假期看得到的数字产业课程，看到如题的这么一句话，比较有共鸣，分享一下。
文章里讲的是自动驾驶，自这个概念诞生那天起，我们就一直在讨论的一个“电车难题”：
一列失控的电车，马上要撞上轨道上的5个人，但是你可以选择扳动道岔，让电车转到另一条铁轨上，那条铁轨上只有1个人，请问你扳还是不扳？
在现代社会，我们更经常遇到的场景是：
汽车失控，眼看就要撞上行人，如果紧急转向，车子可能冲进路边的悬崖。那么，自动驾驶会怎么选，是优先保护乘客而撞向行人，还是优先保护行人而让乘客陷入危险？
上述两个问题，其实都是伦理道德问题，并不是技术问题，从技术角度，无论做什么选择，都不是一件很困难的事情。
但是伦理和道德问题，如果没有立法，其实是没有标准的。
所以，从一开始，我们就陷入到一个思维模式的怪圈里：
希望通过技术这种确定性的手段，去解决一个没有标准答案的伦理问题。
显然是无解的。（我还曾经琢磨过，现在看看，真的是人类一琢磨，上帝就发笑。）
所以作者换了一个思路来应对这种问题，就是如题的方法：技术带来的问题，就让技术来解决。
比如，我们是否能提前在距离危险300、500米时就减速，刹车，或可以提前提示行人注意安全，遵守交规，以此来规避这种问题，不要跟伦理道德扯到一起。
做到这一点，单车智能模式下，需要有更多的、更敏感的传感器，比如精度更高的毫米波雷达、超声和激光雷达，更全方位的超清摄像头。
单车智能只能做到范围有限的路况判断，如果有“车联网”和“车路协同”这种更系统化的方案，能够把更大范围内的路况信息提前处理好，并反馈给单车，那“电车难题”就有更大的应对空间了。
从技术上讲，目前的5G和AI算力都已经不是问题，未来需要的是更多复杂场景的深度学习算法的完善，这依赖于数据的积累和训练，同时，还有更低成本的解决方案。
所以，技术带来的问题，就让技术来解决，用这个思路再来看“电车难题”，解决方案才是最优的。
其实，我们应对日常的问题，也应该遵循一个“谁的问题，谁解决”，问题要有主体。
手段和资源可以是多样化的，但是“谁”这个关键，是要想清楚的。
