自动驾驶技术一直是传统车企和新兴科技公司都在争抢的重要领域。像特斯拉、小鹏这些公司，都在加紧搞相关研发。不过呢，有些企业对这项技术期望太高，还急于求成，这说不定就成了它发展的阻碍，也让我们得好好看看自动驾驶真正遇到的问题。
智能驾驶要是想真正实现自动化，系统得特别稳定、可靠才行，这直接关系到使用时的安全。但现在，不管是把算力集中在车机电脑上，还是靠通信技术把决策交给远程算力中心，都有各自的问题。要是选前者，车机算力提高了，电量消耗就会大大增加，续航就会受很大影响；要是选后者，现在的网络通信技术没办法一直保持高效稳定连接，特别是在信号弱的地方，根本满足不了需求。这两条路好像都不好走。
现在，大多数车企都在搞辅助驾驶研发，可这项技术的局限还是很明显。从训练到部署，这些系统要靠后台算力中心进行数据推演，然后更新到车辆上。很多现有的辅助驾驶系统特别依赖高清地图和可靠的网络，这种对外部因素的依赖让系统在实际用起来的时候不太安全。地图信号的稳定性没法完全保证；另一旦网络传输延迟或者中断，车辆的决策反应就会变差，埋下隐患。
除了网络和算力问题，自动驾驶还得解决主动安全技术的难题。但实际上，现在所谓的纯视觉感知技术还不够好。汽车驾驶要避障，不仅得躲开动态目标，还得防止二次风险。这就意味着，自动驾驶得有更广的探测范围、更好的感知频率，光靠几个摄像头的纯视觉方案肯定不行。有些企业很快推出的功能，只能在某些驾驶场景下用，离完全可靠的无人驾驶还差得远呢。
更让人担心的是，行业里不少企业为了抢先占领市场，觉得快速迭代是应该的，甚至技术还没成熟就急着商业化。这种急于求成的做法给消费者带来了潜在风险。安全问题本来应该是自动驾驶技术迭代的底线，但有些从互联网、手机行业跨界来的企业习惯了快节奏，对安全和隐私问题不敏感，老是只看短期利益，不考虑长远。
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