据外媒报道，去年，微软（Microsoft）、IBM和亚马逊（Amazon）公司因使用对深色皮肤人种识别存在偏差的面部识别技术而受到指责。但是，现在自动驾驶汽车似乎也有同样的问题。

美国乔治亚理工大学（GeorgiaTech）研究人员的一项分析发现，自动驾驶汽车使用的行人检测系统，在识别较深肤色的人群方面存在困难。通过伯克利驾驶数据集视频（该数据集视频包括纽约、伯克利、旧金山和圣何塞的视频），研究人员能够研究行人检测系统对不同类型行人做出的反应。

研究人员选取了自动驾驶车辆上经常使用的8种图像识别系统，并根据Fitzpatrick皮肤类型表对每个系统如何识别肤色进行了评估。他们发现“此类系统在识别Fitzpatrick皮肤类型介于4至6，即较深色肤色时，普遍表现较差。”

当然，视频拍摄时间或是衣服颜色等一些因素也可能导致结果不准确。但是，研究人员也发现，仅根据肤色，系统识别肤色较深行人的准确率平均下降了5%。如果系统无法识别行人，计算机会不知道如何预测行人的行为，行人被撞的风险就会更大。

许多自动驾驶汽车会结合使用激光雷达（LiDAR）、雷达、其他传感器以及摄像头。有些自动驾驶汽车公司则严重依赖摄像头，如特斯拉（Tesla）的半自动驾驶Autopilot系统。总部位于硅谷的Ambarella公司也正在研发一款几乎完全依赖摄像头的自动驾驶系统。

但是，也并非所有的公司都使用摄像头。Blackmore公司就专注于多普勒激光雷达，因此着装和肤色对于它来说没有影响。此外，该激光雷达还可测量物体的速度，专注于正在移动的物体，而不是树木和邮箱等静止的物体。