無(wú)人駕駛的車目前面臨應(yīng)對(duì)“意外遭遇”能力不足、理解“預(yù)行為”有困難、“人-車自然交互”存在難題、復(fù)雜交通場(chǎng)景感知不周密，以及精度和穩(wěn)定性欠佳等技術(shù)挑戰(zhàn)。在實(shí)際行駛中，道路突發(fā)狀況需要車輛感知和反應(yīng)精準(zhǔn)，可當(dāng)前系統(tǒng)還難以做到；預(yù)測(cè)他車和行人動(dòng)作也缺乏足夠先進(jìn)算法和數(shù)據(jù)支撐；乘客與車輛交流的無(wú)障礙實(shí)現(xiàn)尚需努力；復(fù)雜場(chǎng)景感知對(duì)計(jì)算機(jī)要求高；全球多樣路況與規(guī)則也考驗(yàn)著車輛感知響應(yīng)。

除了上述提到的挑戰(zhàn)，傳感器的精度和可靠性也有待進(jìn)一步提高。在復(fù)雜的自然環(huán)境下，比如暴雨傾盆、大霧彌漫或者沙塵漫天時(shí)，傳感器很容易受到干擾，出現(xiàn)誤判的情況。這可能導(dǎo)致無(wú)人駕駛汽車對(duì)周圍物體的識(shí)別出現(xiàn)偏差，進(jìn)而做出錯(cuò)誤的決策，危及行車安全。

決策算法的安全性和魯棒性同樣需要優(yōu)化。盡管目前的算法已經(jīng)能夠應(yīng)對(duì)大部分常規(guī)情況，但面對(duì)一些極為罕見卻又極其危險(xiǎn)的突發(fā)狀況時(shí)，就顯得力不從心。例如，遇到突然闖入車道的動(dòng)物，或者其他車輛做出非常規(guī)的危險(xiǎn)動(dòng)作時(shí)，現(xiàn)有的算法可能無(wú)法及時(shí)、準(zhǔn)確地給出應(yīng)對(duì)策略。

通信技術(shù)方面，延遲和穩(wěn)定性問(wèn)題也不容忽視。無(wú)人駕駛汽車依靠通信技術(shù)來(lái)接收指令、傳輸數(shù)據(jù)，如果通信出現(xiàn)延遲或者不穩(wěn)定，汽車的決策和執(zhí)行就會(huì)受到影響。比如，在高速行駛過(guò)程中，一個(gè)指令因?yàn)橥ㄐ叛舆t未能及時(shí)傳達(dá)，汽車就可能錯(cuò)過(guò)最佳的操作時(shí)機(jī)。

無(wú)人駕駛汽車要真正實(shí)現(xiàn)廣泛應(yīng)用，還有很長(zhǎng)的路要走。需要不斷提升傳感器的精度與可靠性，優(yōu)化決策算法，突破通信技術(shù)瓶頸。只有克服這些技術(shù)挑戰(zhàn)，無(wú)人駕駛汽車才能以更加安全、可靠的姿態(tài)行駛在道路上，為人們帶來(lái)更加便捷的出行體驗(yàn)。