无人驾驶汽车的语音识别系统已经取得了显著的进步，并在一定程度上可以被认为是智能的，以下是对当前无人驾驶汽车语音识别系统智能水平的评价：

1、自然语言处理能力: 语音识别系统通常结合了自然语言处理技术，能够理解和执行驾驶者的指令，实现语音控制和语音交互，这种技术的应用使得驾驶者可以通过语音提出问题并获得回答，例如查询交通状况、天气预报等信息。

2、实时性和准确性: 实时语音识别技术是车载智能语音识别技术的一个重要方面，可以通过这一技术实现避免人工干预的情况下，对输入语音的即时转录，这对于驾驶场景来说至关重要，因为语音识别的速度和实时性直接影响到车辆的操控和安全。

3、个性化与自适应: 通过对驾驶员语音数据的收集和分析，系统可以逐渐适应不同驾驶员的语音特征，提供更加个性化的服务，语音数据还可以用于训练自适应算法，提高系统在复杂环境下的识别能力。

4、多媒体交互: 智能车载语音识别技术还广泛应用于多媒体交互中，如音乐、广播、电视节目等媒体视图和控制导向深度融合，这种应用不仅简化了操作流程，而且提升了驾驶员的体验。

5、隐私保护与安全: 随着数据安全和隐私保护意识的提高，如何在收集和使用车内语音数据时保护驾驶员的隐私和数据安全成为了一个重要的研究方向。

6、未来发展趋势：随着智能驾驶技术的普及，将会有更多的大规模公开语音数据集出现，为研究者提供更多的资源和机会，这些数据集将涵盖更广泛的方言和口音，提高语音识别的适应性和准确性，未来的语音识别系统将更加注重自适应和个性化的能力，根据驾驶员的需求和偏好进行智能调整和优化，通过不断学习和适应驾驶员的语音特征，系统将能够提供更加贴心和个性化的服务，系统还将具备自适应能力，根据驾驶员的需求和偏好进行智能调整和优化。

尽管当前的语音识别系统已经相当先进，但仍然存在一些挑战需要克服：

不同人的语音特点差异：不同人的语音特点、口音、语速等存在差异，需要通过不断训练和优化来提高识别准确度。

环境噪音干扰：在嘈杂的环境中，语音识别系统可能难以准确地捕捉和识别语音信号。

多模态融合：未来的语音识别系统将更加注重与其他感知技术的融合，如图像识别、人脸识别等。

无人驾驶汽车的语音识别系统在多个方面表现出较高的智能水平，但仍然有改进的空间，随着技术的不断进步，我们可以期待这些系统在未来变得更加智能和高效。