现在的机器还是看不懂人心。
对于前方拥堵的识别，涉及的主要传感器有毫米波雷达和摄像头(激光雷达也可以识别，但是搭载的车辆很少；超声波雷达速度慢，时间常数大，只适用于低速、低距离)。
毫米波雷达原本在近区有一定的盲区，多部毫米波雷达可以缩小盲区，但是这种方式使用的型号并不多。所以毫米波雷达在判断拥堵的时候，有一定的风险在里面，也就是说可能无法识别。同时，即使识别出来，大部分车型的算法在与车身影响区域重叠达到一定值，然后减速时，被识别为前方障碍物。除了忍，什么都没有。
在相机方案中，通常需要至少两个相机来形成立体图像。大部分摄像头都安装在前挡风玻璃的顶部，视野内可以识别出堵车的情况。然而，交通堵塞很难定义。机器分不清车是会卡在旁边还是刚好近还是会远，也看不懂人的内心，也就是说无法预测“卡”车的行为。如果策略还被塞进去，就会慢下来让道。
从目前的传感器技术和自动驾驶的原理和策略来看，从机器和安全的角度来看，这些策略都是最好的，虽然都很折中，但是风险相对最小。
这也是我使用L2系统最麻烦的地方。不是技术战，是心理战。
所以目前还没有一款车(生产车上市)可以通过自动驾驶安全应对拥堵。
同时有两点值得说明。
第一，自主驾驶技术的发展不是一蹴而就的。两三年前，我写过一篇文章，表达了“自动驾驶正在到来，而且比我们想象的要快”，但是自动驾驶是一个复杂的系统。该系统超越了车辆本身，包括各种交通参与者和交通基础设施，如道路和行人。就算快，也不是两三年自动驾驶的程度，而是一年。要看到，五年来，自主驾驶技术进步很大，大到很多朋友认为全自主驾驶很快就要来了，但实际上有半百里，我们相信自主驾驶的未来，同时给技术以信心和耐心。
二是自动驾驶系统将逐步淘汰人工驾驶。这是毋庸置疑的。很多朋友都有一个误区，认为自动驾驶不如人驾驶安全。只有自动驾驶是绝对安全的，可以代替人工驾驶，但事实上，只要事故率和成本比人工驾驶有优势，自动驾驶就会迅速普及。所以当这个过程发展到一定程度，所谓的“中国式拥堵”就不再需要技术来解决了。如果路上全是自驾车辆，车辆与车辆，车辆与道路可以互通，拥堵将永远成为过去。
