據外媒報道，我們都知道自動駕駛汽車搭載了激光雷達，可感知車輛周圍360度的狀況。圖像傳感器可識別標志、燈光以及車道標線。雷達可探測目標物，計算機可整合上述所有信息，并使用地圖數據為車輛提供導航。
盡管理想的自動駕駛汽車將能夠與其它車輛進行“對話”，使導航更加順利并減少交通事故，但該技術仍處于初級階段。然而，任何自動駕駛車輛還需要與其它傳統車輛及其司機、行人、自行車進行“對話”，并對一些無法預料的事情做出正確反映，比如車道封閉、交通信號燈出現故障、遇到緊急救護車輛以及交通事故等。
復雜的駕駛語言
比如，當你駕駛一輛汽車通過一個車速監視區時，你可以閃幾下車燈以提醒對向駛來車輛的司機，讓其明白該區域屬于超速監視區。但閃燈也可以意味著你的遠光燈太亮了、你忘了打開你的車頭燈。為準確理解這些意思，司機必須考慮這些情況：時間、路況、天氣。但自動駕駛汽車該怎樣反應呢？
此外，還有一些其它的溝通形式，包括按喇叭和警報器、打手勢以及將提示語貼在車身上面。車輛可以學會閱讀道路標志，因而也應該會被教會識別常用的貼在車輛上面的一些提示語。然而在施工場地或者交通事故現場，讓自動駕駛車輛讀懂所有手勢或者提示信息是很困難的，而且也無法將所有手勢或提示信息進行編程納入導航系統，因為每個地方的手勢代表著不同的意思（甚至每個人都不一樣）。自動駕駛汽車可能會因為識別不了這些手勢或者錯誤的理解了一個手勢，從而導致發生事故。
谷歌自動駕駛汽車可清楚的識別騎自行車的人的手勢，但是如果騎自行車的人使用的不是標準手勢呢？誰能夠將這類算法嵌入系統中呢？
《機器人趨勢》（Robotics Trends）描述了一則發生在2015年的事件，當自動駕駛汽車錯誤的閱讀了騎自行車的人發出的信號時陷入了僵局。每個國家以及城市都有不同的約定俗成的語言習慣。但隨著路上的自動駕駛汽車越來越多，目前還有待觀察自動駕駛汽車研發工程師是否能夠將這些細微但非常重要的差別進行編程，并納入自動駕駛汽車系統內。
