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从技术原理看，其核心在于对环境的感知与分析。激光雷达、雷达发射信号绘制周边地形，摄像头、超声波传感器检测障碍物、行人和其他车辆，复杂算法对这些数据进行处理，从而让车辆全面了解周围环境。计算机视觉用于识别道路环境，包括图像捕捉、预处理、特征提取和对象识别；机器学习通过数据收集、预处理、模型训练和评估，来预测车辆行为和规划路径；路径规划则基于地图建立、目标点设置，运用算法计算最佳路径并跟踪；控制理论根据车辆状态和目标设计控制策略，并实时调整以控制车辆运动。
在发展现状方面，自动驾驶技术已取得显著进展。全球范围内，众多企业积极投入研发与测试，如百度Apollo、Waymo等企业累计测试里程可观。国内北上广深等20多个城市开放了自动驾驶试点。驾驶自动化按6级划分，目前L2级的车道保持、自动泊车等功能已成为电动车标配。然而，要实现更高等级的自动驾驶，仍面临诸多挑战。技术层面，在应对如暴雨天识别模糊路标、行人突然窜出等“极端案例”时，需要海量数据进行训练。同时，道路环境的复杂性，如行人的不规律行为、交通信号灯变化、气候影响等，增加了技术实现的难度。从基础设施角度，完全无人驾驶需要5G全覆盖（延迟＜10毫秒）、高精地图实时更新以及车路协同系统（V2X），虽然我国已建成全球最大智能路网测试场，但全国范围的改造需要巨额投入。法律方面，事故责任认定尚无统一标准，2024年德国通过全球首个《自动驾驶伦理法案》，中国深圳规定L4事故优先由车企担责，美国加州要求AI系统必须记录“决策逻辑” 。
尽管面临挑战，自动驾驶的潜在好处巨大。支持者认为它能减少人为错误导致的事故，提高交通效率，为无法驾驶的人提供出行便利。未来，随着硬件技术进步、软件技术创新以及政策支持，自动驾驶技术有望在更多领域得到应用。我国采用“智慧道路 + 自动驾驶”双保险模式，已建成超5000公里智能网联示范道路，有预测称中国可能率先实现区域全无人驾驶 。但技术的普及还需考虑公众接受度，调查显示不同年龄段对自动驾驶的接受程度存在差异，如95后接受度达73%，而驾龄20年以上群体仅19%愿尝试 。
