自動駕駛是一種基於深度學習的智慧駕駛技術，透過對自然語音識別、影象識別和自動駕駛演算法進行模型訓練後，可以進行自動駕駛的測試。在測試中，會自動生成資料，這對於未來無人駕駛車輛的實現將會大有助益，這也是釋出自主無人車的重要意義。
自動駕駛技術的突破在很多方面起到了關鍵的作用。首先，它將極大地提升道路通行效率，減少交通擁堵，緩解交通壓力，為人們在城市中解決出行問題和緩解交通擁堵作出貢獻。無需人的干預，就可以實現車輛自動導航系統、道路交通標誌標識系統等多個智慧感應系統的自動調節，能夠實時監測和控制周圍環境的執行狀態，從而大幅度減少交通事故所造成的影響。其次，它極大地提高交通效率和安全性，降低人們在出行時遇到危險的機率，大大減少交通事故，減少道路交通擁堵狀況的出現，降低交通事故造成的人員傷亡和財產損失。
在智慧交通的大勢之下，自動駕駛技術對於城市交通的管理起到了決定性的作用，無人駕駛技術和人工智慧技術的發展，可以對道路交通進行管理和調整，透過對現有的交通路況進行規劃和調整，有效的保證交通的安全性和順暢性。當然，自動駕駛技術本身的發展也會帶動新技術的應用，比如人工智慧的發展。
自動駕駛在汽車業界的發展也面臨著很多的挑戰，主要分為兩大方面：一方面是對演算法的要求很高，一方面是對資料的要求很高。在自動駕駛領域，有很多的資料，對於自動駕駛來說，就是幾百個特徵點或者是幾萬個特徵點，要做到非常高的精度、特別高的識別率，就像人的指紋一樣。要想做到百分之百的準確確定，就需要一個非常高精度的模型，而這個模型的要求就是一定要非常高的演算法。當然，對於自動駕駛領域來說，還有一個特殊的現象，就是一旦演算法不能達到自動駕駛要求，這些資料就會變成很多的垃圾資料。在這個現狀下，需要對很多的資料進行有效的管理。我們認為，資料是一個非常重要的資產，也是自動駕駛領域所需要去重視的環節。
自動駕駛發展的前景是光明的，但是從現在的市場發展形勢來看，我認為還是有很大的發展空間的，雖然說現在的技術發展很快，也在不斷的發展中，但是現在還沒有一個確定的答案。隨著汽車電子化和自動駕駛的發展，以及自動駕駛時代的到來，駕駛員越來越多的時候必然會對車輛的交通安全和行駛的平安性有一定的要求。
目前，一些駕駛員不懂得如何正確地操作和使用汽車的各種感測器，不知道如何正確地控制汽車。這個時候，感測器是一切的開始。現在汽車大量採用的電子技術，可以讓汽車自動化。因為汽車在出廠前，會對駕駛員進行各種各樣的培訓，讓駕駛員學會如何駕駛汽車。在汽車的駕駛當中，我們經常會遇到很多突發的事件，如果汽車發生了碰撞，那麼我們就要採取措施來進行預防，避免發生更嚴重的事情，我們就要做到防患於未然。
