自動駕駛（AD）技術的研發成本因多種因素而存在較大差異，少則可能只需萬元級別，多則高達數十萬美元。這一技術的研發成本涵蓋硬件、軟件、測試等多個方面。硬件上，高性能傳感器等設備成本高；軟件方面，算法研發需要大量人力與投入；測試環節也需耗費諸多資源。此外，技術水平、硬件價格、數據獲取難度等因素，都會影響最終的研發成本。

硬件成本在自動駕駛研發中占據重要比例。自動駕駛技術依賴大量先進傳感器，如激光雷達，其價格曾居高不下，高性能產品可能達數萬美元。還有計算平臺，要滿足復雜算法運行，配置要求極高，成本也不低。不過，隨著技術成熟與規模生產，硬件成本正逐步降低，像部分國產激光雷達已將價格壓至較低水平，為降低整體成本帶來希望。

軟件及算法研發成本同樣不可小覷。這是自動駕駛的核心，涉及感知、規劃、控制等多方面算法研究。研發團隊需要眾多專業人才，如算法工程師、數據科學家等，人力成本巨大。而且，為讓算法適應各種復雜路況和場景，需不斷優化迭代，投入大量時間和計算資源。

數據采集與處理成本也不容忽略。自動駕駛算法依賴海量數據訓練優化，采集高質量數據難度大，要投入大量人力、物力，還需構建復雜模擬系統進行驗證測試。

從實際案例看，不同企業成本差異明顯。谷歌早期無人駕駛汽車成本達30萬美元，特斯拉造出真正上路的無人駕駛汽車成本起碼25萬美元，而輕舟的第四代量產車規級自動駕駛方案DBQ V4，只需1萬元人民幣就能實現99%的L4能力。

綜上所述，自動駕駛技術研發成本受多種因素制約，雖目前整體偏高，但隨著技術進步、規模效應顯現，以及開源平臺和共享數據資源的利用，成本有望不斷降低，從而加速這一技術的商業化推廣與普及 。