智能汽车发展当前仍存在基础设施、法律法规、技术三大瓶颈有待突破。

　在技术方面，英飞凌科技（中国）汽车电子事业部负责人徐辉告诉中国证券报记者，智能汽车的发展有赖技术的进步，“首先，自动驾驶和车联网带来海量的数据，这是之前汽车行业发展所没有遇到的。要完成这些数据处理，我们加几十个DSP芯片和单片机可以实现，但成本能不能让大家接受是个问题，从经济的角度考虑仍是个难题。其次是安全可靠性问题。汽车要求所有的系统必须具备高级别的安全，而智能汽车所需要的系统较传统汽车要多得多，所有系统都不出问题才能达到智能化和自动驾驶目的。这也是未来需要解决的难题。”

　谷歌无人驾驶汽车日前发生的撞车事故，从一个侧面说明无人驾驶技术仍有待进步。据外媒报道，谷歌公司一辆无人驾驶汽车在开启自动驾驶模式时与公车相撞。自从谷歌的无人驾驶汽车上路测试以来，共发生过17次事故，不过这些事故都不是谷歌无人驾驶汽车系统的责任。而此次是谷歌无人驾驶汽车首次系统判断错误而导致的事故。虽然事故发生时汽车在低速行驶，并未造成人员伤亡，这仍可看作是无人驾驶汽车面世过程中的一个标志性事件。

　与技术相比，法律法规与基础设施的瓶颈则更难突破。“从技术本身来讲，没有什么决定性的因素能阻碍智能汽车的发展。但对于法律法规的问题，比如说智能汽车出了交通事故如何进行责任认定，是驾驶员的责任还是汽车厂家的责任，这将是一个很大的问题；基础设施方面也存在不少问题，渠建不起来，水就流不过来。”北汽汽车股份有限公司总裁助理荣辉表示。

　不过，智能汽车产业的发展正在倒逼法律法规的完善。2月10日，美国国家公路安全交通管理局（NHTSA）在公开信中称，谷歌自动驾驶汽车内部的计算机可被视为“驾驶员”。有业内人士称，NHTSA的这项规定有助于推动谷歌自动驾驶汽车尽早上路。此外，这份公告还详细介绍了如何围绕当前的交通法规来部署无人驾驶汽车技术。

　对于智能汽车发展面临的上述难题，中国智能交通协会理事长吴忠泽建议，要加强政产学研用协同创新，构建智能交通技术创新体系。政府有关部门要完善政策法规环节，加快制定智能汽车标准法规体系，研究制定智能汽车国家战略规划，确立技术发展路线，组织跨行业、跨部门的政产学研用合作，攻克智能汽车关键共性核心技术，统筹规划道路、通信基础设施建设；要加快推广车联网、车路协同、智能汽车融合技术应用。建立统一的车车、车路通信协议，加强海量异质的车辆数据采集、传输、存储与发布的技术研发。特别是要在车辆动态组网、状态实时获取、环境智能感知、车路信息交互等前沿技术领域取得突破，综合交通出行相关数据采集，完善汽车相关大数据采集与交互技术体系，持续提升车辆感知智能化水平；同时，要以新技术、新服务为依托，推动产业与资本有机结合，创造智能交通建设运营新模式。