最早對自動駕駛的誤解，其實源於壹些媒體的誤解。很多媒體把“Autopilot”這個詞簡單拆解成“Auto”和“pilot”兩個詞，把中文意思曲解為自動駕駛。
(仍然需要人類做出關鍵決策的特斯拉駕駛輔助系統)
然而實際上，自動駕駛這個詞來源於飛機、火車、輪船等領域的輔助駕駛系統。維基百科也對這個詞給出了明確的定義:
自動駕駛儀是壹種用於控制車輛軌跡的系統，不需要人類操作員持續的“手動”控制。
駕駛輔助是壹種用於控制車輛軌道的系統，始終不需要人工幹預。
這句話的關鍵詞其實是“不變”。也就是說，以Autopilot為代表的駕駛輔助系統，不需要持續的人為幹預，但仍然需要人為幹預，比如關鍵決策，機器只是輔助。
(不需要人類駕駛員做出決策的優步全自動駕駛汽車)
而關於我們所知道的自動駕駛，或者說全自動駕駛，在維基百科中也有相關的定義。我們所知道的無人駕駛汽車，準確的說應該叫“自動駕駛汽車”。
類似於駕駛輔助的定義，無人駕駛汽車概念的關鍵支撐是它不需要人為幹預。也就是說，機器會自動感知，自動決策，自動駕駛。所以這樣壹來，自動駕駛是什麽的定義就變得特別簡單了。駕駛輔助和自動駕駛的主要區別在於人類參與的程度。前者需要人類的參與，後者根本不需要人類的參與。
功能、原理和難點
其實從硬件技術的角度來說，自動駕駛的原理並不是特別復雜。最簡單的話，找輛車改裝(電動車更好，性能更可控)，加幾個傳感器，插個開源的自動駕駛計算平臺。好了，這就搞定了。
傳感器傳感器是自動駕駛汽車的眼睛，用於收集汽車周圍的信息。總結壹下，主流的自動駕駛汽車實際上使用了三種傳感器:激光雷達、攝像頭、傳統雷達。
三種傳感器各有千秋。汽車倒車雷達長期使用的傳統雷達，成本相對較低，穿透力強，不受雨霧影響，但弱點在於覆蓋範圍小，難以對周圍物體做出準確判斷。
攝像頭也是自動駕駛汽車必備的傳感器。與兩種雷達不同，相機沒有穿透力，需要光線。用於自動駕駛的數據是通過識別攝像頭的模式獲得的。但是攝像頭也是最容易被幹擾的自動駕駛傳感器，壹旦獲得的圖像出現誤差，就會對最終的識別結果產生很大的影響。唯壹的好處就是成本低，目前視覺識別方案比較成熟，無人駕駛汽車可用的也比較多。
數據處理自動駕駛汽車上的傳感器收集到的數據會傳輸到車載電腦進行分析處理，最終做出決定。車載電腦的技術部分我們就不需要多說了，因為自動駕駛汽車原則上真的不是什麽“黑科技”。畢竟規劃路線和避障的功能，很多掃地機器人和無人機都可以實現。所以關註的焦點還是在自動駕駛的實現難度上。自動駕駛汽車需要收集汽車周圍的數據，對信息進行處理，最終做出決策。這整個過程和真正的司機差不多。