通过在感知、决策和验证技术方面的改进，人工智能在自动驾驶车辆中的应用正在不断进步。现代系统依靠结合来自摄像头、激光雷达、雷达和超声波传感器的数据，来构建对环境的详细理解。机器学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），现在能够更好地识别行人、车辆和道路标志等物体，即使在恶劣天气或低光照等复杂场景中也能有效识别。例如，特斯拉的 Autopilot 使用基于视觉的系统，实时处理摄像头馈送，以检测车道标记和障碍物，而 Waymo 的车辆则结合激光雷达和摄像头数据，创建用于导航的高分辨率 3D 地图。这些系统越来越重视降低延迟，从而能够更快地对突然变化（例如汽车驶入车道）做出反应。
通过集成强化学习和概率模型，决策算法变得更加强大。系统不再仅仅依赖于预定义的规则，而是现在可以预测其他道路使用者的行为，并动态地调整驾驶策略。例如，Waymo 的 ChauffeurNet 使用模拟场景来训练模型，以处理罕见的边缘情况，例如骑自行车的人突然改变方向。同样，特斯拉的完全自动驾驶 (FSD) Beta 采用神经网络规划器，该规划器在平衡安全性和效率的同时优化路线。开发人员还专注于伦理考量，例如人工智能应如何在不可避免的碰撞中优先采取行动。Mobileye 的责任敏感安全 (RSS) 模型等框架为决策提供了数学指导，确保在需要瞬间判断的场景中保持一致性。
验证和测试方法正在不断发展，以应对现实世界部署的复杂性。仅靠传统测试是不够的，因此公司使用 CARLA 或 NVIDIA 的 Drive Sim 等模拟平台来重现数百万个驾驶场景，包括罕见或危险的事件。例如，Cruise 在模拟旧金山交通模式的虚拟环境中测试其算法，从而加速了迭代周期。来自车队的真实世界数据也用于改进模型：特斯拉从其车辆收集匿名驾驶数据，以重新训练模型来处理施工区域等边缘情况。此外，形式验证技术（例如使用时序逻辑来证明决策逻辑的正确性）也越来越受欢迎。这些方法有助于满足 ISO 26262 等安全标准，确保人工智能系统在各种条件下都能以可预测的方式运行，同时保持开发人员调试故障的透明度。