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。尽管科技巨头如苹果、特斯拉、百度等公司在无人驾驶领域投入巨资，研发先进算法和系统，但这些技术仍未能完全解决安全问题。2018年，一名女子在美国亚利桑那州遭Uber自动驾驶汽车撞伤身亡，这是全球首例自动驾驶车辆导致死亡的事故。此外，特斯拉Model S也发生了致命交通事故。

分析显示，无人驾驶主要依赖于车内计算机系统，包括深度学习的人工智能（AI）、高精度的图像识别技术、雷达探测以及全球定位系统（GPS）。然而，这些关键技术目前还面临诸多挑战，如AI算法的局限性、图像识别算法对光照变化敏感的问题，以及雷达成本高昂且探测距离有限的问题。此外，全球定位系统虽然提供了实时位置信息，但其精度受限于环境因素，如遮挡和建筑物影响。

为了确保无人驾驶车辆的安全性，我们需要加强对这些关键技术的研究和开发，同时改善现有基础设施，以便更好地支持智能交通系统。这意味着除了提升单个技术之外，还必须考虑如何有效整合各项技术，并为道路上的人行道标志、交通信号灯等基础设施进行升级，以提高整个无人驾驶生态圈的稳健性。只有这样，我们才能真正实现智能交通时代，不仅仅是形式上的追求，而是安全可靠、高效率地连接我们的未来世界。