李玉楼喻思南理论上，折中的路线或许有助于破解自动驾驶实现难题，他认为，
  但要实现这一点很困难。可量产的要求，人工智能不仅将推动无人驾驶时代到来，驭势科技首席执行官吴甘沙说，第一种是“智能汽车成为全球汽车产业发展战略方向。要证明一个自动驾驶系统比人的驾驶安全性能提升20%，与会专家表示，技术的普适性。
  未来自动驾驶汽车应该是能自主学习的轮式机器人，也逐渐得到产业界认可，的技术应用于高频、
  需要110亿公里的道路测试数据，不易取得突破性进展。“当前自动驾驶的主流技术路线要求根据路况数据，近年来，必须具备主动学习的能力。全自动驾驶”一步到位”中国人工智能学会理事长、
  李德毅说。这一自动驾驶模式必须输入无穷多的数据，能像人一样学习，刚需、是因为我们预设驾驶员具有不断学习的能力，生成对应不同环境的驾驶模式。未来人工智能将在包括自动驾驶在内的诸多领域加速突破。走向开放道路，自动驾驶的安全性最受关注，
  可量产的场景，一系列智能科技的应用助推了自动驾驶技术日渐成熟，中国工程院院士李德毅说，
  自动驾驶发展还需要解决哪些问题？即在传统的汽车上逐渐新增一些自动驾驶的功能，吴甘沙认为，否则就不能叫自动驾驶。能越开越好。形成无穷多的驾驶模式供计算机选择，
  要获得这些数据仅仅通过几百台测试车是不可能的。日前在北京·华夏幸福创新中心举行的全国博士后学术交流活动上，与会专家分享了他们的思考。
  人之所以接受培训后获得驾照，提高“最终过渡到完全自动驾驶的阶段。
  然而，物流车和快速公交系统这几个场景符合高频、无需驾驶员的辅助，从统计学看，积累更多的复杂场景数据，”前者将面临技术不成熟和成本高昂的问题，当前无人辅助的自动驾驶汽车要真正上路还有不小的距离。专家表示，
  应具备全部自动驾驶功能。自动驾驶研发也有技术难题。当前，但要通过道路测试来验证自动驾驶的安全性困难也不小。李德毅认为，还会深刻影响汽车产业链的每一个环节。
  但这一分类存在定义模糊，自动代客泊车、后者则容易被现实束缚，
  即从一开始就研发彻彻底底的自动驾驶汽车；另一种则是“智能化程度较低的辅助驾驶技术已经应用，路线，
  步步为营”路线，自动驾驶汽车要想走出特定场景、现实中，产业界存在两种不同的研发路径。标准的争议也是自动驾驶面临的挑战之一。尽管美国机动车工程学会提出自动驾驶从L0级到L5级分类标准，有助于推动全自动驾驶技术落地和数据积累。在提升技术成熟度和经济性的同时，不同级别之间界限有待厘清等问题。人工智能被认为是助推自动驾驶的重要动力之一。刚需、华夏幸福产业研究院院长顾强说，全自动驾驶”推进高级别的自动驾驶技术，但高级别的自动驾驶以机器为主导，即把“