自动驾驶汽车关键技术主要包括环境感知、精准定位、决策与规划、控制与执行、高精地图与车联网V2X以及自动驾驶汽车测试与验证技术等。
自动驾驶技术
这是AI在汽车行业中应用最广泛的领域之一。自动驾驶技术利用AI算法和传感器来感知环境、识别障碍物，并进行自主决策和驾驶操作。通过实现车辆的自动驾驶，可以提高行车安全性、减少交通事故的发生，同时降低驾驶员的工作负担。
自动驾驶，在21世纪已有数十年的历史，但自动驾驶行业在当时还没有受到广泛关注。1999年，美国卡耐基梅隆大学研制的无人驾驶汽车Naclab-V完成了第一次无人驾驶试验，许多为无人车开放道路实验的法律法规也相继出台。经过开发研制， 自动驾驶在后续几年被推广，2009年，自动驾驶汽车的雏形图片被曝光，自动驾驶开始受到关注。
自动监视应用的不同级别
无人驾驶技术级别通常按照SAE国际标准分为6个级别，从级别0到级别5，分别代表了不同程度的自动化水平。这些级别包括：
级别0：无自动化，完全由人类驾驶
级别1：辅助驾驶，车辆可以执行某些任务，但仍需要人类驾驶员监控
级别2：部分自动化，车辆可以执行加速、刹车、转向等任务，但驾驶员需要保持警惕并随时准备接管控制
级别3：有条件自动化，车辆可以在特定条件下执行所有驾驶任务，但需要在需要时要求驾驶员接管控制
级别4：高度自动化，车辆可以在大多数情况下自主执行驾驶任务，但在某些特殊情况下需要人类介入
级别5：完全自动化，车辆能够在所有情况下自主执行驾驶任务，无需人类干预
汽车组成
控制电脑自动驾驶技术的内容包括定位与路径规划、环境感知、行为决策与控制。即通过CPS与计算机技术的协作，进行航线的确定，并通过传感器感知环境，由控制电脑处理具体事件与总体航行。
在道路行驶中，电脑的功能就是依据庞大的数据库来辨识出周围的环境元素，再做出相应的对策。电脑由此可以像人类驾驶员一样，在适当的时候发出指令来提速、减速、转向，以做到躲避障碍，保持在车道内行驶，识别出道路上的交通指示信号如限速牌指示、红绿信号灯等。
过往的自动驾驶技术突破困难，重要的因素就是人工智能的发展速度过慢，过去人们以为是算法的落后，现在人工智能深度学习法其实更早就已经提出了，比如现在其中以Dijkstra算法为代表的图搜索法在各种优化问题中得到了较为广泛的应用，且这种算法是全局最优的 。但过去的计算机由于容量小，运行速度慢，这种穷举式的算法又需要大量数据的运算，现在计算机本身的性能得到大幅度提高，大数据技术的发展，深度学习的高效性才得以体现。
高性能计算机的重要性不仅体现在实际应用阶段，也体现载实验阶段借此来推动人工智能技术的进步。
中央处理器
中央处理器包括运算器、控制部件和寄存器等，是整个自动驾驶汽车的核心组成部分，对收集到的各种信息进行汇总与处理，包括信息的输入，信息处理与信息的输出。
视频采集器
视频采集器是将收集到的视频信号混合输入电脑，并转换成电脑可识别的数字数据，储存于电脑中。
雷达传感器
雷达传感器是一种用于测量距离的仪器，通过测量参数距离，利用发射频率与时间的相关函数，得到平均值，根据计算公式可以得到与物体间的距离。
技术难题
如何改善精度
IMU是一种惯性测量手段，通过计算加速度和速度获得准确定位，这项技术的更新频率较高，但是实时定位会存在误差积累
处理数据时间
如果自动驾驶汽车以100千米／时的速度高速行驶时，留给中央处理器处理数据的时间极短，这需要中央处理器有极高的性能，目前的激光雷达也尚无成熟的量产产品，这就会使自动驾驶汽车不能在遇到危险的情况下快速反应，有造成事故的概率。
法律问题
随着自动驾驶汽车的上路普及，事故责任界定是重要课题，世界范围内既有法律对该问题均没有明文规定 。想要自动驾驶汽车真正在路上行驶，还要公安部、交通部等各个部门一致，不断完善法律
互联网技术不断促进自动驾驶技术
一方面，在人工智能、大数据等新一代信息技术领域的先天技术优势，能够快速应用到自动驾驶中，促进技术升级；
另一方面，其能够更加快速整合跨行业信息、金融、人才等资源，促进自动驾驶的快速推广与创新应用
未来一定会在互联网技术的发展会更加完善