无人驾驶汽车以前只出现在007等科幻电影中，但现在，它已经不只存在于幻想。未来的几年内，你可能就会买得起一辆能载着你自动穿梭在城市道路上的智能汽车。但是，要想让一辆无人驾驶汽车能够安全、舒适、高效、智能地混入到现有交通中跑起来，这中间还有一段艰难的道路要走。无人驾驶汽车的“眼睛”——即感知系统，负责感知道路周边的环境，包括相机、微波雷达和激光雷达等传感器。
无人驾驶汽车的“小脑”——即导航定位系统，负责感觉车辆自身的运行姿态，包括轮速、GPS定位、惯导和指南/北等传感器。无人驾驶汽车的“大脑”——即决策系统，通过复杂的计算软件，选择短距离的轨迹和长距的驾驶路线。无人驾驶汽车的“四肢”——即控制系统，负责控制刹车、油门及方向等，包括相应的电机控制或汽车总线控制模块。
无人驾驶汽车的“眼睛”必须能够感知和识别行驶车道的周边的物体，摄像头能够看到实际场景，可以辨识车道线和交通信号，检测运动目标等；激光雷达则通过激光点云来建立周边环境的3D模型，检测出包括车辆、行人、树木、路缘等；微波雷达用于检测运动目标，感应车身周围的移动障碍物等。
无人驾驶汽车通过“小脑”知道自己的姿态和确切位置。车载的高精度IMU惯性单元能够知道车辆倾斜角、横摆角和滚动角，相应轴向上的角速度、加速度等，通过车身控制系统实现车辆稳定性控制，确保车辆“稳当”行驶。
无人驾驶汽车需要更安全的软件，车载软件要足够棒。Google无人驾驶汽车对试驾场地地图进行了强化，这样汽车就知道街道具体情况，如果碰到障碍可以轻松应对。需要优秀的传感器，最好能让无人驾驶汽车识别对它造成威胁的面上上的钉子和坑洞，快速判断路边行人或者汽车是否突然进入自己的车道。
无人驾驶汽车要做到面对各种路况都能够行驶自如，甚至能够智能规划路线，车与车之间的沟通是少不了的。这样每个汽车在开启的时候，都可以共享数据，然后再重新绘制自己的驾驶路线，避免拥堵的产生。
数据与无人驾驶技术的高度关联性。谷歌无人车借助于高精度导航地图开发无人驾驶软件，提高自主驾驶安全性、可靠性，已经在路上安全开展了大量无人驾驶测试。但要实现在复杂多变的交通环境下的安全驾驶，还有待机器学习等人工智能技术的进步，特别是基于大数据和云计算来实现智能的共享。