谷歌所开发的无人驾驶汽车将在其行进过程中生成海量的数据，这些数据被用来精确地规划行驶路线、调整行驶速度，甚至能够通过对道路上新出现的烟头等细微变化的感知，预判可能会有行人突然出现在道路上。然而，这种高度敏感的探测行为无疑会产生大量的数据，假设无人驾驶汽车每秒钟就能生成高达1GB的数据，那么负责数据传输的传感器就必须拥有强大的数据处理能力和高效的传输性能。

    在未来，汽车所生成的数据将被上传至云端存储系统，政府部门可以借助这些数据来提升道路交通安全。配备了众多传感器的无人驾驶汽车将能够实时检测到潜在的故障，并预先采取相应的应对措施。例如，传感器可以根据驾驶历史记录，及时提醒驾驶员注意可能存在的风险，以避免更严重的故障发生。或者，在不需要驾驶员干预的情况下，汽车可以自行前往维修站点进行定期保养和维护。

    此外，车载传感器还需要从其他车辆和基础设施获取必要的数据支持。车与车之间以及车与基础设施之间的通信将变得愈发关键。预计未来的汽车将搭载更多的红外线传感器、摄像头和激光雷达设备，以便于探测周围环境中的各种物体。更为先进的是，汽车甚至可以实现彼此间的信息交换，“理解”附近其他汽车的行驶速度，并在邻近车辆突然改变行驶方向或紧急制动时迅速做出响应。借助于先进的计算机算法和预测模型，汽车甚至可以预测附近是否有其他正在行驶的汽车，甚至包括其他驾驶员的驾驶技能水平，从而有效预防潜在的碰撞事故。展望未来，传感器需要具备绕过障碍物进行探测的功能。

    尽管当前的技术尚未达到全速自动驾驶的水平，但其中一个主要原因在于，现有的驾驶员辅助系统是由多个不同的供应商提供的，他们使用的技术各异。为了实现最大程度的系统集成，未来同一辆自动驾驶汽车上的所有子系统及其控制计算机都应来自同一家供应商。这同样要求汽车传感器遵循统一的数据传输标准，使之能够无缝融入汽车系统中的其他零部件。

    据预测，到2020年，大部分的高速公路场景下，许多汽车都将具备自主驾驶的能力；而到了2025年，首批真正意义上的自动驾驶汽车将正式投放市场。尽管谷歌在自动驾驶汽车领域的研究成果引起了全球范围内的广泛关注，但这家科技巨头也深知将自动驾驶汽车推向市场所面临的诸多挑战。然而，有一点毋庸置疑，那就是传感器作为核心组件，将直接决定无人驾驶技术的发展进程。