據外媒報道，目前，全球車企和諸多初創公司利用各類技術提升車輛的“視覺”能力及對駕駛環境的應對。然而，各類技術也存在諸多限制及可靠性要求，如下：

攝像頭：攝像頭采用光波來探查環境，務必獲得先進機器學習的支持，實現圖像識別。攝像頭在識別圖形方面的效率最高，但其探查精度及對環境的應變能力會受到強光、暴雨、漆黑夜間的影響。

雷達：其技術與飛機用導航類似，該類系統利用電磁波（electromagnetic waves）提供最精準的目標物間距。車載雷達的數量越多，圖像的精度就越高，但這會提升其雷達相互干擾的幾率。不同的電磁波頻率可被用于研發不同的外部世界感知能力，提供遠距離視圖及近距離詳圖。

激光雷達：該類系統可利用脈沖激光及其反射來精準地探查外部世界，其高精度近距離圖像效果最佳。該系統于攝像頭類似，環境對其性能的影響極大，特別是在不同光照條件下，需要進行響應的校準。

V2X：該技術涉及車間通信（V2V）、車輛對信號通信、車輛對云端通信、車輛對一切通信（V2X）。該類車聯網技術可利用無線通信技術，提升駕駛的安全性。憑借該類車載通信技術，車輛可了解周邊車輛的駕駛動向，并進行高效地操作調節，效率遠高于人類駕駛員的操控。當視線外的交通流發生變化且其他傳感器無法探查該變化時，還能向駕駛員發送警示信息。但該類技術需要強大的交通基礎設施來支持，并確保車輛采用標準化的通信。此外，無線網絡連接需要達到嚴苛的要求，特別是在車輛時，務必要確保網絡連接的穩定性。

為此，眾多車企還需要開展大量嚴苛的測試。該類傳感器及信號容易受到周邊信號的影響，容易引起混亂，暴雨或大學也會對其硬件設施造成影響。盡管存在上述挑戰，但上述技術及設備務必要確保能提供精準的、始終如一的探查結果，供人類駕駛員使用。這樣，該類自動駕駛技術才能獲得人們真正的信賴。

（作者：李文龍）

審核編輯 黃昊宇