雖然我們可以預見未來的發展，但它們很可能比聳人聽聞的標題所暗示的還要遙遠。近年來，共享出行的興起確實降低了汽車銷量，而且越來越多的年輕人推遲了學車日程。然而，事實是，無車未來仍障礙重重。
自動駕駛汽車各地使用不均衡
當談到自動駕駛汽車的應用時，問題不在于何時，而是何地。那些將老式的人力駕駛汽車與馬進行比較的人最好記住，在20世紀40年代之前，馬是美國農村地區一種常見的交通工具，但在城市，馬早被汽車取代。
同理，自動駕駛汽車的使用在地理上也可能是不均衡的。不僅因為城市居民飽受停車位稀缺之苦，更因為該產品充分點燃了他們的好奇心。
目前，自動駕駛汽車的地理定位非常嚴格。例如，谷歌的自動駕駛汽車部門Waymo在鳳凰城郊區一個100平方英里的區域測試其汽車，而它的許多競爭對手的測試場地要小幾個數量級。在受限制的環境中創造一致的、可預測的條件更容易，在自動駕駛汽車能夠擴大其行駛范圍之前，還需要做更多的工作。
然而，即使自動駕駛汽車開始在整個地鐵區域巡航，它們最初也會受到地理上的限制。在一致的天氣條件下，自動駕駛汽車在平坦的、明確的網格上工作得最好，這就是為什么西南地區成為測試的“歸零地”。自動駕駛汽車還需要一段時間才能在蜿蜒的山路上行駛，或者在嚴寒的北方冬天行駛，這意味著我們還需要很長一段時間才能看到買車歷史的終結。
是的，不再買車的風潮可能馬上會席卷你所在的城鎮，但是，前提是你所居住的地方道路良好、且能見度高。
研發自動駕駛汽車的工程師，還遠遠不夠
隨著第一批完全自動駕駛汽車的商業推出，自動駕駛汽車公司正在迅速增加人手。從2017年第二季度到2018年第二季度，ZipRecruiter招聘網站上與自動駕駛汽車相關的職位增加了250%。
然而，嚴重的人才短缺可能會導致許多職位空缺，長期阻礙該行業的發展。目前，全球自動駕駛汽車工程師的數量僅為四位數。自動駕駛汽車工程師的重要資質包括熟悉機器人技術、汽車機械和制造知識，以及使用Python和C 等語言編寫代碼的能力。假設對自動駕駛汽車的需求像預期的那樣迅速增長，一個缺乏足夠具備這些技能的工作人員的行業可能難以擴大規模以滿足需求。
我們還不知道自動駕駛汽車到底該如何打造
當包裝新技術時，人類傾向于堅持我們所知道的。第一批汽車實際上是無馬的馬車，它們看起來就像要被取代的馬車一樣。汽車制造商們花了幾十年的時間進行試驗，才最終確定了一種外形類似于我們今天所擁有的那種時髦的大規模生產的汽車車型。
甚至在自動駕駛汽車真正受到消費者歡迎之前，它的樣式也有可能需要進化。通過將乘客從任何監控道路的義務中解放出來，自動駕駛汽車可以會變得與今天的汽車有所不同。
最終變得無處不在的自動駕駛汽車可能沒有窗戶，內部覆蓋著電視屏幕。它可能是一個移動客廳，當你想要旅行時，它可以與你的房子分離。它可能是一個只有一個座位的通勤艙，帶你獨自去上班。道路最終可能會被這些和許多其他的特殊樣式的移動工具所擠滿。
無論自動駕駛汽車最終是什么樣子，它們都需要時間來進化成最終的形態。未來2-3年內出現在我們道路上的模型可能不會最終被大規模采用。
我們還沒有準備好放棄安全駕駛員
即使今天自動駕駛汽車在地理位置測試區域運行，它們仍然幾乎是由安全駕駛員控制。這些人不是普通大眾，而是經過專門挑選和訓練來監督汽車運行的志愿者或員工。我們離完全無人駕駛汽車在道路上行駛的情景還很遠。在我們達到這一點之前，我們不會看到自動駕駛汽車的訂閱服務開始規模化，我們肯定不會看到已經預測到的所有權模式的重大轉變。
目前還不清楚公司和普通大眾要多久才能適應完全無人駕駛的汽車。有些人認為電梯是世界上第一輛自動駕駛汽車，它的歷史可能會給我們帶來一些啟發。大多數電梯在不再需要人工操作的幾十年后，仍然由人工操作，原因很簡單，就是乘客覺得獨自操作電梯不舒服。
第一批自動駕駛汽車的乘客，也有可能會需要一個自動駕駛汽車操作員存在作為心理緩沖。在很長一段時間內，我們仍將看到自動駕駛的Lyft和Uber，司機仍在駕駛，即使他們的手不在上面。
共享移動改變社會，不會很快到來
最終，大多數障礙都會被克服。我們將為自動駕駛汽車工程師建立一個更好的人才通道，其中一些工程師將研究如何讓自動駕駛汽車在蜿蜒的道路上和惡劣的天氣下工作，擴大它們的地理范圍。隨著技術的進步，公眾的信心也會提高，沒有安全駕駛員的自動駕駛汽車將上路行駛。設計師們將繼續重復自動駕駛汽車的設計，直到他們找到一個或幾個能持續下去研發的款式。
然而，在所有對共享移動改變社會的潛力的期待中，我們需要注意：變化很少在我們預期的時間軸上發生。像汽車和電梯這樣的移動技術的采用花費了一代人或更久的時間。我個人還未把自己的車鑰匙扔掉。
