
1.局限性高
無人駕駛汽車在其“視覺能力”方面無法達到人腦的高度,其傳感器通過紅外攝像和普通攝像兩種技術完成道路環境的收集。當車輛在人口密集的樓房建筑區、事故區域或者其他有人通過通用手勢信號來指揮車輛在此區域通行時,無人汽車將遇到判斷難題。另外,道路存在信號標志老舊變形等情況出現,無人汽車可能產生誤識或者漏識,造成不必要的事故。
2.人文接受程度問題
社會對無人駕駛汽車依然存在諸多疑問,如當無人駕駛汽車行駛在這個人口稠密的世界時,發現已經無法避免事故的發生時,智能計算機應該選擇沖向馬路的行人還是直接撞擊迎面而來的車輛?在受到外部虛擬網絡攻擊后是否還可以維持完全駕駛?未被Google或GPS完全測繪的道路如何行使等。無人駕駛汽車在法律法規方面同樣存在極大的挑戰。如產品責任,立法和多重管轄權等。無人汽車與有人汽車發生事故責任判定和無人汽車之間發生事故責任判定等。
3.安全防御性低
軟件安全公司Security Innovation首席科學家喬納桑·佩蒂特(Jonathan Petit)表示,大部分無人駕駛汽車探測障礙物的激光雷達系統只需一個成本不到60美元的裝置即可破解。佩蒂特表示,通過這一裝置,黑客可以在任何位置設置實際并不存在的汽車、行人,或是墻壁,導致無人駕駛汽車的行駛速度放慢,甚至寸步難行。其相關論文已在歐洲黑帽安全大會上發表 。
看來對于無人駕駛我們并不能太樂觀,這些問題的解決是一個漫長的過程。