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目前，美国36个州正在进行无人驾驶的汽车测试，而据估计，这项技术在未来可以取代里斯本、葡萄牙和得克萨斯州奥斯汀等城市90%的车辆。
但是，自动驾驶汽车将如何改变城市？这是麻省理工学院智慧城市实验室（MIT Senseable City Lab）提出的许多问题之一。近年来，由Carlo Ratti指导的实验室进行了一系列实验和研究，以预测未来城市生活的情景。下面，我们概述了他们的一些发现，即先进的交通技术将如何改变我们的生活方式和我们生活的地方。
停车场可减少70%
停车场是城市中心普遍存在的建筑类型。然而，在未来的城市中，无人驾驶汽车可能不再需要闲置，等待车主下班或者社交回来。实验室的"不停车"研究使用了新加坡的数据，发现可以由多个车主轮番使用的无人驾驶共享汽车，将使新加坡对汽车的需求量从现有的67.6万辆减少到20万辆。这将使城市对停车位的需求从现在的137万个减少可预计的41万个，总计减少了70%。换句话说，通过无人驾驶技术，目前城市现有的15.8平方公里的停车位将有可能减少到4.7平方公里，而且随着无人驾驶汽车技术的改进，潜在的可用土地也会随之增加。
交通信号灯将改变或消失
交通信号灯已经存在了150年。在这100多年的时间，交通灯几乎没有改变其原有的设计。但是，无人驾驶车辆可能会改变这一现状。智慧城市实验室与ETHZ和意大利国家研究委员会合作开发一种基于安全距离的交叉路口系统，以取代传统的交通信号灯。在该系统下，安装着许多传感器的无人驾驶车辆通过与其他车辆实时通信并保持安全距离，可以安全的驶入和驶离交叉路口。这与航空交通管制员使用的安全距离的系统非常相似。研究结果显示，与现有的交通信号灯系统相比，该系统在给定时间可以允许两倍的车辆数量通过交叉路口。
出租车可减少 40%
在纽约，为出租车出行提供服务最少需要多少车辆？这是智慧城市实验室的"最少车辆网络"模型所研究和解决的问题。现有的出租车浪费超过40%的时间在城市中寻找乘客。实验室提出了一个未来模型。在这个模型中，算法可以识别乘客和客流趋势，以优化出租车的使用。在另一项实验Hubcab中，实验室分析了2011年纽约市超过1.7亿次的出租车的出行情况，发现拼车可以基于未来模型优化的基础上再减少40%的出租车出行次数。
汽车会教给我们人类的行为
如今，汽车的正常运行基于 4，000 多个传感器收集的内部和外部数据。为了进一步利用这些信息，智慧城市实验室与大众汽车合作了"感应车辆"。在实验中，团队改用这些传感器收集的数据来分析驾驶员的行为和城市环境。如果该系统被启用，将可以减少交通事故，减轻司机压力，并提供一个了解司机如何对车辆和其他司机做出反应的窗口。
汽车会教给我们周围的世界
汽车收集的关于司机的数据也可能能够提供更广泛的城市环境信息。在"驾驶DNA"实验中，该实验室测量了53名司机在多种道路类型和交通状况下进行2000次出行。该实验室认为未来温度传感器和雨刮器的活动可以让城市管理者得到比传统气象站更精细的天气情况。同时，汽车的加速器和制动传感器可以测量道路质量，不仅可以提供实时警报，而且可以逐渐识别路网中的危险区域。
（译者：程思远）
