目前最好的自動駕駛汽車的安全性保障主要通過以下方式：

首先，對軟硬件系統進行全面、深入、科學的測試與完善。比如采用先進的傳感器、處理器、通信和電源等硬件組件，同時加強硬件系統的可靠性和安全性設計。在軟件方面，采用智能、高效、穩定的決策和控制算法，并加強軟件系統的安全性和穩定性設計。

其次，采取完備的多級運行監控、安全評估、預警和及時干預措施。完備的多級監控系統包含傳感器層級、感知層級、規劃層級、控制層級、安全監控層級，能有效提高安全性和可靠性。

再者，實現車路協同。通過車輛和路側設施之間的通信和信息交換，擴大車輛的感知范圍、提升運算能力。

還有，優化軟硬件的冗余設計。引入額外的軟件或硬件組件，備份主要組件的功能，確保在主要組件出現故障時，備用組件可以接管并保持系統正常運行。

此外，自動駕駛車輛利用慣導、攝像頭和雷達等感知設備，對車輛位姿及周圍環境實時監測和預測，并根據完善的安全指標體系實時評估安全性。當評估結果為低安全性時，通過發聲或震動等方式發出預警信號，必要時要求人工干預。同時，針對感知算法存在的漏洞和缺陷，采用監測和檢測技術識別，或采用修復和升級技術改進算法和模型。考慮決策、規劃算法在各種交通場景和復雜環境中的應對能力，進行干預和迭代改進，減少潛在安全風險。

另外，為車輛配備高精度傳感器和設置感知算法，實現全方位精確感知。車輛內部計算機系統要能準確做出駕駛決策，相應算法需大量數據訓練和優化。遠程操作員在車輛遇到復雜場景或緊急情況時接管控制權，利用實時視頻和數據傳輸與車輛通信，并提供合理駕駛干預。

最后，引入感知契約概念，量化所涉及的不確定因素，為依賴機器學習的不完美系統的安全性提供保證。