无人驾驶研发陷入困境，车企纷转向更实用的L2+技术

近年来，无人驾驶技术一度备受关注，被认为是未来汽车行业的重要发展方向。然而，最近的趋势显示，车企正逐渐转向更务实的L2+技术，而非完全无人驾驶技术。这一转变背后的原因是无人驾驶技术发展面临的诸多挑战和困难。本文将探讨无人驾驶研发遇冷的原因，并介绍L2+技术的特点和相应的源代码示例。

无人驾驶技术作为一项复杂而庞大的系统工程，需要在感知、决策和控制等方面实现高度的自动化。然而，无人驾驶技术在实际应用中面临着一系列挑战。首先，无人驾驶车辆需要准确地感知周围环境，包括道路状况、其他车辆和行人等。然而，当前的感知技术在复杂环境下的稳定性和准确性仍存在问题，无法满足实际道路行驶的需求。其次，无人驾驶系统需要具备强大的决策能力，能够根据感知到的信息做出准确的行驶决策。然而，复杂的交通环境和各种不确定性使得决策算法的设计和实现变得非常困难。此外，无人驾驶技术还需要具备高度可靠性和安全性，以应对突发情况和故障。

面对上述挑战，车企们开始转向更实用的L2+技术。L2+技术是指在某些特定条件下实现部分自动驾驶的技术，例如在高速公路上进行自动驾驶或在特定的停车场场景下进行自动泊车。相比于完全无人驾驶技术，L2+技术更加可行和实用，能够在特定场景下提供更好的驾驶辅助功能。此外，L2+技术对于现有的汽车平台和基础设施的改造要求相对较低，降低了技术实施的难度和成本。

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