自動駕駛汽車技術(shù)在城市道路中的應(yīng)用難點主要包括以下方面。

首先是復(fù)雜的交通環(huán)境，如城中村道路狹窄、人群密集、障礙物行進路徑不確定、小型障礙物挑戰(zhàn)盲區(qū)等。這需要強化機器學習模型，提升預(yù)測準確率，并實時調(diào)整預(yù)測結(jié)果。

其次是交通規(guī)則的退化，要依靠行人、車輛的“共識”維持交通運轉(zhuǎn)，讓行可能導(dǎo)致車輛卡死，需要采取主動交互來尋求新的共識。

再者，對車輛的近距離檢測能力要求高，幾厘米的距離需要做到無盲區(qū)，要升級傳感器套件來加強檢測精度。

還有定義和解決長尾問題，難以枚舉所有罕見案例，比如飛機迫降在高速公路上，無法有效預(yù)估完成時間和成本。

硬件方面也是瓶頸，傳統(tǒng)車企的生產(chǎn)模式與新型創(chuàng)業(yè)公司難配合，硬件研發(fā)和迭代周期長，且車輛產(chǎn)品化和合規(guī)有周期，資本消耗大。

此外，技術(shù)成熟度是首要難題，關(guān)乎生命安全，容錯率趨近于零，需大量路測和模擬仿真來收斂，但合規(guī)安全的達成仍不確定。

法規(guī)的容忍度也是問題，我國立法工作啟動較晚，國家標準即將出臺。

成本的接受度要平衡供應(yīng)端和需求端，不能唯技術(shù)論或只談場景，避免無序競爭。

總之，自動駕駛汽車技術(shù)在城市道路中的應(yīng)用仍面臨諸多難點，需要不斷探索和創(chuàng)新來解決。