（图片来源：克兰菲尔德大学）
据外媒报道，英国克兰菲尔德大学（Cranfield University）的研究人员参与了一个开拓性项目，旨在研发一种技术，从根本上减少高速公路上多车相撞的事故数量。该项目名为“多车避碰”（Multi-Car Collision Avoidance ，MuCCA），采用人工智能技术（AI）和车到车（V2V）通信技术指导自动驾驶汽车协同决策，以避免发生潜在事故。
MuCCA项目中的车辆成功在测试轨道上复制了真实英国高速公路上的场景，当车辆配备的技术探测到事故时，车辆能够通过无线电连接共享信息，而车载计算机能够算出最佳行车策略，以避开障碍物，然后安全地将车辆引导至商定好的路线，以避免发生事故。此外，该项目中的车辆还会避开其他车辆，避免突然刹车，因为突然刹车可能会导致追尾事故。在该项目中，克兰菲尔德大学负责研发车辆传感器和驾驶系统，让车辆的反应更像人类。
在未来10年内，网联自动驾驶汽车（CAV）有望变得越来越普遍，出现在道路上。不过，在可预见的未来，仍将有许多非自动驾驶、而是“人类驾驶”的车辆。在不久的将来，MuCCA项目中的车辆能够预测附近事故中人类驾驶员可能做出的行为。
尽管英国有些道路是全球最安全的道路，但在英国高速公路上，每年仍有大约4500起事故发生，造成1700人死亡，22000多人重伤。高速公路网络上发生的事故还会造成延误和拥堵，可能会给英国企业带来严重的经济影响，据估计，每年约造成80亿英镑的损失。
该项目由创新英国（Innovate UK）以及网联自动驾驶汽车中心（CCAV）提供资助，由Applus IDIADA领导的联盟与克兰菲尔德大学、Westfield Sports Cars、引擎制造商考斯沃斯（Cosworth）、SBD Automotive以及Connected Places Catapult联合开展。