛并行的尷尬期。這時如果沒有一種簡單便利的方式將行車數據匯總起來，將會帶來極大的不便。
在美國，有一些架構于Ore Go之上的未來出行實驗計劃ClearRoad，就是為了應對未來駕駛問題而生。
ClearRoad同樣推行用小型車載IoT設備收集數據，以里程數計費替代油價計費。ClearRoad提倡在自動駕駛模式中應用和水電價格一樣的“梯度計費模式”，用戶以個人或家庭為單位，每個月擁有一定的里程數，超出里程則要增加用車價格。如此一來就解決了未來汽車租賃模式下的用車成本計算困難。
更重要的是，ClearRoad旨在以輕量級的模式匯集起自動駕駛汽車、普通汽車甚至貨用汽車的數據，甚至可以以強制安裝的方式來打通廠商之間對于數據的保護，進而實現前文所提到的道路擁擠動態定價，以價格來協調道路使用減緩擁堵。
不過目前ClearRoad還處于測試狀態，且不說自動駕駛應用普及來距離較遠，光是海量數據的上傳下行，道路擁堵程度與費用的交叉計算，就需要極強的算力和數據傳輸能力來支撐。恐怕是非5G不可。
不過在華爾街日報對于ClearRoad的報道中，也提及了很多人并不接受這種方式。人們認為這是在用稅收優惠去“購買”個人的隱私數據，為了一點減稅，就讓自己的行蹤時時刻刻暴露在無數雙眼睛之下，是一副令人毛骨悚然的畫面。
可見一項技術的發展，背后需要的是倫理道德、政策規范、基礎設施等等無數細節的配合。想象中的AI治堵，或許要在這一切都成熟之后才能真正到來。（作者：腦極體）
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