無(wú)人駕駛技術(shù)快速發(fā)展，但其安全性仍引發(fā)廣泛擔(dān)憂。究其原因，主要存在三大安全隱患：

感知系統(tǒng)的局限性是首要問(wèn)題。無(wú)人駕駛車依賴激光雷達(dá)、攝像頭和傳感器收集環(huán)境數(shù)據(jù)，但惡劣天氣、復(fù)雜路況或突發(fā)障礙物可能導(dǎo)致系統(tǒng)誤判。例如，強(qiáng)光下攝像頭可能無(wú)法識(shí)別行人，雨雪天氣影響激光雷達(dá)精度，這些都會(huì)增加事故風(fēng)險(xiǎn)。

決策算法的可靠性值得深思。當(dāng)面臨『電車難題』式的道德困境時(shí)，軟件如何在瞬間做出最合理的判斷？更重要的是，深度學(xué)習(xí)模型存在『黑箱』特性，即使開(kāi)發(fā)者也難以完全解釋其決策邏輯。這種不可預(yù)測(cè)性讓人難以放心將生命完全交由算法主宰。

信息安全是致命弱點(diǎn)。黑客可能通過(guò)網(wǎng)絡(luò)攻擊控制車輛系統(tǒng)：2015年白帽黑客就曾遠(yuǎn)程入侵吉普切諾基，實(shí)現(xiàn)了對(duì)方向盤和剎車的操控。隨著車聯(lián)網(wǎng)普及，每輛無(wú)人車都可能成為網(wǎng)絡(luò)攻擊的入口點(diǎn)。

在軟件開(kāi)發(fā)層面，必須建立多重防護(hù)：

1. 采用形式化驗(yàn)證方法，用數(shù)學(xué)證明確保核心算法正確性
2. 構(gòu)建深度防御體系，包括硬件隔離、通信加密和異常檢測(cè)
3. 建立安全開(kāi)發(fā)生命周期(SDLC)，將安全考量融入每個(gè)開(kāi)發(fā)階段
4. 設(shè)置冗余系統(tǒng)，當(dāng)主系統(tǒng)失效時(shí)備用系統(tǒng)能立即接管

我們不應(yīng)完全否定無(wú)人駕駛技術(shù)，但必須認(rèn)識(shí)到：在達(dá)到航空級(jí)安全標(biāo)準(zhǔn)前，人類監(jiān)督仍不可或缺。正如飛機(jī)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)仍需飛行員監(jiān)控，無(wú)人駕駛車也應(yīng)保留人工接管機(jī)制。只有通過(guò)技術(shù)完善、法規(guī)健全和公眾教育的多管齊下，我們才能逐步建立對(duì)智能交通系統(tǒng)的信任。