早在1939年，美國通用汽車公司就在紐約世博會上展出了世界上第一輛自動駕駛概念車——Futurama。此后，科技發達國家都開展了關于自動駕駛技術的初步探索和基礎研究。作為人工智能最具商業價值的領域之一，自動駕駛產業廣受熱捧，發展迅速。
美國布魯金斯學會統計，2014年至2017年，全球自動駕駛領域的投資總額超過了800億美元；羅蘭貝格估計，到2030年無人駕駛出租車的全球收入將高達1.5萬億歐元；國際電氣和電子工程師協會（IEEE）預測，到2040年全球75%的新款汽車都將會是自動駕駛；根據麥肯錫的研究，中國未來可能成為全球最大的自動駕駛市場，直至2030年，自動駕駛相關的新車銷售及出行服務創收將超過5000億美元。
1.人工智能的競爭高地
美國智庫蘭德公司2016年底發布報告指出，自動駕駛技術到2035年趨于成熟，比人類駕駛安全約90%，并在2070年可累計挽救110萬人的生命。這意味自動駕駛時代的來臨，并由此引發汽車行業的變革和價值鏈重構。對于自動駕駛這片“藍海”，各國政府制定了相關政策和法案增強研發投入、加大資金支持，規范路測標準等推動自動駕駛技術的發展，爭相提出在2020年前后實現自動駕駛汽車量產化，以搶占人工智能的競爭高地。
從技術發展看，自動駕駛的商用進展仍然任重道遠。當前，自動駕駛技術在可行性和實用化方面取得了顯著性進展，但離商用的成熟發展階段還有較長的距離。自動駕駛將是物聯網、云計算和大數據技術融合發展的必然結果，要實現車輛在駕駛過程中自動完成“感知——決策——控制——執行”的流程，這就需要大量運用傳感器、雷達技術、高精度地圖、圖像處理技術、AI芯片、AI算法以及深度學習等一系列軟硬件技術的融合。從現階段看，自動駕駛汽車進入日常生活仍有較長的時間。
從產業發展看，自動駕駛領域被傳統車企和新興科技企業所占領。一是具備雄厚的汽車制造研發能力的傳統整車制造商，如福特、奧迪、寶馬等，由此也整合了全球核心零部件企業、新應用企業等參與方，協同開發的聯盟化態勢越發突出；二是具備創新性技術的新型車企，如特斯拉、蔚來等，其以強大的資金實力和新興研發能力為自動駕駛發展提供強大推動力；三是有算法和軟件開發優勢的跨界IT高科技公司，如谷歌（Waymo）、蘋果（泰坦計劃）、百度（Apollo）等。
從各國布局看，競爭格局已初具雛形。
美國方面，早在20世紀80年代初，美國國防部高級研究計劃局就大規模資助了自動駕駛陸地車輛的軍事化應用研究。2011年，美國內華達州通過了美國第一部允許自動駕駛汽車上路的法律，自動駕駛汽車上路開始成為可能。2016年，美國交通運輸部通過全球首個國家自動駕駛汽車政策——《聯邦自動駕駛汽車政策：加快道路安全的下一次革命》，明確了對高度自動化汽車的開發與應用這兩大任務。2017年，美國發布《自動駕駛系統2.0：安全愿景》的自動駕駛汽車指南，在核心目標、管理授權、標準研究、應對措施等方面掃除無人駕駛汽車的發展障礙。當前，美國加州機動車管理局開啟完全無人駕駛路測許可。即便在2018年年初美國亞利桑那州發生自動駕駛路測致行人死亡事件（Uber）導致全球產業氛圍瞬間繃緊的情勢下，美國加州政府宣布凡達到SAE的L4和L5級自動駕駛車輛，符合路測新規所列條件，即可向加州機動車管理局遞交路測申請。
作為第二梯隊的德國和日本，借由大型整車企業及完善的產業鏈和供應鏈緊追美國。2015年德國聯邦交通與數字基礎設施部發布《自動與互聯網駕駛戰略》；2017年5月，德國正式通過了首部針對自動駕駛汽車的法案，宣布允許汽車自動駕駛系統在特定條件下代替人類駕駛行為，并準予公司在公共道路上進行自動駕駛汽車的測試；同年，德國聯邦交通部的倫理委員會率先研究提交了世界上第一份自動駕駛指導原則。
日本方面，其正借由2020年東京奧運會舉辦的契機，把駕駛技術發展納入其經濟政策。2016年5月，日本發布《自動駕駛普及路線圖》，將允許自動駕駛于2020年在高速公路上路。2018年年初，日本內閣宣布開放國內部分高速公路和專門測試道路進行自動駕駛測試。隨后，日本警察廳在《自動駕駛汽車道路測試指南》的基礎上，進一步出臺《遠程自動駕駛系統道路測試許可處理基準》，為完全無人駕駛路測開辟道路。
作為未來最大的自動駕駛市場，我國在2017年發布實施《新一代人工智能發展規劃》，提出大力發展自動駕駛汽車，“加快研究制定相關安全管理法規，為新技術的快速應用奠定法律基礎”。同年，我國發布了《國家車聯網產業標準體系建設指南（智能網聯汽車）》，規范了智能網聯汽車的相關概念和總體實現目標。
當前，我國并未有自動駕駛立法，但在自動駕駛道路測試方面取得了突破性發展。2017年12月，深圳首次在開放道路上進行了無人駕駛公交的試運行測試；2018年1月，北京市交通委宣布將在亦莊修建全市首個自動駕駛測試點，隨后杭州也宣布將開設一條自動駕駛測試道路。2018年3月，上海首次頒發了自動駕駛汽車測試牌照，在此之后，北京、重慶相繼為自動駕駛測試車輛頒發了測試牌照。
2.自動駕駛標準有待完善
目前，國際上尚無統一的對自動駕駛劃分的標準，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）曾將自動駕駛技術分為5個層級，我國也在積極制定自動駕駛的等級劃分標準。其中，全球影響力和接受度較高標準來自國際汽車工程師學會（SAE），其按照智能化程度將自動駕駛汽車劃分為完全人類駕駛、輔助駕駛、部分自動駕駛、有條件自動駕駛、高度自動駕駛、完全自動駕駛6個等級。
按照SAE的分類標準，當前日常所用的大多數汽車處在L0級和L1級之間，而配備自動駕駛功能的幾乎都在L3以下，且基本處于測試階段。來自美國加州的無人駕駛獨立報告中顯示，2017年路測公里數最高的自動駕駛汽車廠商，測試里程數不超過40萬英里，無人工干預的行駛里程也低于6000英里；此外，其路測場景仍然存在場地局限性，并沒有實現全場景的覆蓋，離真正意義上“在所有場景中，無須人類駕駛員，而由車輛完成所有駕駛操作”的目標還有相當長的距離。
另一方面，自動駕駛的技術發展與積累，并非只有乘用車場景中可以實踐。在物流行業，制造業，采礦業甚至搶險救援等多個行業都已經出現多元的應用場景。這些非乘用車場景的技術積累，不僅可以反哺技術發展，在通用技術層面完成商業模式的積累，更可以推進社會對智能網聯汽車的接收程度。以物流配送行業為例，通過開放平臺與產業上下游聯動，美團無人配送已經打通了B端、C端的測試運營，并在上海松江大學城實現了從B端到C端的完整閉環運營。在軍用方面，美國陸軍正在推進無人坦克和智能拆彈汽車的研發工作，實施道路勘探、傷員援救、對抗打擊等作用。
3.技術革新需與規則創新同步
麥肯錫2015發布的一份報告指出，自動駕駛未來發展分成三個階段：第一階段將到2020年左右，自動技術的影響仍然有限；第二階段在2020年至2035年之間，無人駕駛技術會逐漸進入主流，消費者將開始習慣不開車；第三階段是2040年后，無人駕駛汽車變為了主要的交通工具，與之對應的規則將得到重塑，比如汽車設計會從根本上發生改變，劃分物理空間的方式也會發生升級。
但是如同任何一項全新的顛覆性技術，自動駕駛技術在推動人類交通革命的同時，也對人類社會產生一系列復雜的挑戰。
首先是自動駕駛的安全性問題。2018年3月，一輛Uber無人駕駛車與馬路上的行人相撞成為全球首個案例；同月，一輛特斯拉Model X在自動駕駛狀態下高速撞上路邊護欄，致使車體發生爆炸，車主死亡。接連兩起嚴重的交通事故敲響了自動駕駛的安全警鐘。盡管大部分科學預測認為自動駕駛能夠減少交通事故，但是這一結論必須是在技術和路況等都完全成熟的前提下才能得以實現。與此同時，自動駕駛汽車通過網絡與外界實現大規模數據交互，一旦受到黑客攻擊很可能失去車輛控制權，對乘坐人員生命財產將帶來致命傷害。
其次，自動駕駛汽車的發展給傳統的以司機為中心的責任提出挑戰。根據美國國家公路交通安全管理局的數據來看，目前94%的事故都是由人為失誤引發，但隨著汽車的控制權被逐漸交給計算機系統，對于自動駕駛汽車的侵權責任如何認定的問題一直存在爭議，汽車制造商、相關產品供應商或是乘用人，誰是責任主體面臨實踐探索。例如，德國認為過錯責任和產品責任足以應對自動駕駛汽車帶來的損害，歐盟呼吁為自動駕駛汽車等智能機器人出臺新的責任規則，賦予其“電子人”（Electronic Person）的法律地位，讓其獨立承擔責任。可以預見的是，自動駕駛發展所引發的事故責任主體的改變，將對全球汽車保險業態帶來重大改變。
相較于技術安全和責任分擔等問題，自動駕駛引發的社會倫理問題顯得更為復雜。除了經典的“電車難題”，新的研究還在擴大和證明無人駕駛面臨更復雜的倫理選擇，例如在將要發生事故時，是拯救車上的乘客還是挽救路人。一旦自動駕駛汽車上路，必然面臨上述這類倫理性難題，這些技術倫理價值導向一經確立，將成為自動化規則被大規模植入到自動駕駛程序，對人類社會將產生重大影響。不管自動駕駛技術有沒有超人的能力，已經有越來越多的人顯出對將生命選擇權交由機器人的擔憂。
作為交通領域的又一次重大革命，自動駕駛技術發展不僅將為全球創造出龐大的新興產業，同時也將重塑各國的法律倫理規則體系。因此，技術和規則的創新已經成為自動駕駛的“雙輪”，驅動著人類智能交通的美好未來。