无人驾驶汽车技术是指实现车辆自主感知、决策和控制的AI技术。无人驾驶汽车技术涉及多个领域，包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习、深度学习等，其核心是利用传感器采集的数据来构建高精度的环境模型，并通过智能算法对环境进行分析和判断，最终控制车辆行驶。
关键技术点：
无人驾驶汽车依靠传感器获取周围环境信息，包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头、GPS 等各种传感器。其中，激光雷达和毫米波雷达常用于测量周围的距离和方向，而摄像头则用于采集图像信息。准确的传感器数据对于保证车辆安全驾驶至关重要。
感知和识别技术是让无人驾驶汽车识别和理解周围环境的核心。机器视觉、计算机视觉、深度学习等技术可用于处理传感器数据，帮助车辆识别道路标志、识别交通灯、行人等周围目标，预测其他车辆和行人的行为，并根据环境变化调整车辆行驶轨迹。
决策和规划技术是指让无人驾驶汽车能够根据感知到的信息做出决策并规划出最优路径。这项技术需要利用机器学习算法以及强化学习实现车辆动态决策。例如，当路线上出现交通堵塞时，车辆需要根据当前情况重新规划行驶路线。
控制技术是指将决策和规划转化成具体的控制指令控制车辆行驶。控制技术包括车辆动力控制、制动控制以及方向控制。
安全技术是保证无人驾驶汽车安全行驶的重要技术。无人驾驶汽车的安全体系应包括传感器故障检测、软件故障检测、实时监控和反应、紧急制动等技术。
数据共享和安全技术是让无人驾驶汽车之间可以相互协作，提高整体的行驶效率和安全性。这项技术需要确保车辆之间的数据隐私安全，并建立一个可信、安全的数据交换平台。
总结起来，无人驾驶汽车技术的关键点包括了传感器技术、感知和识别技术、决策和规划技术、控制技术、安全技术以及数据共享与安全技术。只有以上技术环节处于高度发展和稳定状态，才能更好地实现无人驾驶汽车的应用。