谈到自动驾驶交通，人们总是想讨论车辆本身。它们将如何运行？安全吗？有人敢乘坐吗？它们可能配备哪些车载娱乐功能？这些都是重要问题。公众对各种拟议中的自动驾驶舱车充满好奇——从移动酒店客房到《杰森一家》风格的飞行器——这种兴趣完全可以理解。
不过，自动驾驶出行可能带来的真正社会、经济和环境价值，更多取决于它所提供的服务，而非车辆本身。大幅减少交通拥堵和污染，并为所有人提供价格合理、便捷可及的交通服务，无论年龄、收入或能力如何，只有在自动驾驶汽车（AV）以共享、电动并与公共交通整合的服务形式投入使用时，才有望实现。在这些领域，服务都需要精心协调。
共享式自动驾驶
多项研究表明，如果自动驾驶汽车主要作为私人车辆使用，交通状况只会进一步恶化，而且会严重得多。原因有几个。首先，对车辆来说，开回家比停车更便宜，至少会使汽车每天行驶的距离增加一倍。其次，人们会觉得在私人车舱里非常舒适，因此不介意长途通勤，导致交通更加拥堵，并推动低密度郊区住宅增加。第三，有人担心，更多人会用这些车辆取代更便宜，至少会使汽车每天行驶的距离增加一倍。其次，人们会觉得在私人车舱里非常舒适，因此不介意长途通勤，导致交通更加拥堵，并推动低密度郊区住宅增加。第三，有人担心，更多人会用这些车辆取代公共交通，从而增加道路上的车辆，并进一步减少公共交通使用量。
事情并非一定如此。还有多项研究，包括一项由 Bestmile 开展的模拟研究由 Bestmile 开展，该研究使用一支虚拟车队模拟芝加哥每天 31,000 趟出租车行程，结果表明，高度优化的拼车服务可以大幅降低交通流量。先进的调度算法能够让这些服务极为高效，同时对乘客便利性的影响很小（例如乘车时间、等待时间等），也能为运营商带来合理的经济效益。
要通过共享车队提供可预期的服务水平，所需的算法计算极为复杂。要大规模提供便捷的拼车服务，就必须实时处理数百或数千条乘车请求，并在合适的时间将合适的车辆派往合适的地点。算法必须考虑每条乘车请求的位置、乘客人数、可用车辆、车辆位置、电池电量、交通、施工、天气、地理条件、允许的乘车时间和等待时间、未来需求等因素。
这很复杂，但可以做到。除了我们自己的研究，麻省理工学院和德克萨斯大学开展的研究也得出了类似结论。我们的研究发现，400 辆共享车辆可以承担芝加哥 2,700 辆出租车的工作量，同时保持可预期的乘车时间和等待时间。麻省理工学院的一项研究发现，3,000 辆出租车组成的车队可以满足纽约市 13,000 辆车所服务需求的 98%，平均等待时间为 2.7 分钟。德克萨斯大学的研究发现，一辆共享自动驾驶汽车可以替代 10 辆私人汽车，等待时间从几秒到五分钟不等。
与公共交通整合
预计未来几十年城市人口将增长 10-15%，共享自动驾驶车队必须与公共交通互补，而非与之竞争。点对点网约车服务对公共交通的影响十分显著。它们使交通流量增加了约180%，而且大多数乘客使用这些服务，是为了替代待在家里、步行、骑自行车或乘坐公共交通。
网约车巨头已宣布与一些城市建立合作关系，以鼓励出行者使用这些服务前往公交站点。
但现实是，若没有高效、价格合理的大众交通，就无法缓解城市拥堵。人们，尤其是美国民众，是时候认识到公共交通是一项推动经济活力的投资，而不是掏空城市金库和纳税人钱包的成本。私营企业和房主都是主要受益者。例如在美国，向公共交通投入1,000 万美元，可带来 3,200 万美元的商业销售额增长；靠近交通枢纽的住宅，其房产价值高出 42%。
将新的出行服务与公共交通整合，不只是投资公共交通。这意味着要设计能够与公共交通时刻表同步的服务，减少行程规划和出行过程中的不便。这是算法驱动的自动驾驶服务能够提供的功能之一：它们不仅可以与公共交通时刻表同步，还能与公共交通网络实时通信，并根据延误、乘客人数多于或少于平常、系统中断以及其他影响出行便利性的变化作出调整。便利性毕竟是出行者选择交通方式时最看重的因素，甚至高于价格。
迈向电动化
电动汽车销量在 2017 年至 2018 年间几乎翻了一番，预计这一增长趋势还将持续。尽管电动汽车目前在全球汽车销量中所占比例仍然很小，但世界上几乎每一家汽车制造商都押注电动化未来，并相应地进行投资。正如没有某种价格合理的大众交通服务连接城市内外，就无法切实缓解拥堵一样，如果不广泛采用电动汽车，也无法切实改善空气质量。将汽油车数量减少到原来的十分之一当然值得欢迎，但正如通用汽车首席执行官玛丽·博拉所倡导的那样，自动驾驶出行的最佳结果应是“零事故、零排放、零拥堵”。
自动驾驶出行服务很适合使用电动汽车，原因有几个。车辆无需人工操作就更容易补充能源，电动传动系统的磨损远小于燃油车，而且电力成本更低。因此，全球大多数自动驾驶服务试点都采用电动汽车，也就不足为奇了（令人费解的例外是优步和 Lyft）。
“续航焦虑”是自动驾驶电动车队面临的一项担忧，电池续航里程也是车队调度算法需要考虑的因素。车辆的电量够完成一次任务吗？够完成下一次任务，或者开到充电站吗？最近的充电站在哪里？是否会因其他车辆正在充电而需要等待？车队规模与车辆续航需求直接相关，而电池续航里程也是设计最优车队规模时需要考虑的因素。
前方之路
目前还没有完全自动驾驶的按需服务实现大规模部署。监管和技术方面仍有挑战需要克服。实现完全自动驾驶的技术尚未成熟。监管机构还需要确定可接受的安全标准。不过，普遍预期这些挑战最终都会得到解决。车辆技术和政策固然重要，同样重要的是了解这些车队协同运作时能够发挥怎样的作用。要让自动驾驶车队实现自动驾驶愿景中的“零拥堵”目标，就必须进行高度协调。
