自動駕駛的汽車、自動清潔的房子、
決定如何讓你開心的系統
下一步呢？很明顯的，我們的努力朝向：自動駕駛的汽車；根據衣料和顏色自動決定洗程的洗衣機；整合健康記錄及冰箱資訊，決定你該吃什麼，然後選擇食物，烹調出專屬全餐的廚房設備。娛樂系統會為你選擇你喜歡的音樂，並事前預錄它們認為你喜歡的電視節目和電影，所需費用也會自動從你的銀行帳戶扣除。房子會主動調節室溫、澆灌草地。自動清潔機器人會掃地、吸塵、拖地；割草機會除草。這些很多已經發生了，大部分不久將會發生。
在影響我們每日生活的自動化設備裡，汽車中使用的應該算是最進步的，雖然離完全自動功能仍有一段距離，不過讓我們看一看目前做到了什麼程度。有人估計汽車要完全自動化還需二十到五十年，而不管你何時看到這本書，這個估計恐怕都是一樣的。在一些特定的場合中，汽車已經能夠做到自動駕駛了。
我們應如何進行有意義的自動化，汽車控制某些駕駛過程同時又能讓司機隨時警戒和深悉狀況？方法是用先前描述的航空安全觀念：「讓駕駛保持在圈內（in the loop）。」意即：隨時讓司機瞭解狀況。當司機要換車道時，沒有注意旁邊有車，或是路上有障礙物，或是有部車從十字路口開過來時，我們如何提出警告？
當兩部車在十字路口就要相撞，車子判斷要避免相撞最好加速離開危險區域，但司機認為最好趕快剎車，兩者判斷不同時該怎麼辦？車子是否不顧司機踩剎車，仍然加速前進？司機要換車道時，旁邊有車，車子應否阻擋司機換車道？車子應否不讓司機超速，或比最低速限更慢，以免太接近前面的車子？汽車設計者面臨了比這些更多的問題。在這些場合，反應時間都很倉促，沒有時間提供司機可能的做法或有關資訊。
今日的車子幾乎可以自動行駛，以適應性定速系統為例，它能根據車行速度決定應與前車相隔多遠。再加上車道維持系統和過路費自動付費系統，車子就能自動行駛，費用由司機的銀行帳戶扣除。目前車道維持系統還不是很可靠，而我在第1章也提過一些適應性定速系統的問題。但是這些系統一定會慢慢改良，價錢也逐漸降低，直到有朝一日能在所有車子上安裝。有一天，車子之間能夠互相溝通（已有實驗車），安全性也會大大增加。科技無需完美才能增進安全：很少司機是完美的。
將這些系統都裝置到車子裡，糟了，這是不是訓練司機不需用心注意。他們的車子能自己在公路上行駛幾小時無需與司機互動，司機甚至可以睡覺。這種事已經在飛航方面發生過，自動飛航系統已經好到可以讓飛機駕駛員睡覺。我有一位物理學家朋友在海軍研究中心做事，有一次他在飛機航行海洋上空時在機上進行數小時的實驗。實驗做完時，他打電話到駕駛艙，可是沒人回答，所以他就直接走過去看個究竟，發現正副機師都睡著了。
飛機機師不應在飛行時睡覺，不過，由於自動飛航系統有良好的效能，特別是在不擁擠的航空區、天氣良好而且燃料充足的狀況下，機師睡覺並不危險。但開汽車就不一樣了，研究發現司機的眼睛不注意路面兩秒以上，肇事的機率就大大增加。他們不必睡覺，只需兩秒鐘不看路，或調整收音機就足夠了。
工程心理學家和人因工程師（human factors engineers）經常研究的範疇裡有一個現象稱為過度自動化（overautomation），即：工具好得讓使用者不需太注意。理論上，操作者應該隨時監視自動化機器的運作，當情況不對時，要能隨時介入。可是當自動化機器運作得太好時，操作者就不容易做到這一點。有些製造工廠的機器可以有幾天不需要操作人員參與。結果，他們很難繼續維持注意力。
成群結隊的車子
雁行有序，蜂湧而出，魚貫而入，觀看這些景象真是有趣。隊形整齊，猛然移到這裡，忽而靠到那邊，分散隊伍以避免障礙，迅即在障礙物另一邊快速整合。牠們的動作精確、同步進行、彼此靠近，聽從領隊指揮，即時，但不相撞。
不過，鳥、魚、牛等等動物成群移動的行為，並不依賴領隊的指令，每一隻動物遵從一組非常簡單的行為法則。每一隻動物避免與其他動物和外物互撞，彼此之間又盡量靠近，保持以同樣方向運行。成群動物之間的通訊只限於感覺到的資訊：視覺、聽覺、壓力波動變化（像魚類的側線感應器）和嗅覺（像螞蟻）。
人工系統可以運用的資訊更多。設想，有一組使用無線通訊設備連繫的車群在高速公路上行駛。啊哈！這些車子也能像蜜蜂一樣成群前進。生物的自然成群行為是一種反射行為，成員之間對彼此的行為做出反應。然而人為的成群，像車群，因為車子之間能夠做出預測，是因為它們互通預定計劃，因此甚至在事情發生之前，就能做出反應。
想像有一群汽車彼此間都能隨時互通訊息。它們能夠在公路上高速且安全行駛，之間也無需保持很長的距離，也許一英尺或一公尺就夠了。如果前導的車輛要慢下來或停下來，只需事前通知其他的車子，然後在毫秒之內，所有的車子都會同時慢下來或停下來。反之，由人駕駛的車群，車子彼此之間必須保有相當的安全距離，以便給司機足夠的時間反應，決定該怎麼做；而互相連線的完全自動化車隊只需要幾毫秒的時間就能做出反應（譯註：一秒等於一千毫秒）。
如果車子能成群行駛，我們就無需交通號誌、停止標誌。在兩條道路交接之處，車群根據交通法規，不與交會的車子相撞。每部車子會調整其速度和位置，然後巧妙的在十字路互相交錯行駛而不互撞。
那麼行人呢？理論上，避免車子互撞的規則也能用於避免撞上行人。行人只要直接走過街道，同時附近的車子會自動加速、減速、轉彎，以避免撞上行人。這聽起來是個可怕的經驗，至少從行人的角度來看。然而，理論上這是可行的。
如果有一部車子要離群，或是與其他車子的目的地不同，那該怎麼辦？這樣車主必須告訴車子他的意願，然後車子必須與其他車子溝通。或是車主用方向燈表示他的意願，然後車子要與附近的車子協調。要換到右邊的車道時，右車道前面一點的車子需要加速，後面的車子需要減速，以便騰出足夠的空間讓車子能安全轉換到右邊的車道。輕踩剎車就能示意車子要慢下來，或停下來，且附近的車子也會讓開來。
不同車群之間也能互相溝通，交換信息。是故，往一個方向的車群可以告訴反向車群他們將面臨的路況，像是塞車等等。另一方面，如果一個路段的車流密集到一定程度，車群的前導車會把有關的交通狀況傳達給後面的車子；告知它們有車禍、塞車或其他相關的交通狀況。
上述車群概念仍然還在實驗階段，要制定上述車群行為於真實的車子，仍有挑戰需要克服。挑戰之一是：在並非所有車輛都裝上無線通訊設備之前，應瞭解如何處理狀況。另一個挑戰是：路上的車子各式各樣，有的是全自動控制具備了無線通訊設備，有的設備是老舊的，有的根本沒有設備。車子是否要有能力辨認出哪些車的能力最有限，然後所有的車子都配合這些裝備最弱的車子？這些問題都還沒有答案。
此外還有更多的問題：設想有一輛反社會行為的車子進入車群，如果它想開得比車群速度快，只需加速穿越車群，自信其他的車子會讓路即可。如果只是一、兩輛車子有這種行為應該可行，可是如果其他的車子也跟著這樣做的話，便會造成災難。
再說，並非所有的車子都具有相同的能力。當有些車子還是人為控制時，我們得考慮每個人開車的技術和注意程度、頭腦是否清楚、是否分心等整體狀況。而且，卡車比轎車反應慢，需要較長的車間距離。不同的車子有不同的加速、減速和轉彎的性能。
雖然車群的觀念有這麼多的缺點，但仍有其好處。因為成群的車子之間的車距短，在一條公路上就可以容納更多的車子。再說，一般而言，公路上車子愈多，車速會因而降低。成群的車子要到達高一點的密度時，才會有這個問題。另外，緊靠行駛的車子，空氣的阻力比較小（這也是自行車比賽時運動員擠在一起的原因）。儘管有這些優點，成群的車子仍有待時日。
上面敘述的是一群車子在公路上行駛。如果是列隊的車子，情況又不一樣。一排車子是一群車子的簡化，以單一向度運作，後面的車只需正確模仿前車的動作、車速。如果車子排成一字隊行，完全同步，則只有最前面一輛車需要司機，其他的就緊接在後。之前提到一些車群的好處也可應用於此：例如，交通流量可以增加與風阻會減少。這個觀念已經在公路上實驗過，證實交通流量會大大增加。就像車群觀念的缺點一樣，如果有車進出車隊，車隊含有不同類別的車子時，或是有的車子沒有安裝自動無線通訊系統時，車隊方式也照樣會面臨到困難。
車群和車隊的構想，只是現代汽車交通自動化的構想的一小部分例子。事實上，車隊的構想在車子已備有某種類型的適應性定速系統的情況下，很容易就可以做到。當一部車子插入前方時，定速系統會適當調變時速，以保持安全距離。交通擁擠慢速時，車與車之間的距離會自動調近，車速高時，車距會調高，在完全自動化系統中，車距可以縮小，甚至車速增加也無需增加更多的車距。只要系統中不需要人工的控制，車流就會很順暢，當然這要靠系統作用良好，沒有突發事件發生。
車隊的順利運作，必須依賴完全自動化的剎車、方向盤和速度控制系統。而且，系統還需要具有高度可靠性，最好是一個可靠性絕對沒有問題的系統。就像車群的構想一樣，車隊的構想仍難在今日的交通狀況下實施，因為有很多車子尚未符合車隊的必要條件。我們應該如何將自動化和非自動化汽車分離？駕駛如何進入或離開一個車隊？萬一發生什麼意外時該怎麼辦？
車群的構想在實驗室中運作良好，可是難以想像用於公路上，車隊的構想則可行性比較高。我可以想像公路上有特定專供車隊使用的車道。進入專用車道之前，車子要先經過檢查，確定無線通訊系統和其他的控制系統都正常運作。車隊的方法可以增加交通流量、減少塞車、節省燃料。這似乎是一個好的構想，當然啦，困難在於如何使車子安全進入和離開車隊，和如何執行必要設備的裝設。
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