據(jù)外媒報道，眾多車企與技術公司紛紛預測，聲稱自動駕駛車輛最快將于2020年上路行駛，甚至將在此后的短短數(shù)年內(nèi)徹底改變我們的出行方式。事實上，自動駕駛汽車的上路時間可能會拖得更久，制約因素有以下五點：
1.技術
無人駕駛汽車依賴于激光雷達技術（LIDAR），聽起來令人十分詫異。LIDAR是光探測和測距（light detection and ranging）的縮寫，該技術賦予車輛“查看（see）”周邊環(huán)境的能力，該技術利用激光來探查、測量并識別車輛周邊的目標物。
這類傳感器價格昂貴，制作難度大，也較難購得。此外，工程師在對車輛進行實地測試時，還發(fā)現(xiàn)了許多早前未暴露出來的問題，例如：氣候條件。
在基礎設施方面也同樣存在技術難題：車間通信技術（V2V）、為車輛導航提供助力的智能道路、實現(xiàn)快速升級并提供實時導航的5G網(wǎng)絡及交通燈信號控制功能。上述所有技術要點均未獲得切實保障，也未在全國范圍內(nèi)形成統(tǒng)一的標準。
此外，還有許多道路上的新限制因素及障礙，如澳洲公路上的袋鼠及各地差別迥異的氣候條件，上述因素都將延緩自動駕駛汽車的發(fā)展。
2.人才
目前，自動駕駛汽車研發(fā)人員嚴重匱乏。許多大牌公司紛紛將目光轉(zhuǎn)向大學院校，而后者則抱怨許多研究型人才被挖角，嚴重影響其技術研發(fā)。
未來各公司將圍繞尖端人才進行挖角，勢必會引起些許訴訟官司，而培養(yǎng)新一代的工程師也是件極為耗時的工作。顯然，人才匱乏也將拖慢自動駕駛汽車的研發(fā)。
3. 知識產(chǎn)權
很快，汽車業(yè)將出現(xiàn)專利戰(zhàn)爭。在2010-2015年期間，自動駕駛汽車的技術專利數(shù)量已多達2.2萬個。隨著技術專利的不斷增多，許多公司在技術研發(fā)過程中必然會為了技術專利的知識產(chǎn)權歸屬而對簿公堂。
某些基礎性技術（支撐性技術）十分重要，且無法用其他技術來替代，其歸屬將決定參與到自動駕駛汽車研發(fā)的公司數(shù)量。該類技術的研發(fā)需要消耗大量的金錢，某些合作研發(fā)的技術也會隨著合作關系發(fā)生變化而遭遇變故，上述因素也將拖慢自動駕駛技術的研發(fā)。
4.安全性
通常駕駛員是不太懂SAE劃定的1級自動駕駛與5級自動駕駛間的具體差別的，他（她）們通常只考慮安全性。
以特斯拉的Autopilot技術為例，早前發(fā)生過一起交通致死事故，近期還發(fā)生了一起追尾消防車的事故，好在追尾事故并未造成人員傷亡。
然而，仍有許多公司及聯(lián)邦調(diào)查員指出，像搭載特斯拉Autopilot系統(tǒng)的車輛屬于半自動駕駛車輛，其危險程度遠高于常規(guī)車輛。顯然，聯(lián)邦調(diào)查員、因事故而產(chǎn)生的事故訴訟及消費者對汽車安全性的擔憂將延緩自動駕駛汽車的推廣與應用。
即使車輛不發(fā)生碰撞事故，車載網(wǎng)絡也可能遭到黑客們的網(wǎng)絡攻擊，這一點也令潛在用戶對自動駕駛汽車的安全性存疑。
5.非預期后果（意外后果，unintended consequences）
目前，人們對無人駕駛汽車未來前景的預期有些太過樂觀。隨著自動駕駛汽車成為主流，未來將會有上百萬卡車司機、出租車司機、大巴司機、調(diào)度員（dispatchers）及相關支持性崗位都將遭受毀滅性打擊，可能引發(fā)涉及整個交通業(yè)的失業(yè)潮。而車險行業(yè)的業(yè)務也將遭受沖擊。
而福特的首席執(zhí)行官也在本月提到，隨著無人駕駛汽車及打車應用的普及，未來將導致嚴重的交通擁堵。
此外，自動駕駛技術并不如想象中那樣簡單，還有很多專業(yè)方面不太了解，很多相關技術及設備也未打造出來，應該多提問題。
作為研發(fā)人員、消費者或車企，不能太過于盲目相信該技術，因為這意味會損耗大量的金錢、時間，還會使車輛存在一定的危險性。
綜上所述，自動駕駛汽車的發(fā)展與推動或許并不如各大車企及技術公司所預料的那么樂觀。若要取得較大進展，上述五點制約因素是繞不開的坎。（本文圖片選自）
