無人駕駛技術快速發展，但其安全性仍引發廣泛擔憂。究其原因，主要存在三大安全隱患：

感知系統的局限性是首要問題。無人駕駛車依賴激光雷達、攝像頭和傳感器收集環境數據，但惡劣天氣、復雜路況或突發障礙物可能導致系統誤判。例如，強光下攝像頭可能無法識別行人，雨雪天氣影響激光雷達精度，這些都會增加事故風險。

決策算法的可靠性值得深思。當面臨『電車難題』式的道德困境時，軟件如何在瞬間做出最合理的判斷？更重要的是，深度學習模型存在『黑箱』特性，即使開發者也難以完全解釋其決策邏輯。這種不可預測性讓人難以放心將生命完全交由算法主宰。

信息安全是致命弱點。黑客可能通過網絡攻擊控制車輛系統：2015年白帽黑客就曾遠程入侵吉普切諾基，實現了對方向盤和剎車的操控。隨著車聯網普及，每輛無人車都可能成為網絡攻擊的入口點。

在軟件開發層面，必須建立多重防護：

1. 采用形式化驗證方法，用數學證明確保核心算法正確性
2. 構建深度防御體系，包括硬件隔離、通信加密和異常檢測
3. 建立安全開發生命周期(SDLC)，將安全考量融入每個開發階段
4. 設置冗余系統，當主系統失效時備用系統能立即接管

我們不應完全否定無人駕駛技術，但必須認識到：在達到航空級安全標準前，人類監督仍不可或缺。正如飛機自動駕駛系統仍需飛行員監控，無人駕駛車也應保留人工接管機制。只有通過技術完善、法規健全和公眾教育的多管齊下，我們才能逐步建立對智能交通系統的信任。