在下評論之前，可以看看下面的影片，看看自動駕駛車怎麼看見這個世界，與目前可以做到哪兒，跟用什麼方式在學習與進步。
Chris Urmson: How a driverless car sees the road
https://youtu.be/tiwVMrTLUWg
NVIDIA Drive PX2 self-driving car platform visualized
https://youtu.be/URmxzxYlmtg
Tesla Self-Driving Demo in Normal Speed (Tesla Vision)
https://youtu.be/eAal0juXXzU
Tesla Explains How A.I. Is Making Its Self-Driving Cars Smarter
https://www.inc.com/kevin-j-ryan/how-tesla-is-using-ai-to-make-self-driving-cars-smarter.html
個人認為，人工智慧學習自動駕駛的概念是AI+自動駕駛感測設備，不只駕駛在習慣行使的路線上自己學習駕駛的開車方式，更將全車系販售部署在外面感測到的感測數據影像資料等等送回雲端，再提供給其他非該路線的車子利用。再這樣子的情境下，特定品牌的車子越多，人工智慧駕駛能力就越精良越安全。
在這樣子的情境環節下，保險公司將有機會大幅度的針對開啟自動駕駛半自動駕駛的功能的車輛進行保險費率的優惠。保險費費率優惠後，將會轉嫁到不開自動/半自動駕駛人的身上。而最後逼迫不買自動/半自動駕駛車主也會轉向買自動駕駛車，幫助整個車系品牌進行數據收集與分析，甚至是相互溝通。
到最後，當路上都是具備半自動/全自動駕駛車輛時，手動開車是違法的，最不安全的駕駛。（機械公敵、關鍵報告的劇情)
這時候，類似Uber服務的自動駕駛車隊公司會出現，平均單次點到點載運人的費用會大幅度地降低，人們會開始計算買車駕駛的樂趣消失，凸顯自我自由獨立的工具消失，持有車輛與維護的相對成本比使用類似Uber的方式高，人們開始不買車，改用Uber或是Lyft的服務。
個人不知道那時到台灣到處蓋輕軌的乘客會在哪兒......
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Using Numb3rs, we can solve the biggest mysteries we know
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