自動駕駛車輛主要依靠多種AI技術協同運作，包括電腦視覺、深度學習、感測器融合及路徑規劃等核心能力。電腦視覺會利用鏡頭擷取環境影像，並透過深度學習演算法識別行人、車輛及交通標誌等物件。與此同時，LiDAR同毫米波雷達會提供精準距離及速度量度，並透過感測器融合技術協助重建3D環境。路徑規劃演算法會即時動態計算最佳路線，而強化學習則可令系統喺突發障礙物或極端天氣等複雜場景中，持續優化決策表現。值得留意的是，Level 3或以上嘅自動駕駛系統，可喺特定條件下承擔主要駕駛責任，因此需要車規級晶片提供運算支援，亦需要V2X車聯萬物通訊與基建協調。隨着Level 4技術推進，大型模型正逐步演變成自動駕駛嘅「認知中心」，既可處理日常交通情況，亦可透過大量數據訓練提升長尾場景（例如非典型障礙物）下嘅表現。目前技術難點集中於喺暴雨等非標準化環境下減低演算法延遲，以及建立清晰嘅人機互動責任框架；呢啲因素將關鍵影響自動駕駛嘅商業化進程。
