影響自動駕駛真正落地的緣由其實有很多，到目前為止，最新停頓也只是在某些城市的某些特定區域實行道路測試，而且每個區域的規則還并未統一。

那么來說說影響要素，首要的一點就是相關政策法規的限制。各地試運轉的相關政策法規規范并不完善，也并不統一，且關于國度層面的法規規范而言，也是招致自動駕駛技術落地難的重要緣由之一。目前的相關規范法規等都是針對有人駕駛或者說必需由人駕駛（細致相關法規可自行參考《道路交通平安法》），而且相應的道路設備或交通訊息采集以及道路交通訊息的實時共享更新等也是一大難點。

第二，數據泄露風險暫時沒有很好的方法防止或者預防。依據現有的已公開信息顯現，當前的自動駕駛相關產品或高級輔助駕駛相關產品在信息平安方面還有著很大的技術缺陷，在已有的測試結果來看，市面上絕大局部產品（90%以上的產品）都抵不住黑客攻擊，被攻破后會在很大水平上招致重要信息泄露（包括但不只限于道路信息/車主信息/車輛中心技術細致參數），而這也觸及到前面所提及的道路相關設備的信息平安防護（或許會觸及到城市規劃/道路樹立信息等）。

依據上文第二點緣由，我們也很自然的能夠得出第三點影響自動駕駛技術大范圍落地的緣由——本錢！凡是觸及到技術落地，那必不可少的會需求大量的資金支撐，自動駕駛能夠說尤為明顯。自該技術理論意義上暴露在群眾視野至今，各大企業如雨后春筍普通不時涌現，卻也像秋冬的花不時地衰落凋謝，尤以去年末和今年初最為明顯。大量的自動駕駛公司或者團隊垮臺或者被裁，資金雄厚如Argo AI（由福特和群眾聯手出資創建）阿里達摩院的自動駕駛團隊等。

第四，商業保險利潤縮水風險，企業積極性會遭受打擊，畢竟在現有的法律法規面前，無法有效的在發作自動駕駛車輛發作事故之后斷定追責，并且，在自動駕駛將越來越多的駕駛員替代之后，相應的義務也就由駕駛員轉向了自動駕駛系統，而保險等也由駕駛員轉向自動駕駛系統對應的公司，那么各技術公司也就相對應的會付出更多的本錢，進一步降低本人的利潤。

第五，自動駕駛人才缺口大。往常正處于高階自動駕駛技術完成商業化落地的關鍵階段，行業競爭猛烈，自動駕駛技術人才活動頻繁招致了企業人才流失嚴重。相關數據顯現，到2025年，汽車行業對智能網聯汽車人才的需求量將抵達10.3萬人，其中自動駕駛范疇的人才缺口估量將抵達5萬人。并且，隨著自動駕駛賽道的不時拓寬，相關的新商機不時被挖掘，新入局的創業公司關于自動駕駛技術人員的需求也在持續不時的增加。按現有數據來說，在自動駕駛公司中研發人員占比根本在70%-80%左右，而高階自動駕駛的技術復雜水平也決議了需求各種開發言語的高質量技術人才，并且對汽車各硬件足夠的熟知，這也就招致了大量開發人員很難勝任自動駕駛相關技術研發。

第六，自動駕駛技術的牢靠性有待肯定。就目前曾經落地的輔助駕駛系統理論運用狀況來看，大局部技術還是不太完善，局部輔助功用缺陷頻發，并不可以很好的讓人放心運用。有相關數據顯現，2019-2023年5月，“行車平安輔助系統缺陷”投訴量根本呈現出穩中有升的態勢，并且在2023年初次打破千宗。從2023年1-5月投訴數據來看，新能源汽車占比明顯較高，超越六成。就現階段相對成熟的L2級別自動駕駛技術依然缺陷頻發，更不用說尚不成熟的L3致使L4自動駕駛技術，其缺陷率和牢靠性愈加讓人擔憂。