自动驾驶技术虽然进入人们的视野时间不长，但其科幻色彩使其备受关注。从二十世纪中叶起，各大科技巨头便纷纷涉足这一领域，然而直到本世纪初，自动驾驶的实际应用才逐步实现。

根据维基百科的定义，自动驾驶汽车是一种无需人工操控即可感知环境并自主导航的无人地面载具。尽管这种技术已经取得了显著进展，但完全实现商业化仍面临不少挑战。目前，大多数自动驾驶汽车还处于原型阶段或展示系统阶段，仅有部分可靠技术被应用到量产车型中。

评价汽车智能化水平，目前主要依据的是美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）和国际自动机工程师学会（SAE International）所制定的标准。其中，SAE International的标准更为广泛地被采纳，它通过“谁在操作，执行什么任务”这样的理念来划分不同级别的自动驾驶技术。

要实现自动驾驶，需要多种关键技术的支持。首先是传感器，它们相当于自动驾驶汽车的“眼睛”，用于识别道路、车辆、行人和其他障碍物。这些传感器主要包括激光雷达、传统雷达和摄像头。其中，激光雷达因其高精度和快速响应而被广泛采用，但由于成本高昂，实现大规模生产仍有一定难度。相比之下，传统雷达和摄像头因成本较低而更具经济性。特斯拉就采用了雷达和单目摄像头的组合方案，并声称仅凭这两种传感器和强大的人工智能算法，就可以实现完全自动驾驶。

此外，高精度地图也是实现自动驾驶的关键技术之一。高精度地图就像自动驾驶汽车的记忆库，能够通过多辆汽车采集的数据重建道路和环境的三维图像，并与传感器数据融合，使车辆能够在不断变化的交通环境中精确定位。另外，V2X（Vehicle to Everything）技术也至关重要，它使自动驾驶汽车能够与外部交通控制系统进行通信，获取实时路况信息，从而做出合理的驾驶决策。最后，人工智能算法在自动驾驶中发挥着核心作用，通过对大量驾驶数据的学习，算法可以适应各种复杂环境，做出合理的驾驶决策。

实际上，自动驾驶技术涵盖了许多方面，是一项庞大而复杂的工程。尽管目前取得了一些进展，但仍有许多问题亟待解决。未来，随着技术的不断进步，自动驾驶有望在更多场景中得到应用。