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屏障。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，就发生了多起令人震惊的交通事故。在这样的背景下，我们不得不深入探讨那些尚未到位的关键技术，以及它们如何影响无人驾驶车辆的安全性。

首先，人工智能作为无人驾驶汽车的心脏，是通过深度学习和应对机制分析体系来处理各种复杂场景的问题。但是，这项技术并非万能，它可能会因为缺乏适当数据或算法漏洞而失效。余贵珍教授在GMIC峰会上提醒我们，AI只是提升无人驾驶能力的一个工具，而不是解决所有问题的终极答案。

其次，无人的视觉计算系统依赖于摄像头等传感器识别环境中的物体和信号灯等。这一领域虽然取得了显著进展，但仍然面临光照变化、污损和遮挡等挑战。此外，即便是最先进的人工智能算法，也难以完全克服这些问题，使得准确性和鲁棒性成为这一领域亟待改善的地方。

雷达系统则提供了关于周围障碍物位置、速度以及运动方向的一般信息。不过，由于成本高昂且探测距离有限，对激光雷达、高精度毫米波雷达乃至普通雷达都有不同的需求。CNN技术虽然可以大幅提升激光雷达识别能力，但仍需进一步完善，以提高整体性能。

最后，全局定位系统对于实现精确导航至关重要，它包括全球卫星定位、惯性设备及其他传感器。然而，在中国这样一个拥有庞大陆地面积域的大国中，要实现广泛覆盖的地理定位服务，还需要更多基础设施建设，比如差分基站网络，以支持高精度定位功能。

综上所述，无论是核心技术还是辅助设施，都需要进一步完善以增强无人驾驶车辆的安全性能。一旦这些关键环节得到妥善解决，那么我们才能期待真正意义上的“智能汽车时代”的到来。而目前，无论是苹果、百度还是腾讯，他们都在积极推动这个过程，一步一步地向着更加可靠和安全的自动化未来迈进。