自動駕駛（AD）技術(shù)的研發(fā)成本因多種因素而存在較大差異，少則可能只需萬元級別，多則高達(dá)數(shù)十萬美元。這一技術(shù)的研發(fā)成本涵蓋硬件、軟件、測試等多個方面。硬件上，高性能傳感器等設(shè)備成本高；軟件方面，算法研發(fā)需要大量人力與投入；測試環(huán)節(jié)也需耗費諸多資源。此外，技術(shù)水平、硬件價格、數(shù)據(jù)獲取難度等因素，都會影響最終的研發(fā)成本。

硬件成本在自動駕駛研發(fā)中占據(jù)重要比例。自動駕駛技術(shù)依賴大量先進(jìn)傳感器，如激光雷達(dá)，其價格曾居高不下，高性能產(chǎn)品可能達(dá)數(shù)萬美元。還有計算平臺，要滿足復(fù)雜算法運行，配置要求極高，成本也不低。不過，隨著技術(shù)成熟與規(guī)模生產(chǎn)，硬件成本正逐步降低，像部分國產(chǎn)激光雷達(dá)已將價格壓至較低水平，為降低整體成本帶來希望。

軟件及算法研發(fā)成本同樣不可小覷。這是自動駕駛的核心，涉及感知、規(guī)劃、控制等多方面算法研究。研發(fā)團(tuán)隊需要眾多專業(yè)人才，如算法工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家等，人力成本巨大。而且，為讓算法適應(yīng)各種復(fù)雜路況和場景，需不斷優(yōu)化迭代，投入大量時間和計算資源。

數(shù)據(jù)采集與處理成本也不容忽略。自動駕駛算法依賴海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練優(yōu)化，采集高質(zhì)量數(shù)據(jù)難度大，要投入大量人力、物力，還需構(gòu)建復(fù)雜模擬系統(tǒng)進(jìn)行驗證測試。

從實際案例看，不同企業(yè)成本差異明顯。谷歌早期無人駕駛汽車成本達(dá)30萬美元，特斯拉造出真正上路的無人駕駛汽車成本起碼25萬美元，而輕舟的第四代量產(chǎn)車規(guī)級自動駕駛方案DBQ V4，只需1萬元人民幣就能實現(xiàn)99%的L4能力。

綜上所述，自動駕駛技術(shù)研發(fā)成本受多種因素制約，雖目前整體偏高，但隨著技術(shù)進(jìn)步、規(guī)模效應(yīng)顯現(xiàn)，以及開源平臺和共享數(shù)據(jù)資源的利用，成本有望不斷降低，從而加速這一技術(shù)的商業(yè)化推廣與普及 。