无人驾驶技术的进步与安全事故频发之间存在着一道道无法忽视的细节。从安防角度来看，无人驾驶汽车依赖于车内计算机系统，包括高级的人工智能、先进的视觉计算、精密的地面雷达、全方位监控装置以及全球定位系统。在这五大关键技术中，每一项都至关重要，但它们是否能够协同工作以确保无人驾驶汽车的安全性，是一个值得深入探讨的问题。

首先，我们必须认识到，无论是通过深度学习还是卷积神经网络（CNN），人工智能都是提升机器视觉识别能力和控制传感器融合ECU功能的关键。此外，AI在管理无人驾驶车辆时，其逻辑基于深度学习和应对机制分析体系，以解决行车中的各种问题并保证安全。但我们也要警惕，即使AI已经达到99% 的信心，它仍然只是算法的一个升级版，而不是万能药。

其次，视觉计算系统用于识别车道线、停止线、交通信号灯等，并且常见有单目摄像头、二目摄像头和红外摄像头。然而，这些系统易受光照变化、中阴影影响，以及污损和遮挡，从而影响了准确性和鲁棒性。因此，对图像识别领域进行研究，也成为了无人驾驶领域的一个热点话题，但目前尚未出现高精度算法。

再者，雷达作为探测障碍物距离及移动速度的手段，其种类多样，如激光雷达、高分辨率毫米波雷达低成本但探测范围较远。而CNN 技术被认为是最好的标识识别技术，与激光雷达相结合可以提供更全面的信息。

最后，全局定位系统通过GNSS 和惯性设备共同作用，为自动化提供实时高精度位置信息。这不仅需要GPS 信号，而且还需要差分基站来提高精度。不过，由于这些基础设施建设不足，在某些地区可能会导致覆盖不良或受到遮挡影响。

综上所述，无人的安全事故频发背后，不仅仅是核心技术没有到位，更是在各个技术间协调配合方面还有待完善。此外，还需考虑配套设施如道路标志和网络基础设施是否跟上了科技发展步伐。如果这些问题得到妥善解决，那么人类将迎来更加平稳又便捷的一程出行之旅。