日前，《日本经济新闻》的报道中称，从各自动驾驶企业提交给美国加利福尼亚州的报告可以看出，在自动驾驶的技术开发竞争中，谷歌旗下的Waymo一路领跑，其自动驾驶汽车路测里程远远超过第2位的美国通用汽车。
去年Waymo也曾六次公布其自动驾驶汽车的路测里程， 最后一次的路测里程高达1609万公里。四舍五入来看的话，Waymo的自动驾驶路测成绩已经达到了2000万公里这个量级，也就是说它已经整整绕了地球500圈。
但即便是如此，为什么时至今日，这项自动驾驶的技术还未成为我们的日常呢？原因如下。
还未完善的高精地图系统
仔细研究发现，自动驾驶本身并不困难，难处在于辅之上路的各项配套的技术与配置。那自动驾驶的核心技术所在，又是在高精地图，精准的地图对于自动定位、导航控制、安全都起着至关重要的作用。
目前，我们日常所使用的地图，一般是以GPS导航系统为主的传统地图，而传统地图所建立的基础是对路网的一种抽象的收集和制作，这样的形式可以很好的适应驾驶员的需求，但对于自动驾驶来说，就有一定的局限性了。
自动驾驶技术在定位上的需求，主要为局部定位和全局定位。局部定位就是通过车道线监测、路面监测来确定车辆与环境之间的关系；而全局定位则是通过地图的数据来感受车辆所处位置。这里就需要更为精准细致的高精地图了。
同时，高精地图还直接决定自动驾驶的安全性与效率。所以，要完全满足其需求就必须做到厘米级别的精准程度，并且还有做到实时变化、实时更新周边路况信息级周边环境。也正因为它精密多变的特性，也使其的制作也十分困难。
从现阶段的我们日常使用的地图来看，精准度通常只有3-7米，并且在山区等地区精准度还会降低。即便是在美国，Google、Here地图，在现阶段也无法完全满足自动驾驶对地图的依赖与需求。虽然，目前也有一些高清地图在极小范围内进行试用，但距离真正完善的高精地图的普及和实际运用，还是需要些许时日的。
统计不完善的大数据
如果将高精地图比作自动驾驶的核心技术，那么大数据信息自然是自动驾驶技术研发的前提与促使其成长的助推器，因为大数据为自动驾驶技术带来了难以想象的冲击和意义。
自动驾驶的大数据包括技术、众包、个人数据三种类型。技术数据是一套的传感器，它作为汽车的“眼睛”，能够帮助汽车更全面的“看到”周围的环境，从而躲避障碍物；众包数据则是汽车在运行中从周边感知到的数据，例如交通状况、路况变化等等；而个人数据，则是通过不停“学习”车内用户的兴趣爱好，例如爱听的音乐、常走的路线等，从而在驾驶过程中更为人性化。
这三种数据的积累，对于自动驾驶来说都有着缺一不可的重要性，只有通过这一些列的数据累积，才能确保汽车完成安全、高效的自动驾驶过程。
举一个很简单的例子，当一个人站在路口，而自动驾驶车辆需要通过路口时，它首先会通过雷达和地图检测到这一情况。随后，就需要运用一系列的大数据的分析，来判断是否需要让行，从而做到安全让行。
而建立一个复杂、庞大、能够满足自动驾驶需求的数据库，必然是要通过长年累月的积累的。但自动驾驶技术到目前为止发展时间有限，已有的数据还远不足以支持自动驾驶的大数据需求，因此，大数据还有待一段时间的积累。
相关法律法规的空缺与滞后
从目前的自动驾驶发展来看的话，除了上述所说的技术问题之外，与之相关的法律法规落地也是制约其发展的一大重要因素。
目前，仅有美国等发达国家出台了相对完善的关于自动驾驶技术的法律法规。直到2017年，北京才出台了关于《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则（试行）》；2018年，国家发改委才发布《智能汽车创新发展战略》。并且，与国外对比仍然相对保守，百度创始人李彦宏还为此收到过一张关于自动驾驶车辆的罚单。
现阶段，包括百度、蔚来汽车、上汽等国内知名的车企及科技公司在内的大多数企业都将研究地点选在美国，究其原因也正是现行的交通安全和侵权责任无法无法涵盖自动驾驶的内容，长期以往，则直接影响我国自动驾驶技术的发展。
自动驾驶领域的相关法律法规的空缺与滞后，不仅让自动驾驶成为日常遥遥无期，还影响着中国自动驾驶技术在全球的“自动驾驶赛道”中跑出“中国速度”。因此，尽快的制定和完善符合中国国情的关于自动驾驶的法律法规刻不容缓。
总结
就目前看来，即便是包括Waymo在内的许多公司在自动驾驶的研发和测试的路上取得了一定的进步与成果，但我们不可否认，自动驾驶这场“团队战役”仍然还有很长的一段路要走。
只有在研究自动驾驶本身技术的同时，不断研发更为精密的地图、长年累月的进行大数据的积累，并及时出台和完善相关的法律法规，才有机会在未来，让自动驾驶技术走进我们日常。
