从视频中不难发现，这台演示车走过了城镇和高速路两种路况，我们择出了其中的一些难点，大家不妨做个参考——

Stop路标识别：很多时候，在西方国家过路口或者斑马线，“Stop”标识会起到至关重要的作用。除了车辆，行人也可能随时出现在“Stop”标识出现的当口。看见它就及时停下，防患于未然肯定不会错。

岔路的识别：这个不用多说，自动驾驶技术应用于公路都需要一定的参照，车道线无疑是最好的选择之一。结合导航信息进行匹配，及时选择正确的路，对于一套成熟的自动驾驶系统应该是必备的能力。

车辆识别：对于自动驾驶而言，走出实验室的重要一步就是保证与其他车辆的互动——不是交流的意思，只是保持安全距离。在短视频中，这台特斯拉经历了超车、被超车、前方车辆突然停车等各种情况，这些在实验室中都是很难模拟的。

红绿灯识别：单纯的红绿灯识别其实不难，只需关注特别的物品形象即可。不过，既然是在公路上行驶，其他等红灯的车辆会采取何种行动也需要纳入考量范围，这样一来工作量就将大大提升。

路牌识别：虽然路牌是固定目标，但它比较考验自动驾驶车辆的反应能力。另外，各地法规均有不同，对应的路牌可能也会千差万别，这对于自动驾驶系统的随机应变能力提出了考验。

复杂路况的处理：有路牌、有岔道，多数情况下可能还有同行的其他车辆，怎么办？这一条其实已经是一个更大的课题，它需要系统对上述几条简单情形进行复杂的统筹，得出最优解。而如何通过合理的算法得到，恐怕也是自动驾驶技术目前最大的难关。