自動駕駛技術嘅核心原理，係建基於一個由感知、決策同執行組成嘅閉環系統協同運作。感知層透過 lidar、毫米波雷達、鏡頭等感應器，收集實時環境數據。lidar 會生成高精度 3D 點雲地圖，毫米波雷達就擅長喺惡劣天氣下監測物件速度，而鏡頭則負責識別交通標誌同途人。多感應器融合可確保環境感知更全面。決策層利用深度學習演算法分析數據，結合高清地圖同實時定位（例如 GPS + 慣性測量單元），並喺 0.1 秒內完成路徑規劃同駕駛行為決策（例如切線或緊急避障）。執行層透過電動助力轉向、線控制動系統等技術，精準控制油門、煞車同軚盤；其反應速度同準確度會直接影響安全。目前，大部分主流車款都配備 L2 級系統（例如自適應巡航控制）。L3-L4 系統正逐步喺特定場景（例如高速公路或園區）部署，而完全自動駕駛（L5 級）仍然面對極端天氣適應能力同演算法倫理等挑戰。未來，隨住 5G 通訊普及同 AI 演算法優化，自動駕駛嘅可靠性將進一步提升，但同時亦需要完善相關法規同基建配套。
