黎小潔
可以肯定的是自動駕駛全面實現的最大阻礙最終不是研發技術上的難題。
現在我國已經實現低速無人駕駛車輛的量產，比如智行者科技在大學裡投放的低速物流小車蝸必答，是解決了校園的最後一公里問題。
南京某大學的低速循環公交車也已經上路有些時間。
百度在雄安新區展示的無人駕駛乘用車，其中道路清掃車也會很快落地量產。
這些都是低速無人駕駛車輛在社會的逐步應用表現。
而高速和綜合路況的自動駕駛車輛今年北京和上海都開通了無人駕駛開放測試道路，和我們考駕照形式差不多，在規定的標有無人駕駛測試的社會道路上進行行駛，根據社會其他車輛和行人，路況等因素不斷優化自動駕駛車輛。
自動駕駛車輛替代人工駕駛車輛的最大挑戰有兩3點∶
其一是高昂的價格，無人駕駛車輛硬件對精度要求極高，一臺車要配備多個激光雷達，超聲波雷達，毫米波雷達，圖像設備等，現在一個64線的激光雷達的價格就達到了50萬元，可想如若實現一臺無人駕駛的車輛造價成本是個不菲的數目。只有大量的訂單量產才能後降低設備的價格。
其二是改造升級適應無人駕駛車輛的道路優化。我國的道路規劃還在不斷的發展階段，除了黃色雙實線的標記比較清楚外，很多道路的白色車道線，停止線，人行線等缺乏養護模糊不清，這讓自動駕駛車輛真正上路後很難實現路況的甄別處理。
另外各地的信號燈位置不同，有的在馬路兩側，有的在馬路正上方，有的在路口中間，有的路口沒有信號燈，這就會讓無人駕駛車輛形成誤判做出錯誤的決策。
還有就是我們人的素質參差不齊，闖紅燈，闖禁行，逆行，電動車穿插，鬼探頭，也會對自動駕駛車輛的判斷增加一定挑戰。
所以道路的優化配套設施，自動駕駛法規的出臺這些大的環境，社會影響因素是需要一個比較漫長的時間方可以實現。
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