车辆事故是系统哪方面出了的问题？
意法半导体ADAS、ASIC和Audio（AAD）事业部副总经理兼汽车和分立器件产品部（ADG）ADAS协调专员Martin Duncan认为：“许多因素都可能引起系统故障，其中包括系统是否成熟。重要的是，在部署到现场应用之前，制造商必须先充分验证其系统功能，然后再持续监测系统上路后的性能。”
他指出，所有开发人员必须不断研究极端情况，从现场故障中学习，并在实际应用中升级算法，以提高车辆的安全性。尽管对于驾驶员而言，这听起来可能是一件很难的事情，保持警惕且不要过度信任ADAS系统也非常重要——这才是驾驶监控系统发挥作用的地方。
安森美半导体智能感知技术应用经理张厚新则从传感器部署方面解读了这个问题，他表示：“在传感器部署上，发生事故的自动驾驶系统看来存在欠缺全面考虑的问题，传感器的不足不能以自动驾驶算法来弥补，因为在传感器遭受到攻击或者意外情况下，算法自然就失效了。”
他解释说，强光或者是大面积遮挡物都会影响到前视摄像头的图像识别，这样自动驾驶就会变得不可靠。摄像头失效了，但汽车的防撞系统是基于毫米波雷达的，毫米波雷达应该在150米左右就能够识别出车辆的存在，并且提前预警。如果毫米波雷达被卡车车厢面积遮挡住了，就没有办法判断前方有几辆车。因为在毫米波雷达内部的天线矩阵发出去的信号都有回波，会造成毫米波雷达无法分辨出这是一个什么样的汽车，从而被忽略掉，危险就会发生。
大唐高鸿车联网首席专家、大唐高鸿智能网联产品事业部副总经理胡金玲说：“自动驾驶和车联网技术有很大关系，车联网通信将有助于自动驾驶实现，因为通过车与车之间可靠、高速的低时延通信，在发生状况时可以第一时间采取措施避免发生碰撞，提升交通安全性。”
她指出，车联网通信和自动驾驶还是两个范畴，有了通信的支持，将会促进自动驾驶的普及。不同传感器，各有弱点和局限性，在某些情况下可能会失效，即使是激光雷达，在雨雪雾等恶劣天气性能会受到影响，而且其成本不菲。车在行驶当中总是会有一些盲区，车本身再智能，也无法感知到全部信息，如果要做到，成本会更高，而小范围的演示也不足以覆盖非常复杂的实际驾驶环境。
传感器的选择、融合及冗余怎么做？
对于这个问题，意法半导体Martin Duncan这样看，主传感器是一个视频摄像头；前视摄像头是一个700万像素的三目摄像头，包括3个独立的不同视场角的成像传感器。根据辅助／自动驾驶级别需求，全景环绕和后视还需要有多个低分辨率摄像头。今天，汽车的前面、后面或四面都装有探测雷达，且已从24GHz升级到77GHz。前置雷达下一步将升级到4D成像雷达。有些公司已在研发激光雷达和热成像摄像头，不过，如今应用规模还很小。精确定位结合共享压缩地图数据是意法半导体看到的增长较快的市场。
他说，意法半导体一直在在改善图像传感器的灵敏度和分辨率，同时也在增加雷达通道数量，以更好地解决高感测度问题。在算法方面，并行运行可以不同方式理解场景，目的是缩短检测时间，并减少假阳和假阴。另外还引入了其他传感器，如热成像传感器、激光雷达、SWIR红外传感器或事件传感器，以发挥各自技术在不同条件下的“视力”，能够为传感器冗余校验功能提供确认数据，增加自动驾驶的安全性。
毫末智行首席交付官CIO甄龙豹则从安全角度回答了传感器冗余的问题。他认为，对于自动驾驶汽车而言，安全是首要前提。自动驾驶只有像航空领域那样做到冗余，才能确保真正的安全。
他说：“安全冗余是实现乘用车高级别自动驾驶的先决条件。毫末智行的业界首个全冗余量产系统已搭载长城汽车，在安全方面构建了6大冗余技术体系：感知冗余、控制冗余、架构冗余、电源冗余、制动冗余和转向冗余。这样就做到了对驾乘人员的全方位守护，实现了业内领先的失效可运行功能。”他也表示，随着技术的发展，部署冗余技术的成本会快速下降，得到更多用户认可之后，厂商就可以更大范围进行部署。
