提高交通運行效率、提升社會交通服務的智能化水平，離不開智能汽車、智慧的路和高效的監管與決策。致力于為用戶提供安全、舒適、智能、高效駕駛感受的自動駕駛，離不開相應技術的支持。
車聯網
目前，由人工智能和“電動化、智能化、網聯化、共享化”為代表的新四化變革驅動，正在引領車聯網由第一階段向第二階段演進，車聯網從汽車內部互聯、車與人的交互，慢慢延伸到車與車、車與電信設施、車與路邊單元之間的信息交互。
其中，V2X無線通信技術則能夠將“人-車-路-網-云”等交通參與要素有機地結合在一起不僅可以支撐車輛獲得比單車感知更多信息，促進自動駕駛等技術的研發、轉化、應用，還有利于支撐構建一個智慧的交通體系，促使汽車和交通服務朝著新模式業態方向發展。
激光雷達
作為自動駕駛汽車的“眼睛”，激光雷達是重要的傳感器之一，對于保證自動駕駛汽車行車安全具有重要意義。激光雷達應用主要分為兩個部分：一是落地到自動駕駛測試的無人車上，二是落地到汽車廠商推出的具有輔助駕駛功能的量產車上。
據《中國智能網聯汽車產業發展報告(2019)》分析道，激光雷達是未來L4～L5級自動駕駛的核心傳感器之一，將逐步由當前的機械旋轉式向成本更低、可靠性更高的芯片化、全固態化的方向發展。
精確定位
自動駕駛汽車需要非常精確的定位。除了基于雷達，激光雷達，GNSS和攝像頭的普通傳感器之外，對于在城市環境中進行自動導航所需的車道級定位來說，軌跡估計也是必不可少的。當前，用于自動駕駛的高精度定位技術主要有以下三種。
其一，基于參考系統信號的絕對定位技術：具有代表性的一種是全球導航衛星系統，以及UWB、WiF、藍牙等。其二，環境特征匹配，即基于激光雷達和視覺傳感器的相對位置，將傳感器觀察到的特征與數據庫中存儲的特征進行匹配定位車輛；其三，INS系統提供航跡估計，一種基于慣性導航IMU的組合導航技術。
人機交互
人機交互技術，尤其是觸摸屏、語音控制、手勢識別技術，在全球未來汽車市場上有較大可能得到廣泛采用。自動駕駛汽車人機界面應集成功能設定、車輛控制、信息娛樂、導航系統、車載電話等多項功能，方便駕駛員快捷地從中設置、查詢、切換車輛系統的各種信息，從面使車輛達到理想的運行和操縱狀態。
當然，人機界面的設計必須在好的用戶體驗和安全之間做好平衡。隨著技術的快速成熟，車載信息顯示系統和智能手機將實現無縫連接，人機界面提供的輸入方式將會有更多選擇的空間，用戶能夠采取不同操作，在不同的功能之間進行自由切換。
規劃決策
決策是無人駕駛體現智能性的核心的技術，相當于自動駕駛汽車的大腦，涉及汽車的安全行駛、車與路的綜合管理等多個方面。通過綜合分析環境感知系統提供的信息，及從高精度地圖路由尋址的結果，規劃決策者可以對當前車輛進行速度、朝向等規劃，并產生相應的停車、跟車、換道等決策。
與此同時，規劃技術還需要考慮車輛的機械特性、動力學特性、運動學特性等。從目前來看，常用的決策技術有專家控制、模糊邏輯、貝葉斯網絡、隱馬爾科夫模型等。隨著5G網絡、車輛、路面、云端、平臺等各個環節的技術不斷成熟，車輛正從輔助駕駛轉向自動駕駛，基于自動駕駛的協作式智能交通也日益臨近。
總結：
發展智能網聯與新能源汽車已經成為了行業共識，這一點在各國政府的產業政策與企業未來戰略布局上取得了驗證。2020年下半年，自動駕駛路測、技術研發、產品創新等方面或將取得更多新成果。