据外媒报导，目前，全球车企和诸多初创公司利用各类技术提高车辆的“视觉”能力及对驾驶员环境的应付。然而，各类技术也不存在诸多容许及可靠性拒绝，如下：摄像头：摄像头使用光波来探查环境，切勿取得先进设备机器学习的反对，构建图像识别。摄像头在辨识图形方面的效率最低，但其探查精度及对环境的应变能力不会受到强光、暴雨、漆黑夜间的影响。

雷达：其技术与飞机用导航系统类似于，该类系统利用电磁波（electromagneticwaves）获取最精准的目标物间距。车载雷达的数量就越多，图像的精度就越高，但这不会提高其雷达互相阻碍的几率。

有所不同的电磁波频率可被用作研发有所不同的外部世界感官能力，获取远距离视图及近距离详图。激光雷达：该类系统可利用脉冲激光及其光线来精准地探查外部世界，其高精度近距离图像效果最佳。该系统于摄像头类似于，环境对其性能的影响很大，特别是在有所不同光照条件下，必须展开号召的校准。V2X：该技术牵涉到车间通信（V2V）、车辆对信号通信、车辆对云端通信、车辆对一切通信（V2X）。

该类车联网技术可利用无线通信技术，提高驾驶员的安全性。凭借该类车载通信技术，车辆可理解周边车辆的驾驶员动向，并展开高效地操作者调节，效率远高于人类驾驶员的操纵。当视线外的交通流发生变化且其他传感器无法探查该变化时，还能向驾驶员发送到警告信息。

但该类技术必须强劲的交通基础设施来反对，并保证车辆使用标准化的通信。此外，无线网络相连必须超过苛刻的拒绝，特别是在车辆时，切勿要保证网络连接的稳定性。

为此，众多车企还必须积极开展大量苛刻的测试。该类传感器及信号更容易受到周边信号的影响，更容易引发恐慌，暴雨或大学也不会对其硬件设施导致影响。

尽管不存在上述挑战，但上述技术及设备切勿要保证能获取精准的、始终如一的探查结果，可供人类驾驶员用于。这样，该类自动驾驶技术才能取得人们确实的信赖。

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