從技術(shù)角度看，無(wú)人駕駛汽車(chē)排名的關(guān)鍵因素主要有以下幾個(gè)方面。

首先是平均接管里程（MPI）。這代表平均多少英里需要一次人工干預(yù)，數(shù)值越高說(shuō)明自動(dòng)駕駛技術(shù)越成熟。比如 AutoX 安途在這一指標(biāo)上表現(xiàn)出色。

其次是車(chē)隊(duì)規(guī)模。像 Waymo 在加州車(chē)隊(duì)規(guī)模方面遙遙領(lǐng)先。規(guī)模大意味著測(cè)試數(shù)據(jù)多，能更好地優(yōu)化技術(shù)。

再者是路測(cè)環(huán)境復(fù)雜度和路測(cè)覆蓋面積。復(fù)雜多樣的環(huán)境和廣泛的覆蓋面積能更全面地檢驗(yàn)無(wú)人駕駛技術(shù)。

傳感器技術(shù)也很關(guān)鍵。包括攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等多種傳感器，要能高精度、全面地感知周?chē)h(huán)境，識(shí)別道路標(biāo)志、檢測(cè)障礙物等。

定位技術(shù)也不容忽視。除了主流的 GPS 或 GNSS 定位，公路上鋪設(shè)電磁誘導(dǎo)線(xiàn)實(shí)現(xiàn)定位也是一種方式。

多模態(tài)傳感技術(shù)通過(guò)融合多種傳感器，讓無(wú)人駕駛汽車(chē)在復(fù)雜交通環(huán)境中全面感知，精準(zhǔn)掌握路況信息，提高駕駛決策準(zhǔn)確性。

決策系統(tǒng)利用人工智能算法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)感知信息分析處理，制定最佳行駛策略。

執(zhí)行系統(tǒng)通過(guò)電控系統(tǒng)和執(zhí)行機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)車(chē)輛控制和操作。

通信安全技術(shù)也格外重要，V2X 能讓車(chē)輛與基礎(chǔ)設(shè)施等進(jìn)行通信。

總之，無(wú)人駕駛汽車(chē)排名是多個(gè)技術(shù)因素綜合作用的結(jié)果，只有在這些方面都表現(xiàn)出色，才能在排名中占據(jù)優(yōu)勢(shì)。