自动驾驶是汽车产业与人工智能、物联网、高性能计算等新一代信息技术深度融合的产物。
谷歌、百度、阿里、丰田、福特，所有世界顶级的互联网及巨头厂商都在布局研发自动驾驶。
它是当前全球汽车与交通出行领域智能化和网联化发展的主要方向，已成为各国争抢的战略制高点。
自动驾驶的核心技术也在近年来以迅猛的速度发展。
5G技术
汽车是5G应用的重要场景。在4G时代，我们对车联网的理解是车载娱乐系统，而在5G时代，车联网意味着V2X（Vehicle to X，车联万物）。
当车辆与整个交通系统互联（包括但不限于其他交通参与者、交通信号灯、道路信息），每辆车都能实时获取周围车辆的速度、转向信息，从而能避免事故的发生；
每辆车也都能获取实时路况信息，交通管理系统可以根据实时路况调整交通信号，从而大幅减少拥堵。
5G技术将对自动驾驶带来极大的帮助。
现在主流的自动驾驶技术路线完全依赖车辆自身的感知能力。车上必须搭载价值数十万元的激光雷达等一系列传感器，然而探测的距离和精度依然有待提升。
与此同时，视野盲区和其他车辆的不可预估性都意味着风险的存在。
在获得5G技术的助力之后，很多情况下，车辆不再需要去主动感知其他车辆。因为对方的信息早就通过网络传到了你的车上，你和你的车 不需要看到它，就能知道它的存在。
在这样的“上帝视角”下，传感器的重要性大幅降低了，但自动驾驶却因此更简单、更便宜，也更可靠、更安全。
识别技术
识别技术主要包括三个方面，路面、静态物体和动态物体。
对于动态物体，不仅要检测还要对其轨迹进行追踪，并根据追踪结果，预测该物体下一步的轨迹（位置）。
这在市区，尤其中国市区必不可少。最典型场景就是北京五道口：如果你见到行人就停，那你就永远无法通过五道口，行人几乎是从不停歇地从车前走过。
人类驾驶员会根据行人的移动轨迹大概评估其下一步的位置，然后根据车速，计算出安全空间（路径规划），公交司机最擅长此道。
与此同时，无人驾驶汽车同样要能做到。要注意这是多个移动物体的轨迹的追踪与预测，难度比单一物体要高得多。这就是MODAT(Moving Object Detectionand Tracking)。也是无人驾驶汽车最具难度的技术。
V2X技术
车用无线通信技术（Vehicle to Everything ,V2X)是将车辆与一切事物相连接的新一代信息通信技术。其中V代表车辆，X代表任何与车交互信息的对象，当前X主要包含车、人、交通路侧基础设施和网络。
V2X交互的信息模式包括：车与车之间（Vehicle to Vehicle,V2V）、车与路之间（Vehicleto Infrastructure ,V2I）、车与人之间（Vehicle to Pedestrian,V2P)、车与网络之间（Vehicle toNetwork,V2N）的交互。
V2V技术允许车辆通过转发自身及前方的实时信息来预防事故的发生，从而减少驾驶时间，最终实现改善交通环境，减少交通拥堵的目的。
V2I技术通过无线的方式帮助车辆和路侧的交通设施实现数据交换，主要应用包括交叉路口安全管理、车辆限速控制、电子收费、运输安全管理，以及道路施工和限高警示等。
这项技术会推动交通设施智能化，包括禁止驶入灯标、天气信息系统等交通设施都可进化为通过多种算法，从而识别高风险情况并自动采取警示措施的智能交通设施。
目前V2X领域分为Dsrc和C-V2X两个标准和产业阵营。在国内市场由于拥有全球最大的4G LTE网络和成熟的产业链，并且对Dsrc技术上没有太多积累，因此有分析认为国内V2X发展会向C-V2X倾斜。
人机交互技术
人机交互技术，尤其是语音控制、手势识别和触摸屏技术，在全球未来汽车市场上将被大量采用。
自动驾驶汽车人机交互大屏的设计，其最终目的在于提供好的用户体验，增强用户的驾驶乐趣或驾驶过程中的操作体验。它更加注重驾驶的安全性，这样使得人机界面的设计必须在好的用户体验和安全之间做好平衡，很大程度上安全始终是第一位的。
自动驾驶汽车人机界面应集成车辆控制、功能设定、信息娱乐、导航系统、车载电话等多项功能，方便驾驶员快捷地从中查询、设置、切换车辆系统的各种信息，从而使车辆达到理想的运行和操纵状态。
未来车载信息显示系统和智能手机将无缝连接，人机界面提供的输入方式将会有多种选择，通过使用不同的技术允许消费者能够根据不同的操作、不同的功能进行自由切换。
高精度地图
高精地图拥有精准的车辆位置信息和丰富的道路元素数据信息，可以帮助汽车预知路面复杂信息，如坡度、曲率、航向等。
高精地图和传统地图相比具有更高的实时性。由于道路路面经常发生变化，如道路整修、标识线磨损或重漆、交通标识改变等。这些改变都要及时反映在高精地图上。
高精地图将更强调空间的三维模型以及精度，将精度从米级降到厘米级，必须非常精确的显示路面上的每一个特征和状况。
决策技术
决策是无人驾驶体现智能性的核心的技术，相当于自动驾驶汽车的大脑。它通过综合分析环境感知系统提供的信息，及从高精度地图路由寻址的结果，对当前车辆进行规划（速度规划、朝向规划、加速度规划等），并产生相应的决策（跟车、换道、停车等)。
规划技术还需要考虑车辆的机械特性、动力学特性、运动学特性。常用的决策技术有专家控制、隐马尔科夫模型、贝叶斯网络、模糊逻辑等。
定位技术
除了GPS与惯性传感器外，我们通常还会使用LiDAR点云与高精地图匹配，以及视觉里程计算法等定位方法，让各种定位法互相纠正以达到更精准的效果。随着自动驾驶的发展，定位技术也一定会不断优化。
目前自动驾驶的技术基本上都源自机器人，自动驾驶汽车可以看做是轮式机器人外加一个舒适的沙发组成。
机器人系统中定位和路径规划是一个问题。没有定位，就无法规划路径。厘米级实时定位是目前自动驾驶最大的挑战之一。对机器人系统来说，定位主要靠SLAM与先验地图（Prior Map）的交叉对比。
通信安全技术
自动驾驶汽车通过车辆网接入网格的同时，也带来了信息安全的问题。
在应用中，每辆车及其车主的信息都将随时随地地传输到网络中被感知。这种显露在网络中的信息很容易被窃取、干扰甚至修改等，从而直接影响智能网联汽车体系的安全。
因此在智能网联汽车中，必重视信息安全与隐私保护技术的研究。
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