自动驾驶技术需要解决的问题(自动驾驶技术存在的问题已经未来的发展)
自动驾驶要精准有效地解决问题，需要尽可能地保证所收集到的大数据的完备性但事实是，我们现在所掌握的数据漏洞百出比如，2015年，美国有630万起警方记录的交通事故，造成35万人死亡，244万人受伤但实际的交通事故数量。
另外，由于全向照明的技术原理，FLASH 激光雷达在测距上有绝对的局限性很难超过50m要达到更长的探测距离，需要更高的激光波长，所以不适合自动驾驶 实际上，MEMS 激光雷达就是将机械机构小型化电子化，通过微电子技术将MEMS微振镜。
传感器无法确保100%的准确率，需与高精度地图融合 对于这次优步自动驾驶车辆致路人死亡事件，高德集团自动驾驶车辆高精度地图产品专家姚灿认为，发展自动驾驶技术尚需在研发测试环节投入大量的时间精力，汽车行业也应始终保有。
一自动驾驶技术的难题还有很多自动驾驶是一个听起来很高大上的名词也是一个让很多人期待体验的一项新技术，那么当前，自动驾驶还有那些不得不面对的问题呢首先是这辆车对周边事物的判断精度，就是说如果一个物体从这。
但是随着谷歌自身商业化进程的滞步不前，后来者也开始迎头赶上，这其中最重要的事件，就是特斯拉自动辅助驾驶车型的量产 特斯拉与谷歌不同谷歌选择了一步到位直接研发L4级别完全自动驾驶技术，特斯拉则采取循序渐进的方式，先从L2级别的。
众所周知，几载经年，自动驾驶技术已越发成熟然则，在相关的自动驾驶标准方面，却仍旧比较缺乏，无“标”可依的自动驾驶何时实现商业化成为难题无疑，自动驾驶汽车要想“上路”，唯有相关标准“先行”才可 近日，韩国便一马当先，发布。
同时，这个问题有两点值得说明第一，自动驾驶技术的发展，不是一蹴而就的，两三年前我曾经写文章，表述一个观点，就是“自动驾驶就要来了，而且比我们想象的要快”，但是自动驾驶是一个复杂的体系，这个体系超越车辆本身。
在当下，自动驾驶技术的不成熟与安全隐患，同样是制约技术商业化落地行业发展的重要因素即便目前中国自动驾驶企业的MPI值与美国持平，也并不代表中国自动驾驶企业能够实现规模化商业落地事实上，大规模商用仍需考虑成本问题。
一是跨部门协同需要不断深入车联网的跨行业跨领域属性突出，涉及工信发展改革公安交通等多个部门，在政策重大专项标准制定试验示范等工作方面需要协同推进二是核心技术有待突破高端传感器新型汽车电子。
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