无人驾驶智能汽车的技术瓶颈有哪些？

无人驾驶智能汽车在技术上面临诸多瓶颈，这些瓶颈制约了自动驾驶技术的发展。

目前，自动驾驶技术有两种路线：单车智能自动驾驶和车路协同自动驾驶。前者更容易从技术层面落地，但后者更多得到政策支持。当前，100%自动驾驶尚未实现，一些企业只能在单一场景下实现量产。为了实现高阶自动驾驶，需要增加车载传感器的数量，但这也意味着成本的提高。

精确导航技术是另一个关键因素。要达到完全自动驾驶，需要厘米级的导航精度。这要求道路必须进行升级改造，例如车道线清晰，红绿灯设置规范。同时，人工智能技术需要高度发展，并与导航和物联网技术融合。

道路交通法规也需要修改和完善，以明确无人驾驶汽车的道路规定和事故责任认定。此外，语音识别控制技术也面临诸多挑战，例如在嘈杂环境中难以分辨特定声音曲线，中文识别技术难度高，无法顾及所有词语含义和方言。交互模式不成熟，需要特定词汇唤醒，反应时间长，回答生硬，误操作几率大，可能影响安全。

自动驾驶技术路径也存在争议。我国更偏向类似特斯拉的渐进路线，但此前特斯拉车主使用辅助驾驶模式致死案例令人担忧。如何保证低级自动驾驶阶段驾驶者安全成为热点问题。

感知系统在识别和分类异形障碍物方面还有很长的路要走，激光雷达在测距、激光器、激光波长、探测器、扫描模块等方面的技术路线尚未统一。决策规划方面，面对极端场景，例如车里是孕妇或后面是特殊任务车辆，基于规则的自动驾驶决策规划模块难以应对。端到端自动驾驶采用的深度神经网络是黑盒子，出现问题时难以对症下药，只能靠更多数据训练解决。

此外，还面临复杂天气下的感知能力、安全设计、网络安全、法规不完善、公众接纳度低等问题，这些都需要技术上的创新和突破。