全自动行车是一个拥有了多项高科技的综合系统，环境信息获取和智能决策控制作为关键环节，依赖于传感器技术、图像识别技术、电子和计算机技术、控制技术等一系列高新技术的创新和突破，全自动行车要想有大的进步，有赖于多方面的技术突破和创新。全自动行车相关的关键技术，包括环境感知、逻辑推理与决策、运动控制、处理器性能等，随着机器视觉(如3D摄像技术)、模式识别软件(如光学字符识别程序)和光学系统(已结合全球定位技术和空间数据)的发展，车载计算机可以通过结合机器视觉、传感器数据和空间数据来控制汽车的行驶。可以说，技术的进步为各汽车厂商的“全自动行车”发展奠定了基础，另一方面，仍有一些关键技术问题需要解决，包括车辆之间的通信协议、有人驾驶和无人驾驶车辆之间的车道共享、通用软件开发平台的建立、各种传感器之间的信息融合以及视觉算法对环境的适应性等。

　　国外全自动行车发展状况如何？在全自动行车的研究上，非汽车厂商一枝独秀，以一些企业的全自动行车为例，2010年，谷歌在其官方博客中宣布正在开发自动驾驶系统，到目前为止，已经申请并获得了多项相关专利，其无人驾驶汽车于2012年获得许可上路，总行驶里程超过48.3万公里，事故率几乎为零。谷歌全自动行车外部设备的核心是位于车顶的64束激光测距仪，它可以提供200英尺范围内的精细3D地图数据，无人驾驶汽车将把激光测得的数据与高分辨率地图结合起来，制作不同类型的数据模型，以便在自动驾驶过程中避开障碍物并遵守交通法规，安装在前挡风玻璃上的摄像头用于发现障碍物，识别街道标志和交通灯。GPS模块、惯性测量单元、车轮角度编码器用于监测车辆位置，确定车辆行驶路线，汽车前后保险杠上安装有4个雷达传感器(前3个，后1个)，用于测量汽车与前方(与前置摄像头一起测量)、左右物体之间的距离。在旅程中，导航系统用于输入路线，当汽车进入未知区域或需要更新地图时，汽车会与谷歌数据中心进行无线通信，并使用传感器持续收集地图数据，这些数据也会存储在中央系统中，汽车行驶的次数越多，智能水平就会越高。