无人驾驶的车技术瓶颈有哪些？

无人驾驶的车技术瓶颈不少。

感知层面，摄像头视觉感知虽接近人眼且成本低，但视频信号转化要大量训练数据和算法算力，识别不了未训练过的障碍物，强光环境识别难。

激光雷达探测范围广，可暴雨大雾天测距不准，信息量太大要强大软硬件支持，成本还高。

毫米波能应对恶劣天气，却只能识别角度和距离。

多传感器融合感知系统能互补，可时空同步、芯片算力、信息统一获取得解决。

决策方面，硬件芯片要求高，供应商集中易受贸易禁令影响，软件机器学习算法多样，没达 100%安全得大量测试验证。

激光雷达在测距方法、激光器、探测器、扫描模块有技术路线争议。

决策规划上，特殊场景像车里有临盆孕妇，竞争和非常规策略要克服。

端到端自动驾驶没法系统化解释分析，出问题不好解决。

还有技术集成、安全设计、网络安全、法规完善、公众接纳度、黑客袭击风险、通信不畅、AI 处理能力、手动驾驶接管不稳定、道路交通法、导航精确程度、道路升级改造等一堆问题。

解决这些瓶颈得一步步来，比如加大对感知技术的研发投入，优化算法算力提高摄像头性能，改进激光雷达在恶劣天气的表现，融合多传感器时提升芯片算力做好信息同步获取。

决策方面，突破硬件芯片限制，丰富供应商，软件算法要大量测试保证安全。

激光雷达技术路线得统一标准，决策规划特殊场景要多模拟训练。

技术集成、安全设计等全面优化，完善法规让无人驾驶有法可依，加强网络安全防止黑客袭击，提升通信能力保证信息畅通，增强 AI 处理能力，稳定手动驾驶接管，提高导航精度，改造道路适应无人驾驶。