1
計算機軟件和硬件
自動駕駛汽車需要了解周圍發生的一切情況，經過分析後做出最正確的判斷。這需要非常高速的計算，在解讀多個傳感器系統輸入信息的瞬間，計算機就要引導汽車做出相應的反應。
如果軟件和硬件的水平只能達到當今電腦的水平可不行，汽車的壽命比電腦可長的多，而且電腦死機了可以重啟，自動駕駛汽車可不能死機。目前汽車製造商們正在與英特爾和英偉達等電腦芯片公司合作來應對這些挑戰。谷歌的Waymo也在與克萊斯勒合作生產小型貨車Pacifica。
2
超精準地圖和導航
3
傳感器成本下降
為了複製人眼觀看世界的能力，自動駕駛汽車需要使用一系列傳感器，包括光學傳感器、雷達和激光。目前最有效的雷達是激光雷達，它能夠檢測汽車行駛路線上面是否有其它車輛和行人。但激光雷達非常昂貴，即使是特斯拉也儘量避免在他的巡航系統中使用激光雷達。不過，激光雷達的成本正在下降，這是一件好事。
4
V2V和V2I通信
為了更加高效的自動行駛，汽車需要使用車對車（V2V）和車對基礎設施（V2I）通信。通過將V2V和V2I信息網絡整合到自動駕駛汽車的計算機中，它可以提前告知汽車哪裡的交通不便，感知位置以及知道哪個拐彎處有車輛。如今奔馳E級之間已經能夠進行交流了，一些寶馬和奧迪車型已經能夠感知附近的交通信息了。
5
安全
電腦不會分心、疲勞或者醉酒。即便每次涉及到自動駕駛汽車相關的事故，自動駕駛汽車都會受到嚴密的審查，但人們依舊認為乘客保護系統能夠比人類駕駛員表現得更好。這裡有一個問題：在自動駕駛系統出現問題，需要人工干預的時候，能夠給駕駛者多少時間反應？
6
消費者的接受度
一些更享受旅途的車友們容易接受自動駕駛汽車，對他們來說，汽車只不過是從A點到B點的工具，他們可以在自動駕駛汽車上面做其它的事並且不耽誤行程。但一些對駕駛樂趣有要求的車友們就不會喜歡自動駕駛汽車，他們更喜歡親自駕駛汽車。他們可以共存，就像是20世紀的時候，汽車和馬車共享道路。
7
汽車和行人等不安全因素
道路上的汽車不可能在一夜之間全部更換成自動駕駛汽車，而道路上的行人和人類駕駛的汽車便是不安全的因素。因為他們可能突然加速，突然停住。自動駕駛汽車需要處理這些突發事件，並且保證安全。
按照自動駕駛汽車的行駛邏輯，人類可以利用這一點來欺負自動駕駛汽車。比如故意站在汽車前面，出於安全的設計，自動駕駛汽車會停車。在繁忙的人行道上面，可能意味著要一直等到沒人了，車子才可以前進。
8
法律問題
如果自動駕駛汽車發生事故，誰該揹負責任？是汽車公司，還是設計程序的公司，又或是車上的乘客（司機）？“操控”自動駕駛汽車是否需要駕照也是一個問題。針對責任這個問題，沃爾沃宣佈，在2020年的時候，使用IntelliSafe Autopilot系統發生碰撞事故，他們負責。
9
天氣和路況
當傳感器被雪、霧或者大雨干擾的時候，它的可靠性會受影響。即使是當今最先進的自適應巡航系統，只要它的傳感器變髒了，也可能無法使用。因惡劣天氣導致的路況發生變化，比如道路被冰雪覆蓋，或者道路有積水，路邊的交通標誌被遮擋，汽車的精準地圖就沒辦法與環境作匹配了，這就意味著汽車不知道自己在哪兒。
10
倫理問題
這是一個“電車難題”，當碰撞無法避免的時候，那該選擇撞1個人還是5個人。又或者說汽車應該優先選擇保護車內還是車外的人。即使這個問題的處理方法全都不行，但這些問題的處理方法必須要被編程進汽車的電腦中。可以肯定的是，如果汽車優先保護車外的人，那車內的人肯定不會買自動駕駛汽車了。
未來什麼時候來？
車叔也說不準，但考慮到當今的情況，諸如特斯拉Model S、奔馳E級、寶馬7系和沃爾沃XC90等汽車，都有先進的自適應巡航控制或者駕駛輔助系統來減輕駕駛員的負擔。撥下轉向燈就能夠變換車道、自動駐車、泊車入庫的技術並不少見，考慮到當前自動駕駛測試的情況，相信在2020年的時候，街上的自動駕駛汽車不會少見。
閱讀更多 潁依聊車 的文章
