無人駕駛物流車目前存在承載量、續(xù)航、復雜路況應對、Corner Case（邊緣場景）、感知、決策規(guī)劃、安全及系統(tǒng)穩(wěn)定性等技術(shù)難題。承載量和續(xù)航影響其商用規(guī)模，復雜路況與邊緣場景考驗應對特殊環(huán)境的能力。感知上識別障礙物、地圖標準等有困境；決策規(guī)劃在極端場景策略制定有難度；安全與系統(tǒng)穩(wěn)定性方面，面臨黑客襲擊、功能安全標準等挑戰(zhàn)。這些都亟待突破 。

在承載量與續(xù)航方面，承載量不足限制了單次運輸量，難以滿足日益增長的物流需求。續(xù)航焦慮也讓無人駕駛物流車難以執(zhí)行長途任務，頻繁充電或更換電池不僅增加成本，還影響運輸效率。

復雜路況是無人駕駛物流車面臨的一大挑戰(zhàn)。鄉(xiāng)村道路的 GPS 信號不穩(wěn)定、網(wǎng)絡(luò)信號弱，使得車輛定位和通信受阻。道路邊線不清晰、環(huán)境特征模糊，增加了車輛識別路線的難度。而雨雪等復雜天氣，對傳感器和感知系統(tǒng)的影響巨大，降低了車輛對周圍環(huán)境的感知能力。

Corner Case（邊緣場景）同樣棘手。在礦山中，粉塵會遮蔽攝像頭和雷達，影響數(shù)據(jù)精準度；港口濕度大，雨霧天氣降低車輛對外界的探測效率；城市場景下，復雜車流讓車輛系統(tǒng)面臨嚴峻考驗。

感知層面，識別不常見障礙物耗時又耗資金，多種感知技術(shù)路線各有弊端。高精地圖使用缺乏統(tǒng)一標準，激光雷達技術(shù)也存在爭議。決策規(guī)劃上，極端場景下制定競爭和非常規(guī)策略困難，端到端自動駕駛技術(shù)難以解釋分析。

安全與系統(tǒng)穩(wěn)定性也不容忽視。無人駕駛物流車面臨黑客襲擊風險，通信不暢可能導致系統(tǒng)故障。人工智能處理能力需提升，傳感器檢測范圍有限，算法難以滿足感知需求。功能安全標準和雙冗余等問題亟待解決，手動駕駛接管過程也不穩(wěn)定。

無人駕駛物流車要實現(xiàn)廣泛應用，必須攻克這些技術(shù)難題。只有不斷創(chuàng)新和完善技術(shù)，才能讓無人駕駛物流車在物流領(lǐng)域發(fā)揮更大作用，推動行業(yè)邁向新高度。