自動駕駛汽車技術(shù)的成本主要集中在以下幾個方面。

首先是硬件方面，包括各種傳感器，像價格相對較高的激光雷達、毫米波雷達、攝像頭以及超聲波雷達等，這些設(shè)備用于感知車輛周圍環(huán)境。其中激光雷達早期成本極高，雖有所降低但仍占較大比重。

其次是計算單元，隨著汽車智能化需求提升，對 AI 算法、CPU 邏輯算法等的要求變高，這部分成本也不低。

再者是軟件方面，自動駕駛的算法、人工智能系統(tǒng)等技術(shù)的研發(fā)需要大量投入。

還有車輛本身的成本，針對運營場景定制可降低成本。

此外，高精度地圖和云計算也會產(chǎn)生一定成本。

目前，雖然自動駕駛硬件成本在逐步降低，比如百度推出的 Apollo RT6 成本相比前一代大幅下降，但在法律法規(guī)等層面仍需完善，這意味著完全自動駕駛的實現(xiàn)還需時間。同時，技術(shù)層面的突破和擴大生產(chǎn)規(guī)模有助于降低激光雷達等關(guān)鍵部件的成本。

未來，要實現(xiàn)大規(guī)模無人車商業(yè)化運營，必須做到高安全、高質(zhì)量、低成本，并處理好法規(guī)、倫理準則等相關(guān)問題。