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2009年，谷歌为无人驾驶做了一个宣传短片，视频中的无人驾驶汽车（以下简称“无人车”）载着一个盲人到商店买东西，并自动送盲人回家，这是谷歌对未来无人驾驶的想象。现在的无人车或者智能网联汽车实际上都是把无人驾驶和网络互联技术结合了起来，这项技术极大的提高了交通安全与效率。比如，街道的十字路口存在一定的盲区，而通过网联的通讯技术可以提前对路口信息进行预判，这对想要拐角的汽车能够起到很好的规避的效果，保证了汽车的安全。再比如，交通运输过程中，可以有一个汽车在前面带路，而后面的汽车可以通过无人驾驶和智能网联技术来跟随前面的车，这样就形成了一个车间协同的车队，极大的提高了运输的效率。
美国在无人驾驶方面走在了世界的前列。目前，美国的无人车已经进入环境适应性的测试阶段，比如福特的Fusion无人车目前在完全黑暗的环境中行驶。除了传统汽车厂商，崛起的IT科技公司也是一股洪流，比如特斯拉、谷歌、微软等。其中，特斯拉借助摄像头和雷达组合的自动驾驶功能可阻止车祸发生，并且自2015年10月以来自动驾驶行程在短短6个月就达到了4700万英里。另外，谷歌在2014年就计划量产100辆第三代无人车，这款汽车最高时速设定在25英里，发动机盖以泡沫材料打造，将撞车带来的冲击力降至最低。从2015年6月开始，这款汽车就在加州、德州等地进行公路测试。而在2016年12月，谷歌却宣布将无人车项目单独分离并成立子公司，放弃生产无人车，转为提供无人车技术服务，这件事里的原因耐人寻味。
日本也是全球的汽车生产大国，但在无人驾驶领域一直保持低调，其实早在2013年，日本NEDO就在东京测试无人驾驶货车。2015年，日本丰田、日产、本田等6家汽车厂商和电装、瑞萨电子和松下等6家日本零部件企业在高精度三维地图等汽车自动驾驶所需的8个领域展开共同研究，联合推动无人车在2020年上路。2016年，日本“机器人出租车”在神奈川县的普通公路上开始试运行无人驾驶出租车，或将在2020年东京奥运会期间投入运营。
我国的无人驾驶正处在研发热潮期。2015年12月，百度无人车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。2016年4月，长安汽车进行重庆至北京2000公里无人驾驶测试，达到了自动驾驶三级水平，能够实现结构化自动驾驶，包括全速自适应巡航、交通拥堵辅助、车道对中、交通信息识别、自动换道和非结构化道路接管提醒等。其实，百度和长安汽车只是我国在研究无人驾驶领域的科技和传统汽车厂商的代表性企业，科技公司如乐视、小米、腾讯等已经开始涉入无人驾驶领域。传统企业厂商如一汽、上汽、广汽、吉利、比亚迪都与高校、研究院有着密切的无人车研究合作。
那么，国内的无人驾驶研究水平怎么样呢？从2009年开始，在国家自然科学基金委支持下举办了八届“中国智能车未来挑战赛”，汇聚了国内无人驾驶车辆的顶尖科研院所，是现阶段国内唯一的无人驾驶比赛。2009年，参赛的无人车行驶速度很慢，而且周围还是有人跟着车一起跑，有较多的人工干预，而且测试的是像简单的过桩、泊车这样的初级功能。到2014年，无人驾驶的水平就提高了很多，汽车已经能在真实的交通环境中自由驾驶，与其他车辆进行交互，这体现快速、顺畅、安全和智能的理念。今年的第八届“中国智能车未来挑战赛”共有27支车队报名，22支车队的参赛，参赛车有西交广汽联队发现号、军交猛狮1号、2号、武大“途智号”、清华睿龙等。这些改装过的无人车除了车顶的激光雷达以外，已经很难分辨是无人车和还是人工驾驶的汽车了。
现在，全球已经有很多的无人车上路了，但是在行驶的过程中出现一些事故，比如无人车撞到路边护栏、或者有时无法分辨路况等。例如，2016年7月份，一辆自动驾驶的特斯拉汽车在交叉路口撞上一辆大卡车，这是在增加了Autopilot功能之后，在超过2.1亿公里的行驶里程中首次发生人员死亡的事故。另外，早在2月14日，谷歌测试的无人车在加州与公交车发生了轻微的碰撞，这也是由于无人车产生误判所引起的事故。除此之外，无人车上路测试还发生过很多的事故，只是没有公开而已。
自主行驶的关键技术主要包括两个方面。一方面，拥有自然环境感知能力；另一方面，具有智能行为决策。自然感知能力使得无人车能够快速有效的感知道路环境，例如行人、动物、不明物体等。决策能力保证了无人驾驶汽车在感知信息之后，能够做出有效的判断，例如变道、拐弯、减速、刹车、还有自动泊车等功能。在实现无人驾驶的过程中，传感器“功不可没”，一般的无人车上都具有大量各式各样的传感器。例如，卡耐基梅隆Tartan无人车上拥有16个主要的传感器，包括激光雷达、高精度GPS定位器、摄像头、测距雷达和轮速传感器。
除了高精度的传感器设备之外，拥有高性能的计算软件也是无人驾驶的必备。无人驾驶的软件作为无人车的“大脑”非常重要，也非常的复杂，而且价格超过百万元。激光雷达在不断的进行360度环绕扫描的过程中产生了大量的数据信息，这些信息需要通过无人驾驶软件进行计算形成了一个局部的地图，并且还需要实时的准确定位汽车的位置信息，这是一个相当复杂的过程。例如，奥迪研发的zFAS驾驶大脑就拥有很强的数据处理能力，除了实现行人探测、交通标识识别、车道识别等各类高级驾驶辅助系统（ADAS）功能外，系统在自动驾驶状态时需要在极短时间对大量数据进行分析处理，进行驾驶员决策，操控汽车行驶。zFAS采用Tegra K1主流芯片的模块化设计，这也意味着zFAS日后的升级会变得更加的灵活。
挑战一：无人车环境感知能力。众所周知，无人车的激光雷达探测包括车辆、行人、树木、路缘等，摄像头可以辨识交通信号和车道等，车身周围的微波雷达则感应移动障碍物等，GPS和惯导可以实时定位车辆位置。那么，这种挑战在于汽车如何在复杂、动态和多样化的交通环境下，克服传感器各自物理限制和车辆运动干扰，提高环境感知精确程度，对动态目标进行识别与估计，完成交通环境信息的多视图数据融合。例如，汽车在农村这样的非结构化交通环境下存在感知困难，难以区分路面和路沿，其环境几何特征多变，这需要采用更高性能传感器和更好信息处理算法，结合机器人学习车间通讯技术扩展功能，解决自身局限性，进一步理解非结构化环境。
挑战二：车辆控制与运动规划。车辆控制与运动规划是无人车感知环境后必然的反馈结果，所以保持汽车的行驶路径和汽车的稳定性相当重要。汽车的稳定性可区分为横向稳定、纵向稳定和垂直稳定，这种稳定性之间两两结合又形成了三种控制，横摆控制、侧斜控制和俯仰控制，它们决定着汽车的驾驶性能、操控性和姿态控制、抓地力等功能。汽车的控制单元结合车辆总线控制进行车内深度改造完成各种功能，并建立车辆动力学模型，采用PID、模型预测等先进控制算法实现横纵向控制。
无人车的执行器主要分为转向、制动和油门改装等部分。许多车辆总线还没对外开放，现在还有许多实现方案是不对原车做任何改动，直接附加一套电机装置，类似于ADAS测试中使用的AD机器人，但这种方法安全性极低。而基于线控技术集成的自动驾驶系统将极大的提高了智能车辆的可靠性和操控性能。自动驾驶方案中动力、转向和制动（部分还包括悬挂）三个系统需要X-by-wiret线控技术。通过车辆内部CAN通信的方式实现对EPS、ESP等执行机构的准确控制。此外，在纯电动或者混动车基础上改装具备线控（液压）刹车的配置。可行的通用集成方案，将控制系统集成到CAN总线、Flexray或者快速以太网总线上。
总线上有待改进的地方还有车载传感器。我们通过车载传感器集成和智能化降低整体的费用，将现有的车载传感器通过各类总线技术进行集成配置，在通过传感器信息的智能化处理，输出无人驾驶所需的环境感知和信息。也需要从车身内的传感器智能化与集成化入手，通过融合车载的IMU、车头指向设备和GPS等传感器进行车辆位姿精确感知，实现车辆控制。还可以通过全新无人车的架构设计，结合集成化控制系统和新型总线，将传感器和智能计算单元进行配置和集成，将为无人驾驶提供基础架构和支撑。
除了交通环境、智能交通系统和通行预测信息对无人驾驶的主导影响之外，导航地图对无人驾驶也是分外重要。虽然当前的导航地图还无法满足无人驾驶的要求，但是通过采用激光雷达获取的三维点云数据，并进行人工标记之后就可以建立路面模型。包含了道路上较为全面的交通标志、交通信号等信息，还包括车道线位置、道路坡度和斜度、车道限高、下水道口、障碍物以及其他道路上一些细节。既提供当前道路的静态环境模型，也可以通过预先存储的点云和图像特征数据来提供高精度定位。目前的高精度导航地图分为两类。一类是谷歌和Here的激光雷达和摄像头获取3D点云数据测量的地图；另一类是通用、大众联手Mobileye的RoadBook众包地图，通过车辆摄像头和GPS，结合本地以及云端软件来开展高精度地图服务。
挑战五：学习与自适应。机器学习将是无人车挑战人类智慧的关键，我们需要将机器人学习的研究成果应用到无人驾驶上，使得无人车能够处理复杂的交通环境，并产生自适应行为。另外，可以通过云计算服务器的强大计算和存储能力，实现驾驶环境数据的挖掘、交通标志和移动目标的识别与标记，典型交通场景的识别以及相应的自主行驶动作系列，数据融合以及相关算法适应性学习等，简化无人车的设计，克服智能车辆研究中的难点。而且在复杂的交通场景下实现安全的、类人驾驶行为的自主驾驶，使其不对正常交通造成影响。
“假如一辆大货车突然变道直奔你而来，是猛打方向盘向左撞向那个骑自行车的？或是往右避闪冲向路旁的一家三口？还是猛踩刹车让自己的头撞上方向盘？”，无论撞向哪边，对于人来说是一个艰难的决定。那么，当无人车能分辨一个戴头盔和一个没戴头盔的摩托车驾驶员时，而且当撞车无法避免时，无人车是否应该撞向戴头盔的驾驶员以减小受伤程度？如果这样的话，无人车作出的决定将是惩罚更多具有防护措施的人，这从人性上来讲是违背伦理道德的。那么，无人车的争议之处在于，当遇到无可避免的紧急情况时，它应该做出哪种决定和反应，这种反应有何根据，应该由谁来决定其反应？只有这些质疑完全被解决之后，无人车才能真正上路。
2014年，谷歌租用加利福尼亚Castle空军基地内60英亩土地（现100亩左右）用于测试它的无人车（SDC），并培养无人车司机。在封闭的试验场内部有类似于郊区和城市的街道、支路和公路延伸。同时，还有模拟工作的交通信号灯、停止符和交通环岛，甚至还有雨天模拟器。虽然谷歌现在宣称不在生产无人车，转做无人车的技术服务，但是自谷歌宣布无人车上路以来，其公路道路上和封闭测试区的总行驶里程已经超过130万英里，累积了大量的行驶数据，这对谷歌后期的无人车研究来说是一笔宝贵的财富。
近年来，我国也开始关注无人驾驶技术并积极推动无人驾驶基础设施建设。截至目前，全国已有六个获得工信部批准挂牌的国家智能网联试点示范区。其中，工信部在2015年6月批准上海国际汽车城承担了国内第一个智能网汽车试点示范区，今年6月已经开园。工信部还与北京、重庆、浙江、杭州签署了示范合作框架协议，部地合作开展示范区建设和应用项目合作。重庆试点示范区的模式与上海相似，既有展示又有应用。杭州则偏重于展示，包括V2X、自动驾驶、绿色出行、便捷停车等智慧交通领域的各个方面。北京试点示范区与乐视等公建，模式还有待确定。此外，还有长春、深圳等城市也在开展。
2015年8月18日，中国智能车综合技术研发中心与测试中心落户常熟，该中心将建设研发实验室和静态测试实验室，通过对现有道路、路边基础设施和交通信号系统的改造，构建典型的实际交通测试环境并配套车联网设施，提供高精度地图和智能车测试等服务，在独特的测试场地，实现智能车测试的智能化和标准化。中心还将汇聚众多智能车研发单位，提供技术合作的支撑平台，在智能车标准制定、技术交易、产品开发与产业化及高新技术企业培育方面发挥重要作用。
目前常用的无人车的测试方法包括：1.软件测试：可用于无人驾驶功能测试；2.仿真测试:可以用于功能模块验证；3.x-in loop:可以用于验证功能模块，车辆整体功能；4.实际测试：可以用于验证和确认无人驾驶系统。其中，仿真测试更加的有趣。为了对无人车进行科学的安全测试，我们可以通过仿真环境来帮助无人驾驶汽车的感知识别工作，包括车辆、行人和道路标识等。模拟城市环境可以提供道路周边的树木、人行道和道路交叉等准确标记，通过图像、雷达等多传感器视觉可以帮助培训无人车的AI系统，识别和处理各种交通场景，例如下雨或下雪。
