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盲点。科技巨头们争相布局，无人驾驶汽车在全球范围内进行测试，但却未能预见到这样一种情况：即便是最先进的人工智能、视觉计算、雷达和全球定位系统，也无法保证每一次行驶都是安全无忧。

人工智能虽然能够提升机器视觉系统的识别精度，并在控制传感器融合的ECU中发挥重要作用，但它并非万能药。余贵珍教授曾指出，尽管深度学习和应对机制分析体系有效地解决了车辆行驶中的问题，但AI算法本质上只是比原来的机器学习更高级的一种算法，它不能完全替代人类判断。

视觉计算作为识别车道线、停止线等基础功能的关键技术，其准确性和鲁棒性仍有待提高。单目摄像头、二目摄像头及红外摄像头都有其应用场景，但光照变化、大气干扰等因素影响其性能，使得高精准图像识别技术尚未问世。

雷达则提供了障碍物探测功能，但成本和探测距离的问题限制了其广泛应用。激光雷达、高分辨率毫米波雷达以及低成本但有限距离的小型雷达各有所长，CNN（卷积神经网络）技术成为激光雷达补充的一种强大手段，以提高目标检测能力。

全球定位系统则是实时定位至关重要，不仅包括GPS，还需结合惯性设备、轮速计等其他传感器数据来实现更加精确的地理位置感知。但现有的差分定位设备受限于基站覆盖范围，而CORS参考站系统虽可扩展覆盖区域，却易受建筑物遮挡影响，这些都为无人驾驶带来了新的挑战。

编辑认为，无论是在核心技术研发还是在配套设施建设方面，都需要进一步加强协调配合。在道路建设中完善交通标志与指示；在网络基础设施上增强通信信号稳定性；而且，在法律法规层面也要加快步伐，为无人驾驶汽车设立明晰的运行规范。此外，对于那些涉及公共安全的大型项目来说，更应注重风险评估与管理，让这些新兴科技真正走向成熟阶段。