无人驾驶技术的进展与挑战：BAT及其他科技巨头的布局与安全隐患探讨

在全球范围内，无人驾驶汽车正成为技术革新和商业竞争的焦点。美国加利福尼亚州，苹果公司的无人驾驶测试车辆数量甚至超过了Drive.Ai、特斯拉以及Alphabet旗下的Waymo，这些公司共拥有55辆自动驾驶汽车。此外，百度自2014年7月起便开始研发自动驾驶平台，并于2017年推出了Apollo系统，而腾讯和长安汽车也已签署合作协议，将提供智能车联网整体方案。

然而，在这一热潮中，一系列安全事故频发引起公众关注。例如，Uber的一次事故导致一名女子死亡，这是全球首例自动驾驶车辆造成致命伤害的事故。此外，特斯拉Model S再次发生致人伤亡的事故，使得这类事件变得不再罕见。

360董事长周鸿祎在世界智能大会上提醒，我们需要重视无人驾驶安全问题：“没有安全，就不可能有真正到来的智能汽车时代。”从安防角度看，无人驾驶技术研究中的关键点包括计算机系统、如AI、视觉计算、雷达监控装置，以及全球定位系统。这些技术对于确保无人驾驶车辆能在没有任何人的操作下进行平稳运行至关重要。

AI在提升机器视觉识别精度方面扮演着关键角色，同时控制传感器融合ECU中也发挥作用。在深度学习和应对机制分析体系中，它帮助解决行车过程中的各种问题，以保障行车安全。尽管AI被认为是一种有效的手段，但它并不是万能药，因此我们不能过分依赖它来解决所有问题。

视觉计算主要用于识别交通标志牌等，但易受光照影响，对准确性鲁棒性还有待提高。而雷达通过探测障碍物方位距离速度，可以为避免碰撞提供警示，但成本高且探测距离有限。此外，由CNN实现的人工智能技术是目前最好的标识识别手段，与激光雷达相辅相成。

最后，全球定位系统（GPS）结合惯性设备等可以实现实时高精度定位，有助于实现位置感知。但此基础设施建设仍需完善，以满足未来大规模应用需求。

综上所述，无论是核心技术还是配套基础设施，都存在不足之处。这要求科技巨头们不断改进产品性能，同时政府部门也需要投入更多资源以促进基础设施建设，为无人驾驶行业带来更加可靠和稳定的发展环境。