许多车辆还能完成最为麻烦的驾驶任务之一，平行泊车。我曾在林肯 MKS 车型中试用过这一功能，称为“主动停车辅助系统”(Active Park Assist)。该系统能够识别一个合适的车位，然后在驾驶员操作制动的同时执行近乎完美的倒车动作。第一次使用时，当车辆倒进空车位时看到方向盘如此大幅度转动时，我感觉很紧张，但随后即折服于这一功能的完美。
这一体验也牵动着逐渐升温的汽车自动化的一个最大难题：如何有效地将驾驶员技能与机器功能结合起来。在我试驾林肯车寻找停车位时，麻省理工学院老化实验室 (Age Lab) 的一位研究员 Bryan Reimer 就坐在副驾上，他当时正在通过林肯车研究驾驶员的行为。对于车辆系统选择的最初几个车位，他警告我不要接受，不是因为怀疑此项技术，而是怀疑我恢复车辆自动操作的能力。他指出林肯车可以自行停妥，仅在两头留出几寸距离，他说“您将永远无法倒车出来”。
对于认知科学家兼产品设计顾问 Don Norman 而言，如何确保自动化技术与人类行为相契合是一个课题，他在其 2007 年发表的专著《设计未来生活》(The Design of Future Things) 中对该课题进行了深入探讨。Norman 预见，随着汽车的自动化程度越来越高，将出现许多潜在问题；他指出，事实上一些问题已经开始显现。对配备自适应定速控制系统的汽车进行研究后发现，当汽车驶出匝道时，因为道路畅通，车辆会自动加速；而在变道时拉近与前方车辆的距离时，车辆可能突然减速，从而迫使后方车辆也突然施加制动。“完全自动化的汽车将更加安全，难就难在实现完全自动化的过渡过程，因为只有部分任务将被自动化”，他说。
但一些人很容易认为 Norman 所提出的问题短期内将会得以解决。毕竟谷歌已对一个几乎完全自动，或称为“自动驾驶”的混合动力车队测试了相当长的时间。这些车辆利用装在车顶的昂贵激光器对车辆的周遭环境进行 3D 映射并快速处理相关图片，从而迅速向其他车辆及行人提供反馈。谷歌公司称，这些车辆在计算机控制下已行驶 30 万公里，没出过一场事故。去年该公司还拍摄了一段视频：一个眼盲男子跟在其中一部车后面出行，安全地停在一个塔可钟 (Taco Bell) 店和一个干洗店前。
这一演示令人印象深刻、很打动人，但也很有迷惑性。真实的情况是，谷歌车辆经过的路线是一条已由驾驶员驾驶过至少一次的路线，而且车内驾驶座或副驾上始终配有一个驾驶员，以防万一发生事故。这不是纯粹为了使行人和其他汽车司机安心。尚无任何系统具备人类驾驶员应对高速情况下任何意外、灾难性突发事故的能力。
但如果需要对自动化操作进行持续监控，也会阻碍自动化的发展。在其办公室内，Reimer 向我展示了一幅描绘驾驶员表现与其当前所做事件数量之间关系的图表。毫不吃惊的是，在图表的一端，随着注意力分散，驾驶员表现大打折扣。而在另一端，即使没有让驾驶员分心的事情，其表现同样下降。车辆自动驾驶期间，一些人正在神游天外，因此出现需要接管车辆的情况时将会措手不及。
