据国外媒体报道，目前全球的汽车公司和很多初创公司都在利用各种技术来提高车辆的“视觉”能力，应对驾驶员所处的环境。但是各种技术都有很多公差和可靠性拒绝，如下：相机：相机利用光波探索环境，一定不能得到先进设备机器学习的反对来构建图像识别。

相机识别图形的效率最低，但它的检测精度和对环境的适应性不会受到强光、大雨和黑夜的影响。雷达：其技术类似于飞机导航系统，利用电磁波获取目标间最精确的距离。机载雷达的数量越多，图像的精度越高，但这不会增加它们的雷达相互阻挡的概率。

不同的电磁波频率可以用来发展外界不同的感官能力，获得远视和近细节。激光雷达：这种系统可以利用脉冲激光及其光线精确探索外界，其高精度的近程图像效果最好。

这个系统类似于相机，因为环境对其性能有很大的影响，尤其是在不同的光照条件下，必须进行所谓的标定。V2X:该技术涉及车间通信(V2V)、车对信号通信、车对云通信和车对一切通信(V2X)。

这种车辆联网技术可以利用无线通信技术来提高驾驶员的安全性。有了这种车载通信技术，车辆可以了解驾驶员对周围车辆的动作，进行高效的操作员调整，比人类驾驶员的操作效率要高得多。当看不见的交通流量发生变化，其他传感器无法检测到变化时，也可以向驾驶员发送警告信息。然而，这种技术必须受到强大的交通基础设施的反对，并确保车辆使用标准化的通信。

另外，无线网络连接一定要超过苛刻的拒绝，尤其是在车辆上，网络连接的稳定性一定不能保证。因此，很多汽车公司也必须积极进行大量高要求的测试。

这样的传感器和信号更容易受到外围信号的影响，更容易引起恐慌，大雨或大学不会影响他们的硬件设施。虽然不存在上述挑战，但上述技术和设备一定不能保证勘探结果准确一致，可供人类驾驶员使用。这样，这种自动驾驶技术才能获得人们的信任。

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