可以看出，上述场景出现的物体均为静止物体。现阶段，无论是以摄像头为主的纯视觉感知依靠像素偏移判断，还是"激光雷达+高精地图"组成的点云模型，车辆对于静止物体或者缓慢移动的物体的感知和识别，一直存在盲区。静态物体需要机器学习来训练识别物体，但静态物体类别多、形态千差万别，需要大量的样本训练。如果感知系统对道路场景出现误判，包括AEB系统（自动紧急刹车系统）在内的其他系统也不会有反应。
理想CEO李斌曾表示，"目前摄像头+毫米波雷达的组合像青蛙的眼睛，对于动态物体判断还好，对于非标准的静态物体几乎无能。视觉在这个层面的进展几乎停滞，哪怕是动态，车辆以外的识别率也低于80%，千万别真当自动驾驶来使用。"
此外，车载摄像头对于物体的识别还会受到天气和照明条件、车辆行驶速度等多种因素的影响。
特斯拉CEO马斯克曾在2020年就宣传要实现完全自动驾驶，两年过去，马斯克也食言，承认"完全自动驾驶是一个难题，因为它需要解决现实世界中的大部分人工智能问题"。
根据全球对自动驾驶的5级分级法，目前大多数辅助驾驶功能还处于L2级，或者部分厂商宣传已到达L2.9。换句话说，仍未达到L3级别。其中，L2级明确规定，在使用辅助驾驶这一功能时，需要驾驶者观察周围环境，随时准备人为接管。
尽管小鹏、理想、蔚来等新势力在公开场合反复强调"辅助驾驶"不是"自动驾驶"，但仍有车主对辅助驾驶系统或缺乏清晰的认知，致使部分安全事故的发生。
