車輛自動駕駛目前主要有視覺算法主導、激光雷達主導兩大技術流派。視覺算法主導流派以攝像頭為主，搭配毫米波雷達，硬件成熟成本低，但毫米波雷達探測有局限，需強大算法彌補，特斯拉是典型代表。激光雷達主導流派以激光雷達為主，融合多種傳感器，探測全面分辨率強，只是硬件成本高，谷歌 Waymo、百度 Apollo 等是代表。兩者各有優(yōu)劣，共同推動自動駕駛技術發(fā)展 。

除了上述兩大流派，在自動駕駛領域還有其他值得關注的技術方向。

以汽車制造商為代表的ADAS和單車智能技術陣營，憑借在汽車制造領域深厚的積累，以及ADAS技術長期的商用經驗，通過不斷拓展ADAS功能逐步向無人駕駛邁進。通用、沃爾沃等車企，依靠攝像頭等設備來感知環(huán)境，在這條漸進式發(fā)展的道路上穩(wěn)步前行。這種方式注重汽車本身的智能化提升，利用現(xiàn)有技術逐步提升駕駛的自動化程度，貼合實際使用場景，容易被市場接受。

而以互聯(lián)網企業(yè)為代表的人工智能和網聯(lián)化技術陣營，如谷歌、百度等，則偏向直接實現(xiàn)高等級自動駕駛。他們側重于高精度定位引導，核心在于高精度地圖構建及傳感器融合。借助強大的人工智能算法和數(shù)據(jù)處理能力，通過構建精確的地圖來為車輛提供準確的行駛信息。并且利用網聯(lián)化技術，讓車輛與外界進行信息交互，以獲得更全面的路況信息，為實現(xiàn)高級自動駕駛提供有力支持。

此外，車聯(lián)網的V2X通信技術也有不同的技術方案。在國際上，有基于DSRC技術的方案和蜂窩路線。這些通信技術能夠增強車輛與車輛、車輛與基礎設施之間的信息傳遞，為自動駕駛創(chuàng)造更有利的條件。

車輛自動駕駛的技術流派眾多，各有特色。視覺算法主導和激光雷達主導流派在感知層面各展所長；汽車制造商和互聯(lián)網企業(yè)在發(fā)展路徑上各有側重；車聯(lián)網通信技術也為自動駕駛提供了更多的可能性。它們相互競爭又相互補充，共同繪制出自動駕駛技術不斷發(fā)展進步的宏偉藍圖，推動著汽車行業(yè)向智能化、自動化的未來大步邁進。