无人驾驶技术目前已经在智能交通领域取得了一定的成果，但在实现真正商业化应用还存在很多挑战和问题。下面我将从传感器、计算力、安全保障、道路建设等方面详细阐述无人驾驶技术瓶颈所在。
首先是精度问题，虽然传感器在理论上具有高精度，但实际环境中的细节、噪声等干扰会对测量结果产生影响。在复杂的场景下（如雨天、雪天、夜间等），传感器的精准度就更加受到挑战。
其次是传感器的可靠性问题，随着时间的推移和使用频次的增加，传感器可能出现漂移、失效、误报等问题。
最后是传感器的成本问题。目前高精度传感器的价格非常昂贵，会导致整个系统的成本增加。
但是这也带来了很多挑战。首先是低时延的要求。由于无人驾驶需要实时地响应环境变化，因此需要保证计算结果的低时延，否则会对行驶安全产生严重影响。
其次是数据的传输和存储问题。传感器会产生大量的数据，需要通过高速网络传输到计算中心进行处理和存储。如果数据传输受阻或存储空间不足，就会影响系统的可靠性和稳定性。
为了确保系统的安全性，需要建立完善的安全监测和容错机制。在设计无人驾驶系统时，应该考虑到各种可预见和不可预见的情况，并进行充分的测试和验证。
同时，某些特殊场景下，如没有路标或者路标不清晰的情况下，需要借助高精度地图制定路径规划和控制策略。
总之，无人驾驶技术的发展面临很多瓶颈。尤其是在传感器和计算力方面，需要更好的技术支持才能逐步解决问题。在此基础上，还需要强化安全保障机制、加强基础设施建设，才能进一步推动无人驾驶技术的发展。