无人驾驶汽车的问题包括局限性高、人文承受水平问题和平安防御性低等。.局限性高无人驾驶汽车在其“视觉才能”方面无法到达人脑的高度，其传感器经过红外摄像和普通摄像两种技术完成道路环境的搜集。当车辆在人口密集的楼房建筑区、事故区域或者其他有人经过通用手势信号来指挥车辆在此区域通行时，无人汽车将遇到判别难题。
系统数据流反应指导驾驶及其剖析树立信息共享、交融、加工的系统平台可派生出丰厚的智能交通的详细应用。具有局部驾驶权限的车载终端控制系统，能够传输人-车系统所具有的速度、车间距等信息，分离路况信息，经过云平台的实时计算停止反应，在风险路段指导驾驶乃至控制驾驶，保证行车平安及交通畅通智能驾驶与无人驾驶是不同概念，智能驾驶包含无人驾驶，而无人驾驶是智能汽车开展的高形态。
驾驶信息并行编程模型驾驶信息并行编程模型主要分为两个阶段，即Map阶段与Reduce阶段。对行将散布式驾驶文件系统中集中管理的驾驶信息大数据停止分块，可分为速度数据块、行车轨迹数据块、行车时间数据块、车距数据块等，分别带入到相应速度模型、行车轨迹模型、行车时间模型、车距模型等函数计算模型中，得出一系列速度、行车轨迹、行车时间、车距等key/value对。