從對錯誤的容忍度來說，人工智能系統(tǒng)可以分成兩大類：犯了錯誤可以重來；在統(tǒng)計意義上不能夠犯錯誤。無人駕駛屬于后者。從這一現(xiàn)實來看，認為，當前的無人駕駛技術主要面臨對環(huán)境的可靠感知、預行為理解、應對意外等難題。

“對環(huán)境的可靠感知，即無論在任何路況和天氣狀況下，無人駕駛汽車都能準確而周密地感知周圍環(huán)境?！编嵞蠈幷f，“預行為理解即對對方可能產(chǎn)生的行為進行準確的預估和判斷。對意外遭遇的處理，包括如何對交警的手勢作出反應，如何應對突然從路邊闖進一個小孩等意外情況?！边@樣的突發(fā)異常情況是無人駕駛必須解決的，但目前還無法事先為這類場景編碼，也無法用簡單的基于規(guī)則的模型來應對。

鄭南寧表示，針對這些難題所開展的嘗試，需要把深度學習網(wǎng)絡、長短期記憶、選擇性注意機制以及提取知覺物體等技術，整合在基于認知計算引擎的自主駕駛系統(tǒng)中，這是無人駕駛研究領域值得研究的方向。

鄭南寧認為，對無人駕駛我們?nèi)匀粦摫３掷潇o，無人駕駛并沒有那么快就進入生活。“真實的交通環(huán)境復雜多變，實現(xiàn)完全自主的無人駕駛是一個令人興奮卻又望而生畏的艱難挑戰(zhàn)?！?/p>