汽車自動駕駛技術包括視頻攝像頭、雷達傳感器以及激光測距器來了解周圍的交通狀況，并通過一個詳盡的地圖(通過有人駕駛汽車采集的地圖)對前方的道路進行導航。這一切都通過谷歌的數(shù)據(jù)中心來實現(xiàn)，谷歌的數(shù)據(jù)中心能處理汽車收集的有關周圍地形的大量信息。就這點而言，自動駕駛汽車相當于谷歌數(shù)據(jù)中心的遙控汽車或者智能汽車.。汽車自動駕駛技術物聯(lián)網技術應用之一。 

2016年自駕車技術發(fā)展的重點在于感測技術的發(fā)展，以便讓自駕車能感測周遭環(huán)境，同時進行自主判斷。相較之下，2017年自駕車技術發(fā)展重點將著重于高解析地圖(HD Map)的建置，這些精度達公分等級的高分辨率地圖，對于讓自動駕駛的車輛安全且有效率地穿梭街道來說，至關重要。

NVIDIA技術營銷經理蘇家興表示，實現(xiàn)自駕車的首要條件，便是讓車輛具備可以感知周遭環(huán)境的能力，包含身邊的汽車、人、交通號志等。不過，隨著自駕車已能感知這些對象，接下來輔以高解析地圖，將可讓自駕系統(tǒng)的表現(xiàn)進一步獲得提升。

事實上，目前的導航地圖不僅定位速度較為緩慢，且圖資內容對自駕系統(tǒng)而言，信息也不夠充分;若想透過計算機判斷汽車是否該加減速或變換車道，則計算機必須知道汽車本身所在位置、汽車附近有幾個車道等信息。因此，高解析地圖有可能成為今年自駕車很重要的發(fā)展重點。

已經具備周遭環(huán)境感知及判斷能力的自駕車，若能搭配高解析地圖，便可獲知每個車道的位置，并精準判斷汽車本身的正確位置。藉此，系統(tǒng)便可進一步判斷是否該通過行駛或變換車道。

高解析圖資搜集的過程可以透過光達(Lidar)、照相機等設備來執(zhí)行，但執(zhí)行過程不是僅只是將汽車開行經路線即能力及展示地圖，此舉只是先將資料搜集完成，而后還須經過一系列的運算，以建立3D地圖。

NVIDIA DRIVE PX2是一個可擴充的架構，性能涵括整個自動駕駛技術所需要的AI人工智能。在GTC技術大會上，NVIDIA發(fā)布了DRIVE PX 2 AutoCruise，此技術專為高速公路自動駕駛而設計，能夠持續(xù)地進行定位及制圖工作。此外，該公司也推出了DriveWorks Alpha1自制操作系統(tǒng)，支持自駕車，全方位提供自動駕駛的各項功能，包括偵測、定位、規(guī)劃路線及動作反應等。

目前NVIDIA已與幾家圖資廠商合作進行合作，如百度、TomTom、日本ZENRIN、歐洲HERE等。由于建立高解析地圖是很花金錢與時間的投資，因此NVIDIA未來還會繼與其他家圖資廠商洽談合作，共同打造世界不同角落的高解析地圖信息，為自駕車發(fā)展鋪路。