“你可以非常松地握住方向盘，”当我在宝马赛道教练车的驾驶座上坐好时，宝马工程师说道，“非常松，以便感受它转弯的感觉。但不要碰踏板。”我从他的语气中听出了“除非”的潜台词。“除非我说停！那样的话，你就应该紧握方向盘，然后猛踩刹车。”他笑了。“我们出发吧？”
就这样，我松开了刹车，靠在椅背上，我们这辆不起眼的3系轿车自行加速，沿着一条短直道驶去，灵巧地拐入一个右弯，然后外切，为下一个快速左弯做准备。正如我被指示的那样，我只是稍微握着方向盘，但这比看着方向盘自己转动还要奇怪，感觉就像坐在一个幽灵司机的膝盖上——这几乎就是我所做的。
宝马赛道教练车是一辆机器人汽车：一辆能够以接近极限的速度在加州蒙特雷县的马自达赛道（或其他任何已编程运行的赛道）上疾驰的完全自动驾驶汽车，其速度仅比专业车手慢几秒钟。宝马用它来训练车手，让他们从驾驶座上感受完美的赛车线是什么样的，并在他们决定接管控制权后，提供实时反馈和修正。但这款车也是宝马驾驶辅助系统的展示，该系统由一系列雷达和GPS传感器与计算机控制的转向、制动和动力系统协同工作，以实现宝马所称的“高度自动驾驶”。
宝马选择蒙特雷赛道是因为这是一条艰难的赛道，这使得以每小时100英里的速度冲入弯道更加令人印象深刻，而且离公司位于硅谷的研究实验室很近，那里的工程师们正在为信息时代重塑汽车。自1978年微处理器首次安装在凯迪拉克西维尔的行程里程表中以来，普通汽车中的芯片数量不断增长，如今汽车包含50到200个处理器和一英里长的线束。混合动力和电动汽车的日益普及正在加速这一趋势；例如，插电式电动雪佛兰Volt需要1000万行代码，比运行波音787所需的代码多出200万行。
因此，汽车制造商纷纷来到硅谷，那里是代码的王国。梅赛德斯-奔驰于1995年在此开设了技术中心，宝马于1998年，大众于1998年，丰田于2001年，通用汽车于2007年，雷诺-日产在过去一年也开设了分支机构——所有这些很大程度上是为了利用谷歌、苹果和Facebook等公司得以蓬勃发展的的设计师、开发者和工程师的技能。再加上本土初创公司特斯拉汽车、Mission Motors以及谷歌自身的自动驾驶汽车部门，这里就成了一个“底特律西部”，加州的工程师们继续在开发强大、经济实惠、易于使用的计算机的新方法——但现在他们也在开发让这些计算机速度极快的新方法。
当我正思索这一切的感受时，赛道教练车爬上了通往蒙特雷赛道著名的“螺旋下降”的坡顶。我必须相信这辆机器人赛车会知道如何在世界上最棘手、最危险的弯道之一中行驶，那是一个急左弯紧接着一个急右弯，在450英尺的赛道上落差达五层半。爬坡时，汽车没有像人类那样过早刹车。事实上，当我们冲进弯道时，我曾一度惊恐地认为汽车根本不会刹车——直到它以完美的时机刹住了。当我们安全驶出后，我意识到我刚刚短暂地瞥见了未来。
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硅谷是一个令人惊讶的广阔地方。四处走动需要大量的驾驶，而在加州维护良好的道路上，即使没有机器人辅助，驾驶也足够令人愉快。当我从一个实验室开车去另一个实验室时，有趣的联系开始显现出来。
例如，大众电子研究实验室（ERL）的工程师们工作在一座白色的中层办公楼里，与甲骨文公司的总部仅隔着一条狭窄的湿地河流。甲骨文公司以其数据库管理程序而闻名。管理数据似乎与汽车制造商所做的事情截然不同。但当ERL的副主任、电气工程师Chuhee Lee在实验室与我见面时，他清楚地表明事实并非如此。
在二楼的会议室里，Lee启动了一个他曾多次用来向慕尼黑的经理们证明其实验室存在的PowerPoint演示文稿。事实证明，数据整合是新车设计的精髓。汽车工程师长期以来一直将他们安装的各种数据设备——导航系统、智能手机适配器、车道检测摄像头——视为功能狭窄的独立小工具。现在，他们开始将这些设备相互连接，连接汽车众多传感器和处理器的数据。就像甲骨文的工程师一样，他们在这些连接中发现了巨大的价值。
最明显的是，ERL的工程师们利用这些连接，制造了一系列获奖的机器人汽车，与宝马赛道教练车非常相似。2005年，ERL与斯坦福大学人工智能实验室合作改装的一辆途锐赢得了DARPA大挑战赛，这是一场五角大楼赞助的无人驾驶汽车沙漠赛。2007年，ERL的机器人帕萨特在DARPA城市挑战赛中获得第二名，这是一项障碍赛比赛。去年秋天，一辆经过实验室改装的奥迪TTS在科罗拉多州派克峰的整个12.4英里赛道上仅用了27分钟就实现了自动导航，最高时速达到45英里/小时。
我问Lee这些汽车的智能水平将如何首次触及普通驾驶者。他给我播放了一段短视频，解释了他实验室工程师们所称的“情感智能驾驶助手”的工作。AIDA是与麻省理工学院两个实验室合作的项目，它将来自多个传感器的数据输入一个中央人工智能，该人工智能会“观察”你的习惯和行为，并为你量身定制汽车的性能。AIDA可以学习你喜欢的路线和停靠点，记住并提醒你重要的事件，并随着时间的推移预测你的其他需求；例如，它可能知道你喜欢在周几去超市，因为那是阿拉斯加野生三文鱼到货的日子。
换句话说，人工智能的进步将使汽车变成个人助理。最终，我们甚至可以将驾驶交由助理负责，因为为这些应用开发的传感器和软件将不断增加，技术将不断发展，程度上的差异将转化为本质上的差异。“我们的想法是改变人与机器的关系，”Lee说道。到2030年，汽车可能足够智能，我们可以召唤它们来机场接我们。
工程师们已经克服了大多数物理挑战。在许多当前高端量产车型中，计算机处理器会定期控制刹车、转向和加速（例如，当稳定控制系统防止驾驶员在湿滑路面上打滑时），而这些高端汽车也越来越多地配备了传感器（摄像头、雷达、激光雷达、红外线、超声波），这些传感器收集数据以供处理器使用。汽车最终将知道它在哪里以及要去哪里，甚至可能知道如何到达目的地。几年之内，差分GPS（利用地面固定站纠正卫星信号中的不准确性）将允许汽车可靠地确定其位置到几英寸的精度。将这些技术结合起来，很快你就会拥有一个不需要工程师坐在副驾驶的赛道教练车。它将停在你的车库里。
目前的汽车在学习方面表现并不出色，但工程师们也在努力解决这个问题。Rob Passaro自1998年宝马硅谷集团技术办公室成立以来一直在那里工作，那时汽车行业的IT革命概念是一辆可以播放MP3的汽车。然而，当我在这座“办公室”一尘不染的车库里见到他时，他迅速解释说，他的主要任务是“将汽车开放为一个应用程序平台”。他说，汽车是我们购买的最彻底的计算机化机器，但与手机或笔记本电脑不同，它们几乎不可能升级——你付钱后，在报废之前，你驾驶的汽车将保持不变。但是，如果将汽车连接到互联网，可能性就会变得更有趣。
“我们的想法是改变人与机器的关系。”Passaro将一部白色的iPhone放在一辆5系轿车中央控制台的一个支架上，以演示宝马应用程序，该系统适用于2011年3月之后生产的所有宝马汽车，可以将汽车连接到一个网站，驾驶员可以从该网站下载宝马特有的iPhone应用程序。目前，宝马只提供来自Pandora和Facebook等公司的流行应用程序的定制版本。这些应用程序有趣之处不在于它们的存在，而在于它们存在的位置。它们显示在仪表盘显示屏上，而不是在iPhone上，而且它们的安装涉及定制汽车公司传统上视为不可改变、不可触碰的秘密软件。汽车公司对这种可能性感到不安，但最终，有人发明能够深入汽车核心功能的应用程序，甚至可能深入燃油喷射或车道检测系统，这几乎是不可避免的。
汽车不仅仅会与互联网交流。它们还将从周围环境中收集信息。Passaro完成了演示后，将我交给了另一位工程师Darren Liccardo，他带我走出车库，来到一个被巨大树篱环绕的宽阔、几乎空无一人的停车场。
一辆5系原型车在那里等候。它的后备箱里装满了现成的计算机硬件，运行着一个名为ROS（机器人操作系统）的流行开源操作系统，该系统用于从家政机器人到自动驾驶直升机等各种设备。在这种情况下，它将帮助汽车处理一个基本的交通问题——通过一个交通信号灯。在技术办公室附近兜了一圈后，Liccardo将车开回停车场，停下车，从座位下面抽出一台键盘，输入了几个命令。一个安装在停车场后端的交通信号灯的视频画面出现在控制台屏幕上。“这就是我们所说的智能汽车遇见智能交通信号灯，”他说。
交通信号灯经过修改，可以通过无线互联网连接与我们的汽车通信。Liccardo指向控制台屏幕。信号灯是红色的，但屏幕上显示了一个倒计时时钟，显示着它变绿之前还有多少秒。他踩下油门，将车驶向红灯，并充满信心地加速，因为他知道他的车对基础设施通信系统会让他确切地知道信号灯何时会变绿。信号灯变绿了，我们没有减速就冲了过去。
这次几乎是字面意义上的信任飞跃，说明了我们很快将面临的一个权衡。为了让Liccardo的信号灯实验在现实世界中安全可行，每辆车不仅必须与信号灯通信，还必须与周围的每辆车通信。然而，一些工程师梦想着一个系统，其中停止和启动的决定将留给计算机。人类，由于其冲动且可能导致灾难性行为的倾向，将被排除在外，而单车的运动将像数据包在互联网上穿越旅程一样得到协调。这听起来有点可怕。但如果我们如此信任这个系统，完全放开方向盘，我们可能会获得很多东西。汽车可以像自行导航的车群一样行驶，彼此之间保持几英寸的距离，以毫秒级的精度通过红绿灯。交通堵塞将减少，燃油效率将提高——理论上至少是这样。
这不会立即发生。但是，美国交通部的交通工程师们已经在研究各种车对车和车对基础设施通信系统的潜在好处。能够“看到”彼此的汽车能否减少每年美国道路上发生的约580万起事故和37,000起死亡事件？它们能否缓解每年浪费42亿小时的交通拥堵？它们能否更有效地利用每年浪费在交通上的28亿加仑燃料？一家名为“智能交通系统”（Intelligent Transportation Systems）的交通部项目（该项目自1991年起就存在，但根据2009年颁布的新规定，该项目专门侧重于车辆的“连接性”）的工程师们正在利用硅谷汽车实验室的信息来弄清楚，自主性是否会解决比它产生的问题更多的问题。
答案尚不明确。与此同时，该机构的部长Ray LaHood对可能出现的过渡期表示担忧，在此期间，驾驶员将面临越来越多的数据刺激，但却无法获得更高的汽车自主性带来的安全效益。去年，LaHood称因分心驾驶导致的汽车死亡人数增加是“致命的流行病”，这个问题与酒驾不相上下。犹他大学的一项研究表明，使用免提电话导致的注意力下降程度相当于血液酒精含量为0.08%。2009年，近5500人在涉及分心驾驶的事故中死亡。到目前为止，34个州和哥伦比亚特区的立法机构已经颁布了全面或部分禁止在汽车中使用手机的禁令。“我对此大发雷霆，”LaHood告诉《纽约时报》，“我不会罢休。”
分心将是我们打发通勤时间时所追求的，在自动驾驶汽车中。然而，最终，如果硅谷的工程师们如愿以偿，汽车将穿越分心的峡谷，进入完全自主的领域——然后分心将是我们打发在“傻瓜式”娱乐舱中的通勤时间时所追求的。在欧洲，一款梅赛德斯-奔驰车型已经配备了车载浏览器，可以通过蜂窝网络连接到互联网。当汽车静止时，你可以使用Facebook。当你行驶时，你可以使用谷歌地图搜索附近的酒店。梅赛德斯公司位于硅谷的负责人Johann Jungwirth表示，网络刚刚开始入侵驾驶舱。很快，社交网络应用程序将允许驾驶员相互通信，就像在线聊天一样。然后是增强现实：关于前方景观的信息将被投影到驾驶员的视野中，就像一个注释过的挡风玻璃。道路本身也可以成为另一种娱乐层。
控制是关键。谁掌握方向盘？通用汽车先进技术办公室的总经理Byron Shaw告诉我，汽车本身将越来越多地对这个问题拥有自己的看法。
通用汽车办公室坐落在一家Equinox健身房和一家Fry's Electronics之间，是汽车制造商中最年轻、最小的办事处之一。Shaw在一个高天花板、裸露木梁和充足天窗的房间里，解释了汽车如何能够感知驾驶员的意愿，以及驾驶员表达这些意愿的能力。
他说，办公室里有一个由当地一家名为NeuroSky的公司制造的头戴设备，该设备使用心电图传感器测量脑电波，有一天可能允许仅凭思想进行控制。“你可以戴上它，变成卢克·天行者，”Shaw说道。“你可以把X翼战斗机从沼泽里升起来。”真的吗？“还不完全是。但现在的孩子们将会在这种游戏界面下长大。”今年早些时候，柏林自由大学的研究人员展示了一辆思想控制的大众帕萨特，他们对其进行了改装，使其能够运行由湾区公司Emotiv制造的脑活动映射设备。
但控制可以双向进行。“假设你和你的老板吵了一架，而你没有专注于驾驶，”Shaw说道。“这可以在一定程度上被测量出来，”然后汽车可以被编程为做出响应。我在梅赛德斯和宝马都听过类似的想法：汽车有一天会利用座椅上的生物识别传感器监测我们的生命体征，如果它们检测到即将发生的癫痫发作，它们就会驶离交通，并呼叫911。
我们走进一个小车库，当Shaw指向角落里堆放的两大箱木制航空货运箱时，我们的谈话转向了完全自动驾驶汽车。“那是EN-V，”他说道。（我们今年早些时候试驾了EN-V——点击此处查看我们的印象。）箱子里装着两个座位的蛋形外壳，安装在类似赛格威（Segway）的双轮自平衡平台上。2008年，通用汽车当时的研发总监Larry Burns预测，自动驾驶汽车将在2018年为大众市场做好准备；EN-V是实现他预测的一种尝试。这些吊舱旨在密集、互联的集群中接送人们。
EN-V可能看起来很奇怪，但在不断增长的出行市场背景下，它是有意义的。“现在，一股力量正在改变一切，”Shaw说道。“电气化、对碳足迹的担忧、国内安全、技术开发的快速步伐、全球化。所有这些都同时发生。”Shaw说，在新兴经济体中，“有大量的人从未有过拥有汽车的经验，也不一定对拥有汽车的期望有先入为主的概念。”他继续说，也许汽车所有权会转向类似手机的模式，驾驶员将获得免费或高度补贴的汽车，并注册一个包含燃料或充电站访问权限的费用计划。
站在车库里，望着装有原型自动驾驶舱车的箱子，并考虑着手机套餐和界面，人们清楚地认识到，硅谷所做的远不止是让汽车更智能。它正在为汽车行业做它在一代人之前为计算机行业所做的事情：将难以想象的复杂机器转化为几乎不需要任何技能就能操作的消费品。一台旧的IBM大型机将附带一本厚厚的说明书。而iPhone几乎不需要任何指导。用户可以 LESS 思考引擎盖下的东西，而 LESS 思考他们想做什么，无论是发送短信还是开车去街角的小商店。他们所要做的就是放开方向盘。
至于将如此多的信任寄托在我们的汽车上是否明智，这是另一个问题，这个问题最好在101号公路再往上几个出口，谷歌位于山景城的庞大园区去回答。2007年，谷歌聘请了斯坦福大学人工智能研究员Sebastian Thrun，让他负责公司的街景项目，然后领导其自身的自动驾驶汽车部门。此后，谷歌的七辆机器人汽车（六辆普锐斯和一辆奥迪TT）已在加州道路上累计行驶了超过10万英里。今年6月，谷歌说服内华达州立法机构要求州DMV制定允许自动驾驶汽车运行的法规。Thrun说机器人是更好的驾驶员，机器人汽车可以将每年约120万起致命交通事故减少一半。这就是放弃控制的论点。而且，在他所驾驶的里程中，确实只发生过一起事故——那是一辆由人类驾驶的汽车在红灯时追尾了一辆机器人普锐斯。
