随着当今世界科学的进步,人工智能也在迅速发展。目前,传统汽车产业以人工智能的发展为依托,正在大力研发无人驾驶技术，无人驾驶技术在减少驾驶员驾驶强度,提高驾驶安全性等方面的突出作用,让这项技术拥有着良好的发展前景。
无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。
无人驾驶的核心技术体系主要可分为感知、决策、执行三个层面。
感知系统相当于人的眼睛、耳朵，负责感知周围的环境，并进行环境信息与车内信息的采集与处理，主要包括车载摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等技术。
决策系统相当于人的大脑，负责数据整合、路径规划、导航和判断决策，主要包括高精地图、车联网等核心技术。
执行系统相当于人的小脑和四肢，负责汽车的加速、刹车和转向等驾驶动作，主要包括线控底盘等核心技术。
无人驾驶的探索始于无线电遥控汽车。1925年，Houdina的无线电遥控汽车“美国奇迹”（American Wonder）通过接收后方车辆的无线电信号，完成启动、转向、刹车、加速器、按喇叭等指令，在纽约繁忙的街道上从百老汇开到了第五大道，引起了巨大的轰动。尽管American Wonder并不是真正的无人驾驶，却让这个概念走入人们的视野。
20世纪60年代到80年代，由于计算机科学技术的迅猛发展，无人驾驶来到了一条新的赛道：计算机视觉。1966年到1972年间，美国斯坦福国际研究所（SRI）成功研制了世界上第一个真正可移动和感知的机器人Shakey。研究人员为Shakey装备了电视摄像机、三角法测距仪、碰撞传感器、驱动电机以及编码器，并通过无线通讯系统由两台计算机控制。Shakey具备一定人工智能，能够自主进行感知、环境建模、行为规划和控制，这也成了后来机器人和无人驾驶的通用框架。
1977年，日本筑波工程研究实验室的S.Tsugawa和他的同事们开发出了第一个基于摄像头来检测导航信息的自动驾驶汽车。这是所知最早的开始使用视觉设备进行无人驾驶的尝试。
20世纪80年代初，德国联邦国防军大学的恩斯特·迪克曼斯（Ernst Dickmanns）和他的团队利用一辆奔驰面包车改造了一辆无人驾驶车“VaRoS”。他们构建了一种叫做“4D”的动态视觉模型，4D即随时间变化的三维观察对象。他们还通过卡尔曼滤波器有效解决了由于当时计算机运算速度不够快而无法处理快速变化的视觉街景的问题，使得高速自动驾驶可以实现。
1985年，一些西欧国家共同成立了一个旨在推动各国在尖端技术领域合作的“开放框架”——“尤里卡”（Eureca），在这个框架之下的“普罗米修斯”计划，旨在推动交通的最高效率和安全性的最大化。
1986年，奔驰计划通过普罗米修斯计划启动开发汽车新技术，这其中就包括自动驾驶技术。迪克曼斯和奔驰团队利用奔驰 500 SEL和第二代动态视觉系统搭建了两台无人驾驶原型车VITA-1和VITA-2。第二代动态系统的特点是：车辆前后配备了由两组CCD摄像构成的机双目视觉系统，由60个芯片机（transputer） 构成计算单元（这在当时是超级计算机的配置），用于图像处理和场景理解。
1994 年 10 月，Dickmanns 的团队带着那两台辆银灰色的奔驰 500 SEL 去戴高乐机场接机。接上多名贵宾驶上1号高速路后，他们打开了车辆的自动驾驶模式。当时的情景与现在类似，车辆驾驶席上还是坐着一名工程师，他的手会虚搭在方向盘上以防万一，而真正负责驾驶的是车辆自己。VITA-1和VITA-2在三车道高速公路上以高达130公里/小时的速度行驶了1000多公里。成功演示了在自由车道上驾驶、识别交通标志、车队根据车速保持距离驾驶、自动通过左右车道变换等。
1996年，在“尤里卡”（Eureca）的资助下，VisLab创始人意大利帕尔马大学的Alberto Broggi，带领团队启动开发一款名为ARGO的无人驾驶原型车。ARGO以一辆Lancia Thema为基础，采用通用芯片、商用MMX 奔腾Ⅱ车载计算机系统，配备了一种相对简单且具有成本效益的视觉系统Generic Obstacle and Lane Detection（GOLD）。GOLD采用商用低成本CCD摄像机，应用立体视觉检测和定位车辆前方的障碍，通过单目图像获取车辆前方道路的几何参数，通过I/O板来获得车辆的速度及其他其他数据。车道检测算法是从单目灰度图像中提取出道路特征，采用直线道路模型进行匹配。ARGO提供了三种驾驶模式：正常，辅助和自动。在正常模式下，汽车发现危险就会发出视觉和听觉警报。在辅助模式下，如果驾驶者没有做出反应，汽车会自行控制。在自动模式下，奔腾200 MMX处理器会处理来自摄像头的信息，以控制汽车。
1998年，在意大利汽车百年行活动中，ARGO试验车沿着意大利的高速公路网进行了2000km的道路试验。其中ARGO试验车行驶的区域既有平坦区域，也有高架桥和隧道丘陵地区。ARGO试验车的无人驾驶历程达到了总里程的94%，最高车速为112km/h。
2015年12月，百度对外宣布其无人驾驶车已在国内首次实现城市、环路及高速道路混合路况下的全自动驾驶。百度公布的路测路线显示，百度无人驾驶车从位于北京中关村软件园的百度大厦附近出发，驶入G7京新高速公路，经五环路，抵达奥林匹克森林公园，并随后按原路线返回。百度无人驾驶车往返全程均实现自动驾驶，并实现了多次跟车减速、变道、超车、上下匝道、调头等复杂驾驶动作以及不同道路场景的切换。测试时最高速度达到100公里/小时。
2018年7月4日，百度与厦门金龙合作生产的全球首款level4级量产自驾巴士量产下线。“阿波龙”搭载了百度最新Apollo系统，拥有高精定位、智能感知、智能控制等功能。达到自动驾驶L4级的阿波龙巴士，既没有方向盘和驾驶位，更没有油门和刹车，是一辆完全意义上的无人自动驾驶汽车。
2022年，位于广州生物岛的无人驾驶小巴，已正式全开放运营，为市民提供无人驾驶微循环公交服务，“文远小巴”首期开通两条运营路线，分为南线和北线，后续还将开通西线，进一步覆盖全岛。作为中国首个实现全无人开放运营的智慧出行服务，文远小巴是纯电动车型，没有方向盘、油门、刹车，最高时速达40公里。车辆完全由L4级无人驾驶系统操控，2个64线激光雷达分布在原后视镜的位置，它可以精准地感知到200米以内的任意物体，获取其三维信息，确定其距离、方位和运动状态，并且不受光照条件影响。12颗高清摄像头360°无盲区拍摄实时高清影像，检测和识别车道线、交通灯、交通标志等，精准识别道路上的行人和其他车辆。
研发人员目前面临的最棘手的技术问题是如何提高汽车的视觉能力，如何将人类的视觉能力复制于电脑系统。目前所研发的电脑视觉系统还非常的低端和原始。一般无人驾驶汽车使用的激光扫描仪无法穿越固体障碍物，如果有行人突然出现在车道上，扫描仪是无法及时检测的。
无人驾驶汽车不仅需要留意周边的其他车辆，还必须能够检测到周围的路人、车道、停止线、交通标识、交通灯等等一系列因素；也需要有预测诸如目前行驶的车道是否会在几百米之外终止、前方道路上是否有停泊车辆等问题的能力。此外，当路面上有积雪时，无人驾驶汽车经常会面临无法“看清”道路标志及其他线索的难题，而电脑必须利用这些信息才能进行正确的定位。
为了实现无人驾驶的最终目标，车辆必须感知外界环境,进行环境感知的重点在于使车辆更好模拟人类驾驶员感知能力。
环境感知的任务是感知车身状态和交通状态，现在的 GPS 只能获取车辆的行驶速度、姿态方位等信息，而要感知交通状态，需要借助雷达、相机视觉传感器等捕捉外界信息。
但现在的相机和雷达存在着制约进一步发展的缺点，如相机易受光照、视角、尺度、阴影、污损和遮挡等诸多不确定因素的干扰，雷达不易解决凹坑反射、烟尘干扰和雨雪雾等恶劣天气的探测难题，且相机和雷达传感器感知的范围都是有限的，在汽车行驶过程中可能存在感知的盲区，这些因素都制约着车辆获取外界的信息。
如今的传感装置的环境适应性、准确性较差。传感装置可以说是无人驾驶汽车的“眼睛”，通过装设在车上的传感装置对车辆外部环境进行监测和感知，获取外部环境信息，对采集到的信息进行处理和分析，并将其传输到计算机控制系统。
计算机控制系统中的车辆导航系统和障碍物监控系统将根据传感器传送的信息下达执行路线导航、避障等命令。这就要求传感器监测到的信息和图像的质量要高清晰度。车载摄像机的清晰度直接影响到传感器系统的精度。
目前，传感器系统的准确度普遍较低。这是因为：一方面，车载摄像机的像素不高，图像模糊;另一方面，车载摄像机一般采用传统的光学相机，图像的分辨率不能完全满足信息质量要求。此外由于外部环境变化多端，传感器系统的准确性、实时性与环境适应性较差，将会给无人驾驶车辆带来巨大的安全隐患。
再有，激光雷达的技术成本很高。如上所述，摄像机是识别、记录道路状况以及通过传感器系统向计算机控制系统传送路况信息的重要感知设备。
由于这种感知装置的精度不高，只能简单地识别颜色、字体、路标、交通信号等，它在监测精度和范围上远不如雷达和激光雷达等感知设备。雷达通过发射无线电波来监测前方移动物体或障碍物的速度、距离和范围，它具有比光学相机更高的识别度和准确度、更宽的监控范围，但与此同时成本比光学相机更高。
而相比于雷达，激光雷达的精度和实时性更高，它主要利用红外传感器工作，发射激光脉冲，感知物体的距离、速度和范围，信息处理效率快、时间短，具有高分辨率和高精度，被称为无人驾驶汽车最强大的外部传感装置。然而激光雷达的成本比雷达更高，激光雷达设置中的组件可以扫描三维视图，高昂的成本限制了该技术在无人驾驶汽车领域的开发和推广。
针对当前的传感器无法满足无人驾驶要求的现状，发展车路协同技术具有重要的意义。车路协同技术是基于无线传输网络、新一代互联网技术获取道路信息，来提高道路交通安全、缓解交通拥堵并能提高整个系统通行效率。
整个车路协同系统应该包括车载感知系统、路边感知系统、数据传输系统、数据处理系统。车载感知系统通过车载传感器感知车辆自身的运行状况、道路状况和车辆的位置等。路边感知系统感知道路交通状况、道路气象和路面状况等。
数据传输系统将收集的信息进行汇总、分配给每个无人驾驶系统，帮助系统了解当前车辆的状况。数据处理系统通过云端的超级计算机为车辆规划最合适的路径。该技术可以帮助无人驾驶减少对雷达等传感器的依赖，感知外部环境。
无人驾驶技术发展对汽车制造业的颠覆性变革作用和对现代工业升级的助推作用将日渐显现。当前，智能辅助驾驶已成为汽车行业转型发展的主流。未来，无人驾驶技术将拉动人工智能、物联网、大数据、云计算等信息科技研发和运用，推动中国经济转型升级进程。
随着谷歌、Uber,和特斯拉这样的公司用事实不断展示技术上的进步，传统车广已经越来越清晰地意识到，无人驾驶技术即将为汽车商业模式带来颠覆式的改变，这可能是自内燃机发明以来，汽车行业最重大的变化。
不久的将来，无人车将成为公共交通系统的重要选择。百度计划几年后商业推广无人驾驶汽车，将首先在中国城市试运行。百度目前已经获得几个地方监管部门的批准，在事先确定的路线进行试验，希望在不远的将来推出这类车辆。
一些城市还在考虑将某些街区划定为无人驾驶专区。在 30 或 40 个街区将不再出现人驾汽车和无人车同时存在的现象，无人驾驶出租车和共享出行车辆将提供全部交通服务。城市规划部门将进行区域优化，为无人车服务。基于当前中国在无人驾驶全产业链的技术突破和应用态势，可以预见，中国在无人驾驶技术的产业化方面将突飞猛进，成为全球无人驾驶领域的前沿。
无人驾驶在解决道路拥堵、空气污染和交通事故方面具有非常大的优势，能给社会带来巨大的效益，推动整个汽车工业的进一步发展，颠覆人们的出行方式。但当前无人驾驶面临诸多的问题，涉及技术、成本和制度等方方面面，需要逐步完善,相信通过人们的努力，无人驾驶的最终目标一定能够实现。
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