自动驾驶汽车技术在城市道路中的应用难点是什么？

自动驾驶汽车技术在城市道路中的应用难点主要包括以下方面。

首先是复杂的交通环境，如城中村道路狭窄、人群密集、障碍物行进路径不确定、小型障碍物挑战盲区等。这需要强化机器学习模型，提升预测准确率，并实时调整预测结果。

其次是交通规则的退化，要依靠行人、车辆的“共识”维持交通运转，让行可能导致车辆卡死，需要采取主动交互来寻求新的共识。

再者，对车辆的近距离检测能力要求高，几厘米的距离需要做到无盲区，要升级传感器套件来加强检测精度。

还有定义和解决长尾问题，难以枚举所有罕见案例，比如飞机迫降在高速公路上，无法有效预估完成时间和成本。

硬件方面也是瓶颈，传统车企的生产模式与新型创业公司难配合，硬件研发和迭代周期长，且车辆产品化和合规有周期，资本消耗大。

此外，技术成熟度是首要难题，关乎生命安全，容错率趋近于零，需大量路测和模拟仿真来收敛，但合规安全的达成仍不确定。

法规的容忍度也是问题，我国立法工作启动较晚，国家标准即将出台。

成本的接受度要平衡供应端和需求端，不能唯技术论或只谈场景，避免无序竞争。

总之，自动驾驶汽车技术在城市道路中的应用仍面临诸多难点，需要不断探索和创新来解决。