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漏洞。科技巨头们纷纷投入大量资源，致力于研发这一领域。据报道，加利福尼亚州苹果公司拥有的无人驾驶汽车数量超过了Drive．Ai、特斯拉和Alphabet旗下的Waymo，这显示了其在这方面的积极态度。而早在上世纪70年代，美国、德国、英国等国家就已经开始探索无人驾驶技术。

国内也并未落后于外国先进势力。在2014年7月，百度便启动了对无人驾驶汽车进行研发的项目，并在2017年推出了Apollo自动驾驶平台。此外，在2018年初，百度还搭载了Apollo2.0系统，对四级自动化车辆进行测试。这一系列举措显示出中国企业对于智能交通网络的重视。

除了百度之外，腾讯和长安汽车也签署了一份合作协议，将提供智能车联网整体方案，而腾讯更是获得了深圳市颁发的第一张智能网联测试小汽车号牌。阿里巴巴虽然一度保持沉默，但最终也宣布正在进行无人驾驶研究。而滴滴美国研究院则成功获得了加利福利亚州测试自动驾驶车辆的许可证。

然而，无论是Uber还是特斯拉，都曾发生过让人震惊的事故。这不仅暴露出了技术上的不足，更引起了一些专家对未来可能面临的问题持有保留态度，如360董事长周鸿祎所言：“没有安全，就不可能有智能汽车时代真正到来。”

从安全角度看待，无人驾驶主要依赖于计算机系统，其中包括但不限于人工智能、视觉计算、雷达监控装置以及全球定位系统。这些技术需要协同工作，以确保即使在没有任何人的直接操作下，也能实现安全、高效地操控交通工具。

首先，我们要谈谈人工智能，它通过深层学习算法提升机器视觉识别能力，同时在ECU中扮演关键角色。但余贵珍教授提醒我们，不要将AI当作万能药，因为它仍然是一个算法，只不过比传统机器学习更高级一些。

接着是视觉计算，它负责识别路标线条、停止线、信号灯等，但由于受到光照变化等因素影响，其准确性还有待提高而成为热点研究领域之一。

雷达则用于探测障碍物距离和移动速度，但成本高低和精度差异明显，而且CNN（卷积神经网络）作为目前最佳标识识别方法，与激光雷达相辅相成，是解决现有问题的一种途径。

最后是全球定位系统，它提供实时高精确定位服务，可利用差分定位设备或连续运行参考站系统（CORS），以支持丰富的地理信息服务。但这是一个复杂且需要广泛基础设施建设的问题，即使如此，也难以避免遮挡和其他干扰因素导致位置错误的情况发生。

综上所述，无论是在核心技术开发还是基础设施建设方面，都存在着不可忽略的问题。如果不能有效解决这些问题，那么即便拥有强大的科技力量，也难以保证无人的道路行走不会再次引爆危机。