據外媒報道，雖然美國的匹茲堡和硅谷都在忙于研發和測試自動駕駛汽車，但是一旦詢問參與自動駕駛汽車計劃的人，什么時候可以在各大城市看到自動駕駛汽車搭載乘客時，得到的普遍答案就是，不會很快實現。2018年3月，亞利桑那州發生了一起優步自動駕駛汽車致命撞車事故，導致了自動駕駛發展緩慢，很大原因在于傷害了公眾對車輛安全性的認知。各大公司放慢了自動駕駛汽車研究速度，變得更加謹慎。究竟是哪些因素給自動駕駛汽車的普及造成了麻煩，我們一起來看看。

難關1、 惡劣天氣

積雪覆蓋道路時，會阻擋到車道的視線，但是車輛攝像頭需要依靠車道才尋找道路。目前，研究人員還未找到解決該問題的方法，這也是為什么自動駕駛測試都在亞利桑那州和加利福尼亞州等氣候溫暖的地方進行。大雪、暴雨、大霧和沙塵暴會阻礙攝像頭的視野，激光傳感器發射出來的光束會被雪花反射，認為雪花是障礙物，雷達雖然不受此類天氣干擾，但是其看不到自動駕駛車輛計算機所需的物體的形狀，無法判斷是什么物體。

密歇根大學MCity自動駕駛車輛測試實驗室主任格雷·戈麥奎爾表示，研究人員正研究使用不同光束波長的激光傳感器來穿過雪花看到物體。此外，研究人員也在研發各種軟件，讓車輛能夠區分真正的障礙物、雪花、雨、霧以及其他狀況。

難關2、車道線和路沿

全球范圍內的道路標記線都不同，有些地方甚至根本沒有道路標記線，而且車道線也不是標準的，因此自動駕駛汽車需要學會如何在不同城市里駕駛。

有些地方沒有路沿幫助車輛判斷車道的寬度也是個麻煩，例如，有很多自動駕駛汽車在匹茲堡的工業“狹長地帶”進行測試，該市在狹窄的車道上劃線以標示車輛應該在何處停車。有時兩條車道標記線相隔太遠，而建筑物又離街道非常近，自動駕駛汽車如果停在車道線內會看不見十字路口的交通情況。

難關3、安全問題

在外界看來，自動駕駛雖然理想豐滿，但卻暗藏著許多安全問題，其一是數據采集問題，如碰到傳感器損壞和路況信息采集困難情況，自動駕駛車輛會因決策失誤造成交通事故；其二則是死亡藍屏問題，即臨時性網絡中斷造成系統故障，同樣會造成車輛交通事故；其三則是黑客攻擊問題。

此外，自動駕駛還依賴于智能汽車標準、智能交通體系和智能汽車法規成熟，其中智能汽車標準要求加快汽車行業為中心，信息、電子、交通和互聯網等不同行業協同，來建設通用的軟硬件接口和數據通信協議，智能交通體系則需通過智能汽車試點示范項目，鋪設智能交通道路網，智能汽車法規則是要明確自動駕駛車輛事故后責任判定。

難關4、與人類駕駛員打交道

多年來，自動駕駛汽車都必須與不遵守交通規則的人類駕駛員打交道，他們會并排停車或是直接停到其他車輛前面。最近在匹茲堡發生了一起交通堵塞，當時一輛Argo自動駕駛汽車在右轉時突然停下，因為它無法決定是否應該繞過一輛并排停放的送貨卡車，最終被擋住了十字路口。

此外，人類駕駛員還會與其他駕駛員進行眼神接觸，以確保他們看的方向是正確的，而自動駕駛汽車仍在研發該項技術。而且有些人還反感機器人，據報道，鳳凰城附近的人們一直在騷擾Waymo的自動駕駛汽車。據《亞利桑那共和報》報道，在過去兩年中，錢德勒郊區記錄了至少21起案件，包括有人對著Waymo自動駕駛貨車揮舞著槍，有人割破輪胎，向車扔石頭等，甚至還有一輛Jeep車六次逼停了該貨車。

難關5、消費者接受度

2018年發生的優步自動駕駛車輛撞車致死事故，不僅讓自動駕駛測試暫停了下來，也讓有朝一日坐上自動駕駛網約車的顧客感到不安。

在優步撞車事故發生之后進行的調查顯示，駕駛員不愿意放棄將車輛控制權交給計算機。美國汽車協會（AAA）的一項調查發現，73％的美國駕駛員害怕駕駛完全自動駕駛車輛，該比例高于2017年的63％。雖然從現在的實驗數據來看，自動駕駛的事故幾率已經相當低，至少比手動駕駛低，但是人們對于自己掌控之外的機器總會有更多要求，何況涉及到自己的人身安全。

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