无人驾驶汽车目前还处于研究阶段，在特殊场景已经能够实现无人驾驶。在大规模商用之前需要解决一下几个方面的问题:

1、定位问题。这个问题主要受到成本的限制。我们要在HDMAP中确定自身所处的位置，可以通过一下几种方式，GNSS，IMU，LIDAR，CAMERA等传感器数据融合。当然想要达到厘米级别的定位，这些传感器精度是有要求的，所以导致传感器的价格十分昂贵。如何实现低成本，高精度定位将是一个值得研究的技术性问题。

2、可靠性问题。举一个例子，目前HDMAP数据量十分庞大，在大规模商用的场景下无法使用本地地图的模式，因此必须使用云端。这就导致与云端通信是否可靠，如果进入信号弱或者没有信号的场景，定位得不到更新。类似的可靠性问题还有很多，比如定位源失效，硬件挂掉了等等。这些需要无人驾驶工程师去一一解决的技术问题。

3、预测未来。

难题一：有限的智能无法替代人类思维

所谓无人驾驶技术，实际上是通过给汽车装上激光探测仪、雷达、3D全景摄像头、声音采集装置、近场感应设备等，让汽车具备一定的感知能力，然后配合以图像识别算法、声音识别算法、基于感知的避让算法以及紧急预警等一系列高级算法，让汽车根据感知到的信息进行运算并给出适当的决策。最后，通过地理信息数据库、用户指令数据库、经验数据库以及其他信息数据库等，让汽车除了“反应敏捷”、“聪明理性”之外，还能做到“知识渊博”。

无人驾驶技术最直接依赖的是我们当代的计算机技术，脱离不了人工智能技术的根本——当代计算机技术。而当代计算机技术的根本原理，又是由几十年前由被称作“计算机之父”的英国人阿兰•麦席森•图灵提出的一种叫做“有限状态机”的理论。该理论的大致内容就是，有很多很多但仍然是有限数量的存储器，存储器里边的状态可以根据要求被填入并根据给定的规律变化状态。通俗地说，把存储器的脑袋填满规则，然后让它做什么，它就只能按照规则去做，多一点都不行。

所以，这种计算机的聪明程度，取决于你告诉了它什么，它特别能“记忆”，也能根据你给它的规则进行一些简单的“归纳式”思考。但是，它不具备人类的“联想”和“演绎”能力。最简单的例子，没有人工智能技术能让计算机听了郭德纲的相声后会开怀大笑，这就是计算机和人的区别。

无人驾驶技术归根结底，就是建立在这个基本原理之上。我们利用计算机和传感器的各种先进特性，试图让无人驾驶技术看起来无所不能。但是，我们实际上在驾驶过程中面临的很多突发状况，却不是可以通过归纳总结能够规避的。无人驾驶技术不可能代替人来处理“给定规则”以外的事件。比如说，一个行人闯入行进路线，无人驾驶技术会使得车子制动并缓慢停下。但是，如果一个匪徒扛着AK47突然跑进行车路线，用枪瞄准汽车……我勒个去，想不下去了！老王觉得，如果计算机基础的图灵理论没有被颠覆式革新，再聪明的人工智能技术，也无法描绘出无人驾驶汽车的美好未来。

难题二：系统学终极理论难题无解

无人驾驶技术需要太多自身系统和周边系统的支持，通过各种传感器界定安全区间、辨别环境、规划行进路线。然而，从系统学的角度，一些核心原则是不能够被突破的。

比如说，“依赖越多的系统越脆弱”的系统原理。如果传感器出现问题，行径路线上数量繁多的区间感应器出现了故障，恰好备份系统也出现故障——马航370不在了，几年前甬温线也是因为信号区间设备遭到雷击以及备份系统失效导致的重大事故。一系列事件说明，系统的智能是以系统的复杂性为代价的，而复杂性带来的是风险环节的增多。同理，无人驾驶汽车作为高速行驶的交通工具，依赖太多内、外部的复杂支撑系统，任何一个风险点导致的代价都是不可估量的。

再比如说，“局部最优，全局未必最优”的原理。无人驾驶技术目前的重点是在汽车本身的人工智能程度，但实际上汽车本身的智能程度仅从单车角度去看，并不能能够解决所有问题。我们也许遇到这样的情况，开车去一个地方，基于智能算法的导航系统却放着大路不走，把我们指引到一条颠簸的乡间小路。原因就是导航系统在它的“视距”范围内，选取了它认为的“最佳路线”。殊不知，这条路线却是布满了各种坑坑洼洼的小路。可见，空间上的局部最优无法保证全局最优。同样道理，基于交通路况的导航原理，也有这样的问题。比如，导航仪发现二环前方路段拥堵，而此时三环是畅通的，于是就绕行往三环上引导。时空变幻，等车熬到三环上，三环开始堵车，二环却畅通了。所以，时间上的局部最优策略也不能保证全局最优。

类似这样的理论，在无人驾驶系统的“避撞算法”、“自适应寻路算法”理论上也应该会出现这样的问题，而且还是系统天生缺陷而不是可克服的短板，而这些缺陷在无人驾驶系统中可能造成危害也是难以预测和估量的。

难题三：商业利益排斥产业归一

有时候，因为商业利益的问题，人类科技并不见得能够发挥最优效率。比如，因为商业竞争，不同的电信通信制式WCDMA、TDS-CDMA、CDMA1X造成了各大运营商的重复建设；还有那句经典的“世界上最远的不是天涯和海角的距离，而是你的服务器在网通，而我的电脑接入的却是电信。” ……

无人驾驶汽车系统是一个需要全社会统筹的共享和共赢型系统，以使整体系统达到最优价值。但是，目前参与这项科技竞赛的角色太多，为了各自的商业利益最大化，各自为政。在这种商业利益割据的状态下，无人驾驶技术的成果共享、规范共循就难以达成，这是一种必然，同时也意味着路面上的无人驾驶汽车，在成熟度、安全度上各自不一，能够获得服务的区域也是各自不同，甚至还可能会因为制式差异以及协议互扰导致风险。无人驾驶技术要实现商业化应用，恐怕还有很长的路要走。

难题四：人类本性抗拒无人驾驶

无人驾驶汽车将强调车与人的配合，但最终控制权在于人。抛开人类对汽车的驾驭乐趣追寻不谈，人类本能的不安全感也使得无人驾驶技术从根本上不会被完全信赖。

比如，老王和老婆一起开车，每回老王开车，老婆就在一旁唧唧歪歪，一会儿说刹车太猛，一会儿又说并道太危险……可老王自己一点都没觉得。反过来，轮到老婆开车时，老王同样战战兢兢，觉得老婆开车居然如此彪悍，忽然发现身边这姑娘真是条女汉子……其实，我们俩人谁开车都没问题，只是方向盘和油门不在自己手里，“不安全感”预警系统就会启动，这是大自然通过千年万年的进化规律留在动物体内保命的本能，没有人能够抗拒。如今，把方向盘和油门交给一个不知道是谁的钢铁家伙，开在各种情况变化多端的路上……亲，你真的放心么？在老王看来，人类本能的不安全感是无人驾驶汽车未来能够真正使用或者被信任过程需要面临的最大障碍。此外，无人驾驶汽车在城市、山区等路况复杂的道路，在下雪、大雨、雾霾等极端天气下，以及缺乏数据的路段，无人车的传感器和数据处理能力有限，也还是需要进行人工干预的。

难题五：法律伦理问题待解

计算机能多大程度上代替人脑的决策，多年来在科学界与产业界一直是莫衷一是。人们担心未来的机器真的“智能”后，会脱离人类的控制，甚至与人类为敌，所以，科学家对机器人提出了三定律：第一定律——机器人不得伤害人，也不得见人受到伤害而袖手旁观；第二定律——机器人应服从人的一切命令，但不得违反第一定律；第三定律——机器人应保护自身的安全，但不得违反第一、第二定律。

无人驾驶技术实质上就是让汽车更具有向机器人方向靠近。那么，机器人界所面临的一切问题，都是无人驾驶技术发展过程中所面对的，甚至更多地涉及伦理和法律的问题。一旦无人驾驶汽车发生了交通事故，谁该承担相应责任，是车上乘客、是汽车生产商、还是软件公司呢？

目前，无人驾驶汽车在美国社会已引起相关法律方面的争议，主要集中在两点。其一，如果无人驾驶汽车遭遇交通事故，是由汽车制造商还是无人驾驶系统供应商承担责任？与此相关，无人驾驶汽车的汽车保险适用何种法律，也将是一个有待解决的问题。其二，如何保护无人驾驶汽车用户的行驶数据，使用户在驾驶过程中不被黑客入侵或者远程控制 ，同时保障用户行踪等个人隐私。老王认为，这些法律和伦理问题和技术问题一样难解决。

虽然，真正的无人驾驶汽车的普及还有一段很长的路要走，但是无人驾驶技术已经重新定义了未来的驾驶概念。对于完全无人驾驶，老王更看好利用无人驾驶技术辅助有人驾驶，用于弥补人类在反应速度和处理突发能力经验上的不足。我们有理由相信，随着电脑处理能力、传感器感应能力的不断加强，各地道路和天气数据库越来越完备，自动辅助驾驶技术将会更好的提升驾驶的乐趣。