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试驾
场地地图进行了强化，这样汽车就知道街道具体情况，如果碰到障碍可以轻松应对。为什么需要一个细致的地图，主要是因为目前汽车传感器技术和应对策略能力有限。但是目前不论那个地图提供商，对目前道路描绘细致程度都不够。Google也只是绘制了全美640万公里道路其中的3220公里，完成这个目标是个庞大的工程。
3、更加优秀的传感器
无人驾驶实现的最基本要求是汽车必须具有视觉，怎样让汽车看到周围的一切呢？这就需要优秀的传感器了，让它能将周围的环境转换汽车电脑能够识别的语言，让汽车提前预知到危险。怎样的传感器才算是优秀传感器呢？例如路面上钉子和坑洞对汽车会造成威胁，汽车必须能够对它进行感知，但是如果地面上是普通的落叶呢？那么汽车能否出来识别出它是落叶还是钉子。就目前传感器，恐怕还达不到。无人驾驶汽车还必须快速判断路边行人或者汽车是否突然进入自己车道，这需要很快判断，目前传感器处理速度还未达到。这也就埋下了隐患。
4、汽车之间能否进行有效沟通
无人驾驶汽车要做到面对各种路况都能够行驶自如，甚至能够智能规划路线，车与车之间的沟通是少不了的。这样每个汽车在拥堵的时候，共享数据，然后再重新绘制自己的驾驶路线，避免拥堵的产生。但是现在如何做到汽车之间有效沟通，技术上还有待突破。
三、无人驾驶关键技术点
无人驾驶核心技术主要包括信息传递（车载网络）、环境感知（传感器）、定位导航（航迹推算、惯性导航、卫星定位、路标定位、地图匹配定位、视觉定位）、路径规划（环境地图、算法）、运动控制（油门控制、制动控制、主要算法、前馈与反馈控制系统等）几个方面。总结起来主要是智能化和网联化。由于涉及内容繁多，本文主要从两种智能化技术路径、传感器、车联网三个部分对无人驾驶进行浅析。
1. 两种无人驾驶技术路径
现有企业发展无人驾驶主要有两种路径: 1、对传统整车厂来说,采取“从硬到软”、逐步从ADAS过渡到自动驾驶是它们所愿意看到的无人驾驶实现路径；2、而以百度、谷歌为代表的互联网企业是以算法和系统为核心对硬件制造企业进行整合, 以人工智能、高精度地图和激光雷达等技术综合实现最高级别无人驾驶，未来商业模式主要是向整车厂提供无人驾驶系统以及软件服务,相对较为开放。未来两条无人驾驶之路或将共存。
1）传统车企业技术路线(ADAS)
先进驾驶辅助系统（Advanced Driver AssistantSystem），简称ADAS，是利用安装于车上的各式各样的传感器， 在第一时间收集车内外的环境数据， 进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理， 从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险， 以引起注意和提高安全性的主动安全技术。ADAS 采用的传感器主要有摄像头、雷达、激光和超声波等，可以探测光、热、压力或其它用于监测汽车状态的变量， 通常位于车辆的前后保险杠、侧视镜、驾驶杆内部或者挡风玻璃上。早期的ADAS 技术主要以被动式报警为主，当车辆检测到潜在危险时， 会发出警报提醒驾车者注意异常的车辆或道路情况。对于最新的ADAS 技术来说，主动式干预也很常见。ADAS是无人驾驶实现必由之路,渗透率持续提升。
实现ADAS第一步是借助于传感器感知行车周边环境信息,其中雷达系、视觉系传感器各有所长,传感器融合、优势互补是未来的趋势;第二步是依靠深度学习和算法对获取的信息进行处理决策,以Mobileye为代表的算法公司崛起显示了算法层在产业链中的核心价值;第三步是通过具体的执行器完成指令动作,零部件厂商凭借精密电控技术和对整车底层系统的理解在执行层环节具有先发优势。
ADAS系统主要由GPS和CCD相机探测模块、通信模块和控制模块等组成。其中，GPS和CCD相机探测模块通过GPS接收机接收GPS卫星信号，求出该车的经纬度坐标、速度、时间等信息，利用安装在汽车前部和后部的CCD相机，实时观察道路两旁的状况；通信模块可以发送检测到的相关信息并在相互靠近的汽车之间实时地传输行驶信息；控制模块可以在即将出现事故的时候做出主动控制，从而避免事故的发生。
