无人驾驶技术的快速发展与频发事故之间，存在着一道道无法忽视的安全隐患。科技巨头们纷纷投入大量资源，致力于研发自动驾驶汽车，但在加利福尼亚州，就有苹果、Drive.Ai、特斯拉和Waymo等公司共同拥有超过55辆无人驾驶测试车辆。在此背景下，无人驾驶事故频发引起了广泛关注。

2018年3月，一名女子在亚利桑那州遭Uber自动驾驶车撞伤身亡，这是全球首次记录下的自动驾驶车辆导致行人的死亡事件。此外，特斯拉Model S也发生多起致命事故，使得公众对无人驾驶技术的安全性产生了深刻怀疑。

360董事长周鸿祎在世界智能大会上提出冷水般的话语：“没有安全就不可能有智能汽车时代的真正到来。”他指出了无人驾驶技术研究中的一个严峻问题，即安全问题被忽视或推迟解决。

要确保无人驾驶车辆的安全性，我们需要审慎分析其关键技术：包括但不限于的人工智能（AI）、视觉计算、雷达、监控装置以及全球定位系统。这些技术相互协作，以实现自主导航和决策能力，但目前它们还面临诸多挑战，如光照变化、算法鲁棒性不足等。

AI虽然能够提升机器视觉识别精度，并通过深度学习处理复杂场景，但并非万能药。余贵珍教授提醒我们，对于AI依赖过重将会导致误信其所有功能，而实际上，它只是算法的一种更高级形式。如果我们不能认识到这一点，那么即使最先进的人工智能也难以保证完全准确地预测和应对各种情况。

雷达作为探测障碍物的手段，其成本与效率关系密切。不过，由于激光雷达成本昂贵而且仅适用于短距离探测，毫米波雷达则因探测范围较远而受到青睐，但两者的精度都有待提高。此外，与图像识别相关的CNN（卷积神经网络）技术为激光雷达提供了补充，但是仍需改进以增强其识别能力。

全球定位系统对于实时位置信息至关重要，它可以结合惯性设备和其他传感器数据，为无人驾驶提供必要的地理信息支持。但是，不同地区的地形地貌差异以及遮挡因素，都可能影响GPS信号接收质量，从而降低定位精度。

总之，无论哪项关键技术，只有当它们得到妥善设计并有效融合时，才能构建出一个真正可靠的自动化交通系统。因此，我们必须继续投资于这些领域，以确保未来的自动化交通不会再次陷入危险境地。在追求科技创新与速度同时，我们也必须铭记“安全第一”的原则，将它融入到每一步产品开发中。这不仅关系到人类生命，更是未来智慧城市建设不可或缺的一部分。