3、人工智能障碍目前的“人工智能”技术 ， 让汽车难以在短期内实现无人驾驶 。
谷歌在向美国相关部门提供的一份报告显示 ， 在之前的14 个月测试中 ， 其无人驾驶汽车总共 “主动脱离无人驾驶状态” 272 次 ， 除了“主动脱离无人驾驶状态之外”， 还有 69 次驾驶员选择取消无人驾驶状态的情况 。
谷歌表示 ， 如果没有驾驶员的介入 ， 无人驾驶车可能会发生13 次交通碰撞事故 。
特斯拉搭载的号称具有强大学习能力的OTA 系统也同样被曝出有认知缺陷 ， 比如其暂时不能识别红绿灯系统 。
如果经过红灯时 。

21、前方恰好有车 ， 那么特斯拉可以刹停 ， 但是一旦前方没车 ， 特斯拉并不能精彩文档实用标准文案做到自动停车 。
4、通信技术障碍无人驾驶技术都是依靠不断测试出来的固定程序算法 ， 这种固定的算法给无人驾驶技术带来了很大的不确定性 ， 毕竟在路上汽车锁面临的具体情况跟固定算法中的实际情况相差很大 ， 所以无人驾驶技术需要跟实时的通讯挂钩 ， 所有的困难都可以通过网络实时沟通处理 。
而且无人驾驶需要实时网络更新路况和获取大量信息 。
因此 ， 无人驾驶的推广 ， 需要大带宽、低延迟的5G 网络的能力 ， 它是自动驾驶安全可靠的有效保证 。
5、车联网障碍V2X， 指的是车辆与周围的移动交通控制系统实现交互的技术 ， X 可以是车辆 ， 可以是红绿灯等交通设 。

22、施 ， 也可以是云端数据库 ， 最终目的都是为了帮助自动驾驶车辆掌握实时驾驶信息和路况信息 ，结合车辆工程算法做出决策 ， 是自动驾驶车辆迈向无人驾驶阶段的关键 。
目前的 V2X 技术只能实现最简单的应用场景应用 ， 如车辆与交通灯、其他车辆、障碍物等 ， 还无法与传感器数据进行融合 ， 且通信端的信息无法百分之百地保证精确 。
此外 ， 当前具备 V2X 通讯能力的车型太少了 ， 安装在道路上的通讯基础设施也太少了 。
2.4.2 法律难题1、电车难题精彩文档实用标准文案自动驾驶技术可能涉及的立法领域包括：车辆许可制度（包括测试制度、量产制度、批准制度、事故鉴定制度等）、车辆技术标准、驾驶员资格制度、 道路交通规范、交通事故责任制度 。

23、、 产品责任制度 ， 甚至驾驶人或乘客的数据隐私保护制度等 。
2、保险制度与责任难题关于无人驾驶的保险制度也是难题 ， 包括无过错责任的适用 ，追责方式 ， 存在接管情形下的责任判定 ， 等等 。
当无人驾驶发生事故并造成人员伤亡时 ，应该怎样由谁来承担责任？由车主承担 ， 由安装自驾系统的汽车制造商承担 ， 还是由编写软件的程序员承担？2.4.3 伦理难题1、电车难题当出现刹车不及的情况时 ， 司机只有两个选择：（1）保持直行 ， 撞向前面的 5 名路人 ， 其结果可能不幸全部撞死； （2）紧急转弯 ， 结果可能撞死路边的一位行人 。
遇到电车难题 ，无人驾驶系统应该如何选择？2、保护车主还是行人在无人驾驶状态下 ，当可能出现重大险情的时候 。

24、 ，到底是优先保护车主 ， 还是优先保护行人？2.5 自动驾驶市场规模与前景目前 ， 无人驾驶汽车整体处于内测阶段 ， 但辅助驾驶系统ADAS已逐渐应用于新车 。
根据艾媒咨询数据 ， 2016 年全球 ADAS 市场规精彩文档实用标准文案模约为 40 亿美元， 法律法规是限制自动驾驶发展的主要因素 。
随着技术的成熟与产业化和各国政府对自动驾驶的支持 ， 未来自动驾驶市场规模将加速增长 。
英国著名市场研究机构TechNavio 和Strategy Analysis预测 ， 2020 年全球 ADAS 市场规模将在 176 亿 300亿美元 。
以此计算 ，2016-2020 年年均增长率在45%-65%。
2.6 自动驾驶行业发 。

25、展趋势从自动驾驶国内外整个发展情况来看 ，美德引领自动驾驶产业发展大潮 ， 日本、韩国迅速觉醒 ， 我国呈追赶态势。
具体而言 ， 体现出以下几个趋势：2.6.1 以尽快商用为目标 ， 2020 年是重要时间节点在路面测试方面 ， 美、德、日、韩、我国均积极推进路测 ， 作为自动驾驶汽车应用的基础 。
从国际看 ， 各国纷纷将2020 年作为重要时间节点 ， 希望届时实现自动驾驶汽车全面部署 。
2.6.2 以网联汽车为方向 ， 推动系统研发和通信标准统一从目前产业趋势来看 ， 多数企业采取了网联汽车（ConnectedCars）的发展路径 ， 加快芯片处理能力、自动驾驶认知系统研发 ， 推动统一车辆通信标准的出台 。

稿源：(未知)

【傻大方】网址：/a/2021/0820/0023836663.html

标题：完整|(完整word版)2018年自动驾驶行业分析报告地报告材料之全球篇( 四 )