自動駕駛汽車的大規模應用涵蓋平台、技術、法規等，
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，參與者包括主機廠、零部件廠商、科技企業等諸多行業。分析認為，
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，自動駕駛完成複雜度極高，
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，不過當前最核心、最基本的「安全問題」尚無法解決。中金在線報導，
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，分析指出，
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，安全是自動駕駛之本，而自動駕駛的分級並不意味著線性增長，而是代表很大的技術門檻。儘管車上傳感器再多，都有死角，這時需要路邊的傳感和信息，來幫助更好的智能化，實現安全的駕駛。 21世紀經濟報導，長安汽車智能化研究院總經理何舉剛認為，未來三年，智能網聯技術會成為用戶購不購車的核心要素。現階段還存在兩大問題：技術與成本。自動駕駛最難的感知技術，不論何種技術路線，都會存在很多無法識別的場景，很多感知技術瓶頸都待解決；成本層面，目前L4級以上的自動駕駛開發費用達到人民幣10億元，技術與產品間的轉化面臨尷尬局面。舉例，百度與金龍客車合作研發的一款無人駕駛車「阿波龍」，可實現L4級別的自動駕駛，發布後曾在大陸多個城市嘗試營運。在無人的公園道路上，阿波龍的正常運行速度也不超過時速10公里，相當於慢跑；一旦遇到行人，即便行人只是靠邊行走，也會立即剎車；800公尺路程，阿波龍行駛9分鐘才到站。但由於速度緩慢、運行不暢、成本高昂等原因，一直未得到外界看好。綜觀全球，目前已經商業化應用的自動駕駛車隊，規模都非常小。以網約車公司Lyft與安波福、BMW合作的拉斯維加斯自動駕駛網約車服務為例，其現在只有30多輛車在運營；另外，谷歌自動駕駛公司Waymo也推出了無人駕駛出租車，但仍只是測試，並未向公眾開放。，