自动驾驶系统的事故原因分析是一个复杂且多层次的系统工程问题。感知与决策失误确实是导致事故的重要因素，但并非唯一或根本原因。通常涉及以下层面：
技术局限性：传感器在极端天气（暴雨、强光）或复杂场景（遮挡、异形物体）可能出现漏检误检；决策算法对罕见“长尾场景”的应对能力仍待完善。
系统集成风险：各模块协同可能产生设计时未预见的交互问题，如感知延迟与决策时序错配。
人机交互缺陷：接管机制设计不合理可能导致驾驶员状态监控失效或接管响应不足。
道路环境适应性：非标准交通标识、施工区域等边缘场景仍对系统构成挑战。
验证体系缺口：现有测试难以覆盖所有现实可能性，仿真与真实世界存在“现实差距”。
值得注意的是，多数事故调查显示是多因素连锁反应的结果。例如，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）对特斯拉Autopilot相关事故的统计指出，往往是系统限制、驾驶员误用、环境条件叠加导致。
当前行业正通过多传感器融合、高精地图冗余、端到端神经网络架构、预期功能安全（SOTIF）框架等技术与管理手段提升整体安全性。最终，自动驾驶安全需要从纯技术维度扩展到技术标准、法规伦理、基础设施升级的系统性协同演进。
