閱讀下面的材料，完成各題。
材料一
      近年來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展給汽車(chē)工業(yè)帶來(lái)了革命性變化的機(jī)會(huì)。與此同時(shí)，汽車(chē)智能化技術(shù)正逐步得到廣泛應(yīng)用，這項(xiàng)技術(shù)使汽車(chē)的操作更簡(jiǎn)單，行駛安全性也更好，而其中最典型也是最熱門(mén)的未來(lái)應(yīng)用就是無(wú)人駕駛汽車(chē)。也許這一趨勢(shì)能使無(wú)人駕駛汽車(chē)比新能源汽車(chē)更早走入大眾的生活。
      無(wú)人駕駛，是指通過(guò)給車(chē)輛裝備智能軟件和多種感應(yīng)設(shè)備，包括車(chē)載傳感器、雷達(dá)、GPS以及攝像頭等，實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的自主安全駕駛，安全高效地到達(dá)目的地并達(dá)到完全消除交通事故的目標(biāo)。美國(guó)NHTSAC（美國(guó)國(guó)家公路交通安全管理局）分5級(jí)定義汽車(chē)的自動(dòng)化等級(jí)：0級(jí)，由駕駛員駕駛；1級(jí)，具備1種以上自動(dòng)化控制功能（如自適應(yīng)巡航和車(chē)道保持系統(tǒng)ACC等）；2級(jí)，以汽車(chē)為主體執(zhí)行多種操作功能；3級(jí)，當(dāng)以汽車(chē)為主體的駕駛行不通時(shí)可指示駕駛員切換為手動(dòng)駕駛；4級(jí)，完全可以無(wú)人駕駛。
      如今，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始涉足這塊領(lǐng)域，將尖端的IT技術(shù)運(yùn)用到汽車(chē)領(lǐng)域中，希望為消費(fèi)者駕車(chē)出行帶來(lái)更多美好體驗(yàn)。麥肯錫（全球管理咨詢公司）預(yù)測(cè)，到2025年無(wú)人駕駛汽車(chē)可以產(chǎn)生2000億?1.9萬(wàn)億美元的產(chǎn)值；市場(chǎng)研究公司IHS預(yù)測(cè)，2035年4級(jí)完全無(wú)人駕駛車(chē)每年銷(xiāo)量可達(dá)480萬(wàn)輛。對(duì)任何一個(gè)行業(yè)而言，這都具有足夠的市場(chǎng)誘惑。
      國(guó)外著名汽車(chē)企業(yè)及IT行業(yè)巨頭谷歌都競(jìng)相著手研發(fā)無(wú)人駕駛汽車(chē)技術(shù)，研發(fā)進(jìn)程十分迅速，不少研發(fā)車(chē)型已接近量產(chǎn)。
（取材于楊帆的相關(guān)文章）材料二
      無(wú)人駕駛技術(shù)研究過(guò)程中安全一直是其需要解決的首要問(wèn)題，而環(huán)境中的動(dòng)態(tài)障礙物如行駛中的機(jī)動(dòng)車(chē)、自行車(chē)和行人等是對(duì)無(wú)人駕駛汽車(chē)行駛安全影響最大的因素。為了能夠保證無(wú)人駕駛汽車(chē)在行駛過(guò)程中不與動(dòng)態(tài)障礙物發(fā)生碰撞，需要滿足三個(gè)條件。首先，無(wú)人駕駛系統(tǒng)要可靠地檢測(cè)并跟蹤周?chē)鷮?duì)行駛有影響的動(dòng)態(tài)障礙物，這需要傳感器精確測(cè)量出障礙物的位置變化，并能夠提取出障礙物特征用于不同時(shí)刻的障礙物之間的匹配與運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì)；其次，需要識(shí)別動(dòng)態(tài)障礙物的種類(lèi)，不同的障礙物具有不同的運(yùn)動(dòng)特性，對(duì)無(wú)人駕駛汽車(chē)采取的應(yīng)對(duì)策略有很大影響；最后，必須能夠預(yù)測(cè)動(dòng)態(tài)障礙物的軌跡，這對(duì)碰撞檢測(cè)以及避撞動(dòng)作至關(guān)重要。
      動(dòng)態(tài)障礙物的類(lèi)型影響著無(wú)人駕駛汽車(chē)的避撞行為決策。對(duì)行人，無(wú)人駕駛汽車(chē)會(huì)優(yōu)先采取減速停車(chē)的避撞策略，而對(duì)動(dòng)態(tài)車(chē)輛則會(huì)采取更加靈活的避撞策略，如換道或減速。障礙物類(lèi)型也會(huì)影響動(dòng)態(tài)障礙物軌跡預(yù)測(cè)使用的方法。傳統(tǒng)的障礙物識(shí)別方法使用的是實(shí)時(shí)檢測(cè)障礙物幾何輪廓特征，但激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的稀疏性會(huì)造成特征少，最終導(dǎo)致識(shí)別率低，所以無(wú)人駕駛汽車(chē)動(dòng)態(tài)障礙物識(shí)別的關(guān)鍵問(wèn)題是如何有效利用激光雷達(dá)數(shù)據(jù)提高動(dòng)態(tài)障礙物的識(shí)別率，為更加合理的避撞決策提供障礙物類(lèi)別信息支持。
      由于動(dòng)態(tài)車(chē)輛速度較快且是最主要的交通參與者，要避開(kāi)與動(dòng)態(tài)車(chē)輛的潛在碰撞危險(xiǎn)，不但需要獲得動(dòng)態(tài)車(chē)輛當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，還需要準(zhǔn)確預(yù)測(cè)其未來(lái)一段時(shí)間的軌跡，所以需要重點(diǎn)研究動(dòng)態(tài)車(chē)輛軌跡預(yù)測(cè)方法，但動(dòng)態(tài)車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)軌跡受到駕駛員的駕駛行為意圖控制，使用運(yùn)動(dòng)狀態(tài)不變的運(yùn)動(dòng)模型或運(yùn)動(dòng)狀態(tài)變化速度不變的運(yùn)動(dòng)模型都難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出其未來(lái)軌跡，所以動(dòng)態(tài)車(chē)輛的駕駛行為意圖檢測(cè)是軌跡預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)，如何完成駕駛行為意圖檢測(cè)并根據(jù)駕駛意圖預(yù)測(cè)出準(zhǔn)確的行駛軌跡是動(dòng)態(tài)車(chē)輛軌跡預(yù)測(cè)的關(guān)鍵問(wèn)題。
（取材于黃如林的相關(guān)文章）材料三
      與人類(lèi)其他早期科技發(fā)展不同，人工智能具有很強(qiáng)的自主性特征，人工智能系統(tǒng)已經(jīng)可以在不需要人類(lèi)的操作和監(jiān)督下獨(dú)立完成部分工作，例如GoogleX實(shí)驗(yàn)室研發(fā)的全自動(dòng)駕駛汽車(chē)，不需要駕駛者就能啟動(dòng)、行駛以及停止。伴隨人工智能系統(tǒng)這些特征而來(lái)的就是各種問(wèn)題和挑戰(zhàn)，從法律的角度來(lái)講，目前主要體現(xiàn)在個(gè)人隱私（數(shù)據(jù)）保護(hù)和責(zé)任劃分與承擔(dān)等方面，這也是各國(guó)在人工智能發(fā)展過(guò)程中重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題。個(gè)人隱私（數(shù)據(jù)）保護(hù)是各國(guó)立法長(zhǎng)期以來(lái)關(guān)注的核心議題之一，歐盟甚至將其上升到人權(quán)的高度。
      責(zé)任劃分和承擔(dān)問(wèn)題也是人工智能發(fā)展面臨的主要法律挑戰(zhàn)。目前，關(guān)于人工智能的責(zé)任問(wèn)題已經(jīng)出現(xiàn)，各方也在積極探討如何對(duì)人工智能的責(zé)任進(jìn)行劃分和界定。聯(lián)合國(guó)教科文組織與世界科學(xué)知識(shí)與技術(shù)倫理委員會(huì)《關(guān)于機(jī)器人倫理的初步草案報(bào)告》中對(duì)機(jī)器人的責(zé)任進(jìn)行了探討，報(bào)告提出了一個(gè)可行的解決辦法，即：采取責(zé)任分擔(dān)的解決途徑，讓所有參與到機(jī)器人的發(fā)明、授權(quán)和分配過(guò)程中的人來(lái)分擔(dān)責(zé)任。IEEE（美國(guó)電氣和電子工程師協(xié)會(huì)）《合倫理設(shè)計(jì)：利用人工智能和自主系統(tǒng)最大化人類(lèi)福祉的愿景》提出的基本原則之二就是責(zé)任原則。責(zé)任原則涉及如何確保人工智能和自主系統(tǒng)是可以被問(wèn)責(zé)的。其指出，為了解決過(guò)錯(cuò)問(wèn)題，避免公眾困惑，人工智能系統(tǒng)必須在程序?qū)用婢哂锌韶?zé)性，證明其為什么以特定方式運(yùn)作。為此，IEEE對(duì)不同的主體在人工智能責(zé)任方面的應(yīng)當(dāng)采取的措施進(jìn)行了詳細(xì)闡述，即：立法機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)闡明人工系統(tǒng)開(kāi)發(fā)過(guò)程中的職責(zé)、過(guò)錯(cuò)、責(zé)任、可責(zé)性等問(wèn)題，以便于制造商和使用者可以知曉其權(quán)利與義務(wù)；人工智能設(shè)計(jì)者和開(kāi)發(fā)者在必要時(shí)考慮使用群體的文化規(guī)范的多樣性；利益相關(guān)方應(yīng)當(dāng)在人工智能及其影響超出了既有規(guī)范之外時(shí)一起制定新的規(guī)則；自主系統(tǒng)的生產(chǎn)商和使用者應(yīng)當(dāng)創(chuàng)建記錄系統(tǒng)，記錄核心參數(shù)。
（取材于何波的相關(guān)文章）（1）根據(jù)材料一，對(duì)“無(wú)人駕駛汽車(chē)”的表述正確的一項(xiàng)是

C

C

A.比新能源汽車(chē)更早走入大眾生活
B.已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了車(chē)輛的自主安全駕駛
C.車(chē)輛需裝備智能軟件和感應(yīng)設(shè)備
D.以汽車(chē)為主體執(zhí)行多種操作功能
（2）根據(jù)材料一推斷，無(wú)人駕駛技術(shù)的普及離不開(kāi)的兩個(gè)關(guān)鍵因素是

D

D

A.技術(shù)問(wèn)題和資金問(wèn)題
B.資金問(wèn)題和動(dòng)機(jī)因素
C.動(dòng)機(jī)因素和市場(chǎng)需求
D.市場(chǎng)需求和技術(shù)問(wèn)題
（3）根據(jù)材料二，下列理解不符合文意的一項(xiàng)是

C

C

A.無(wú)人駕駛技術(shù)研究過(guò)程中首要解決的問(wèn)題是安全問(wèn)題。
B.無(wú)人駕駛汽車(chē)對(duì)行人、動(dòng)態(tài)車(chē)輛的避撞策略都有減速。
C.利用激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，就可以提高動(dòng)態(tài)障礙物的識(shí)別率。
D.動(dòng)態(tài)車(chē)輛軌跡預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)是檢測(cè)駕駛行為的意圖。
（4）下列詩(shī)句中適合做增強(qiáng)行路安全意識(shí)主題標(biāo)語(yǔ)的一項(xiàng)是

B

B

A.舶臚萬(wàn)里來(lái)往，有禱必安全。（趙師俠《訴衷情》）
B.涇溪石險(xiǎn)人兢慎，終歲不聞傾覆人。（杜荀鶴《涇溪》）
C.彩筆題桐葉，佳句問(wèn)平安。（呂渭老《水調(diào)歌頭》）
D.馬上相逢無(wú)紙筆，憑君傳語(yǔ)報(bào)平安。（岑參《逢入京使》）
（5）如果你是一名投資者，近期要選擇人工智能無(wú)人駕駛汽車(chē)行業(yè)進(jìn)行投資，請(qǐng)根據(jù)以上三則材料，概括投資這個(gè)行業(yè)可能面對(duì)的有利因素和問(wèn)題挑戰(zhàn)。