最近两年，大众、奥迪、奔驰、福特、丰田、沃尔沃、德尔福、英伟达、谷歌、BAT等主流车企与互联网公司纷纷进军智能汽车领域，终极目标均指向无人驾驶。根据各自研发进度与目标规划，2020年前后有望真正迎来无人驾驶汽车量产时代。2）车企因在人工智能领域缺乏优势，目前主要以车联网与ADAS发展路径为主，目前已由高端车型逐步向中低端渗透；3）由于在高精度地图以及人工智能领域拥有绝对优势，目前以谷歌/百度为代表的互联网公司直接切入无人驾驶领域，发展处于领先地位。
无人驾驶汽车是一种智能汽车，也可以称之为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。
国防科技大学1992年成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。
百度宣布正式成立自动驾驶事业部，计划三年实现自动驾驶汽车的商用化，五年实现量产。
丰田宣布2020年左右实现可在“汽车专用道路”上使用的自动驾驶技术，为建立无人驾驶所需的高精度地图，丰田推出了一套“地图自动绘制系统”，该系统可以充分利用搭载于市销车上的摄像头及GPS，自动绘制车辆自动驾驶所必须的高精度地图，该项技术有望为将来的自动驾驶车辆提供行驶支持，未来还有望扩充应对“一般道路”及“道路障碍物”等方面的功能。
作为汽车安全的领导者，沃尔沃提出到2020年确保其汽车产品不会出现重大伤亡事故，而发展自动驾驶技术正是这一目标的产物。目前，沃尔沃的车辆已包含有自动紧急刹车、行人和骑车者监测、车道偏移辅助和自适应式巡航控制等技术。乐晴智库（微信:lqzk168）认为，目前各大车企、互联网大咖争相开发智能驾驶技术与产品，尽管所处阶段不同，但无人驾驶技术的不断发展与完善将倒逼现有交通法律法规的变革以及道路基础设施的升级，从而最终实现无人驾驶汽车的大爆发。
2014年，宝马展示了其研发的无人驾驶技术，该技术不仅可以帮助车主在交通状况拥堵的城市找到便捷畅通的行驶路线，同时并不会夺走驾驶员对汽车的掌控权。宝马将其命名为“UR：BAN research” （城市空间），该技术是以用户为主的网络管理和辅助系统，致力于帮助驾驶员避开路上的行人，通过预测交通信号灯的变化方式使出行更加顺畅更加高效。
特斯拉Model S P85D在发布时，厂商就明确表示其具有各类传感器，可实现自动驾驶功能。只不过，限于当时的技术条件限制，软件方面却没有全部开放所有的个功能，特别是自动驾驶功能。
近期，公司发布了最新的7.1版本固件。7.1系统新增加了辅助转向的安全限制，当车主开着特斯拉Model S进入住宅区行驶时，车辆可以通过地图自动识别道路环境，将车辆限制在一定速度内行驶。
与汽车厂商、零部件厂商不同的是，互联网厂商在整车制造、零部件制造等领域经验尚浅，但在云计算、大数据处理、人工智能、高精度地图等领域有较为明显的优势，以人工智能和高精度地图等“软实力”为核心推出无人驾驶解决方案，将从“软”向“车”实现“颠覆”。
谷歌是互联网企业开发无人驾驶技术的先驱，谷歌目前的无人驾驶技术为level4级别，为全球最高水准。Google Driverless Car是谷歌公司的Google X实验室研发中的全自动驾驶汽车，不需要驾驶者就能启动、行驶以及停止。从2009年第一次推出无人驾驶汽车计划以来，谷歌的无人驾驶汽车已经发展到了第三代。前两代均是在现有车型上进行改造实现的，第一代是在丰田普锐斯的基础上进行改装的；第二代是基于雷克萨斯SUV改装的。
第三代是谷歌从头开始设计生产的无人驾驶汽车，该车在2015年6月底推出。第三代的原型车并不包括方向盘、油门踏板、后视镜及其他部件，由此可以看出谷歌对自家的无人驾驶汽车非常有自信。
以无人驾驶领域的领先者谷歌为例，谷歌无人驾驶汽车通过在车子四周安装各种传感器等设备，持续不断地收集车辆本身以及四周的各种数据，通过车内的计算系统进行分析和运算，来控制车子行驶。
谷歌做无人驾驶汽车的核心要素之一就是高精度地图，其经过多年积累，其地图已经涵盖了较为完善的道路交通、街景及实时动态交通信息等方面的数据。Google利用其积累的数据辅助无人驾驶系统，为其判断、决策与执行进行地图数据层面的支撑，并通过地图导航，提供最优的行车路径。
首先，高精度地图的信息将更为全面，除车道线、建筑物、路面上的交通情况外，还包含事故预警、路段限速标志以及路面施工、车道占用等数据信息。其次，高精度地图数据将不再是阶段性更新，而是实时更新。高精度地图可以和车内传感器采集的数据进行协同，将传感器读取到的有用信息在高精度地图上编译出来，如某条路段临时封闭、某条路段因交通事故短暂拥堵、某条路段限速标志变化等。在车内传感器采集到这些数据后，将此类数据上传到云端，通过实时比对和验证后在云端进行地图数据更新，进而再通过云端下发到所有其他车辆。实时更新性是高精度地图的显著优势，这就可以使地图更好地辅助无人驾驶系统进行判断和决策。
综上分析，目前智能汽车发展处于辅助驾驶及半自动驾驶发展的阶段，对传感器、ADAS 以及地图导航形成有效需求。我们认为，随着智能汽车发展向无人驾驶阶段不断迈进，对高精度传感器、高精导航地图以及自动控制系统部件的需求将进入爆发期。
