一、智能駕駛的挑戰

　　1、技術挑戰

　　傳感器性能受限 ：激光雷達、攝像頭及毫米波雷達等傳感器在惡劣天氣下感知能力有限，難以準確識別障礙物及道路狀況。

　　決策算法復雜 ：自動駕駛系統需在復雜交通環境中做出安全、高效且合規的決策，對算法智能性及適應性要求極高。

　　跨領域技術融合難 ：自動駕駛技術融合計算機視覺、傳感器技術、通信技術、人工智能算法等多個領域，整合難度大。

　　計算能力需求大 ：處理大量傳感器數據及復雜算法需強大計算能力，增加車輛成本及能耗。

　　數據豐富度不足 ：自動駕駛技術需大量豐富場景數據進行算法訓練，但邊緣場景數據獲取成本高，需大量行駛里程積累。

　　2、法規挑戰

　　法律法規不健全 ：自動駕駛汽車發展需相應法規和政策支持，但目前相關法律法規尚不完善，制約商業化應用。

　　國際法規不統一 ：各國對自動駕駛法律規定不一，增加跨國研發和運營難度。

　　3、基礎設施挑戰：

　　道路基礎設施不適應 ：自動駕駛汽車需與道路基礎設施交互，但許多基礎設施尚未完全適應自動駕駛汽車需求，影響性能和安全性。

　　通信基礎設施滯后 ：車與車、車與基礎設施間通信存在延遲，可能影響實時決策和控制。

　　4、社會接受度挑戰

　　公眾信任缺失 ：受自動駕駛事故報道影響，公眾對技術安全性和可靠性存疑，影響廣泛應用和推廣。

　　倫理和道德爭議 ：自動駕駛系統處理緊急情況時可能涉及倫理問題，如碰撞選擇保護對象，缺乏明確倫理準則。

　　5、經濟挑戰

　　研發成本高昂 ：從傳感器研發到算法優化，再到大規模測試和驗證，均需巨額資金投入。

　　二、智能駕駛需注意安全

　　根據市場監管總局(標準委)批準發布的《汽車駕駛自動化分級》國家推薦標準，自動駕駛技術被分為L0到L5六個級別。其中，L1到L2級的自動駕駛被稱為“智能輔助駕駛”，系統輔助人在部分環境下執行自動駕駛任務，人需要保持隨時可接管的狀態;即使進入L3到L4級階段，仍需要人保持接管的能力，及時處理特殊情況;直至L5級階段，系統實現高度自動化，才不再需要人的介入。

　　時至目前，國內準許商用的自動輔助駕駛均為L2級別。這意味著，開啟智能輔助系統后，仍然可能出現場景無法識別、誤識別、目標丟失等問題。比如，高速路上萬一出現側翻卡車等靜態物體，輔助駕駛系統很可能出現失靈現象，如果駕駛人不果斷采取措施，后果不堪設想。

　　一段時間以來，智能輔助駕駛系統失控導致的交通事故時有發生，有的造成了十分嚴重的后果，教訓極其深刻。有的駕駛人誤認為“輔助駕駛”就是車自己開，駕駛人可以放手不管，結果“倚了草鞋戳了腳”。大量案例表明，大部分駕駛人并非真的迷信自動駕駛，而是因為交通安全意識和法律意識淡薄，潛滋暗長的僥幸心理突破了安全行車思想防線。對這些人而言，就算沒有智能輔助駕駛系統，他們照樣可能在行駛中玩手機、打瞌睡等，安全隱患依然與其如影隨形。一再突破法律底線，出事就是早晚的事。

　　正如公安部交通管理局有關負責人所言：“參與道路交通的每一個人、每一輛車都可能對道路交通安全產生巨大影響。人的因素在道路交通事故成因中占比超過90%�！避嚨溍陀诨�，既往發生的一場場交通事故，一再印證“僥幸是不幸的起源，不幸必成僥幸的終點”的道理，并警醒人們：自動駕駛固然輕松愜意，但安全行車來不得絲毫大意，些許的偷懶和取巧，很可能造成一生追悔莫及。

　　隨著智能駕駛技術不斷取得突破，我國正加快智能駕駛技術的應用步伐。在為之欣慰之余，還要清醒地認識到，必須與時俱進提升道路交通安全治理能力和水平，加強隱患排查整治工作，這涉及政府部門、車企、互聯網平臺、駕駛人等多個主體，需要各方共同努力、協同推進。

　　對公安交管等部門而言，首先要下足“笨功夫”，認真分析研究使用智能輔助駕駛模式駕駛違法行為發生的規律特點，以更加主動的姿態履行好監管職責，抓早抓小、嚴抓嚴管。其次，還要善用科技“巧勁”，加快實施大數據戰略，打造“智慧交管”新模式，提高糾違查處率，增強威懾力。