2、高精度地图

　　自动驾驶技术对于车道、车距、路障等信息的依赖程度更高，需要更加精确的位置信息，是自动驾驶车辆对环境理解的基础，随着自动驾驶技术不断进化升级，为了实现决策的安全性，需要达到厘米级的精确程度。如果说传感器向自动驾驶车辆提供了直观的环境印象，那么高精度地图则可以通过车辆准确定位，将车辆准确地还原在动态变化的立体交通环境中。

　　3、V2X

　　V2X，指的是车辆与周围的移动交通控制系统实现交互的技术，X可以是车辆，可以是红绿灯等交通设施，也可以是云端数据库，最终目的都是为了帮助自动驾驶车辆掌握实时驾驶信息和路况信息，结合车辆工程算法做出决策，是自动驾驶车辆迈向无人驾驶阶段的关键。

　　4、AI算法

　　算法是支撑自动驾驶技术最关键的部分，目前主流自动驾驶公司都采用了机器学习与人工智能算法来实现。海量的数据是机器学习以及人工智能算法的基础，通过此前提到的传感器、V2X设施和高精度地图信息所获得的数据，以及收集到的驾驶行为、驾驶经验、驾驶规则、案例和周边环境的数据信息，不断优化的算法能够识别并最终规划路线、操纵驾驶。

　　二、国内外发展情况及趋势

　　从自动驾驶国内外整个发展情况来看，美德引领自动驾驶产业发展大潮，日本、韩国迅速觉醒，我国呈追赶态势。具体而言，体现出以下几个趋势：

　　（一）以尽快商用为目标，加快推进路面测试和法规出台

　　在路面测试方面，美、德、日、韩、我国均积极推进路测，作为自动驾驶汽车应用的基础。从国际看，各国纷纷将2020年作为重要时间节点，希望届时实现自动驾驶汽车全面部署。

　　美国在州层面积极进行自动驾驶立法，截至2016年底，16个州通过相关法案或行政令，明确测试条件和要求，允许企业在州层面展开路面测试。

　　德国政府2015年已允许在连接慕尼黑和柏林的A9高速公路上开展自动驾驶汽车测试项目，交通运输部门今年3月还向柏林的Diginet-PS自动驾驶试点项目发放补贴，用于开发处理系统并提供自动驾驶的实时交通信息。

　　日本Nissan公司已经在东京、硅谷和伦敦测试了旗下的自动驾驶汽车LEAF，希望尽快积累安全测试记录。

　　韩国目前已颁发13张自动驾驶测试许可，计划于2020年前商业化3级自动驾驶汽车。

　　从我国看，工信部2016年在上海开展上海智能网联汽车试点示范；在浙江、北京-河北、重庆、吉林、湖北等地开展“基于宽带移动互联网的智能汽车、智慧交通应用示范”，推进自动驾驶测试工作。

　　北京已出台智能汽车与智慧交通应用示范五年行动计划，将在2020年底完成北京开发区范围内所有主干道路智慧路网改造，分阶段部署1000辆全自动驾驶汽车的应用示范。江苏于2016年11月与工信部、公安部签订三方合作协议，共建国家智能交通综合测试基地。