智能驾驶技术正逐步成为现实，但其安全性仍面临严峻挑战。在极端情况下，如突发事故或复杂路况，系统是否能快速准确决策，直接关系到驾乘人员的生命安全。

首先，智能驾驶的核心在于感知与决策。当前技术虽已实现较高精度的环境识别，但在雨雪天气、光线不足等特殊场景下，传感器易受干扰，算法可能误判。此外，伦理难题同样棘手：当不可避免的碰撞发生时，车辆应优先保护车内乘客还是行人？这种“电车难题”考验着工程师的设计智慧。

其次，数据驱动的深度学习模型依赖海量训练样本，而真实世界中的极端案例往往稀缺且不可控，导致系统对未知情况适应能力有限。因此，建立更加鲁棒的模型以及完善测试验证体系显得尤为重要。

最后，监管政策和技术标准尚需进一步明确和完善。只有通过多方协作，在技术创新与安全保障之间找到平衡点，智能驾驶才能真正实现从实验室走向市场，迎接未来交通变革带来的机遇与挑战。