自动驾驶的实现方式主要分为两大类：纯视觉方案和多传感器融合方案。

1. 纯视觉方案：这一方案主要依赖于摄像头来收集环境信息。摄像头捕捉到的图像被传输到计算芯片进行分析，类似于人类驾驶时通过眼睛捕捉周围信息的过程。特斯拉是采用纯视觉方案的主要企业之一。

2. 多传感器融合方案：这一方案通过结合多种传感器，如摄像头、毫米波雷达、激光雷达等，来共同收集车辆的周边信息。激光雷达能提供深度的空间信息，对物体的位置、距离和大小的感知更准确。由于激光雷达不受环境光影响，因此它在某些情况下比纯视觉方案更有效。然而，激光雷达容易受到雨雪雾等天气影响，且成本较高。华为、小鹏、蔚来等企业主要采用这种方案。

自动驾驶的四大核心技术包括环境感知、精准定位、路径规划和线控执行。在环境感知方面，自动驾驶车辆需要实时感知车辆及周边环境的情况。决策部分依赖于芯片和算法，根据感知到的情况进行决策判断，制定控制策略。最后的控制阶段，系统根据决策自动执行车辆操作，如方向盘转动、油门和刹车的控制。

在硬件系统方面，感知层主要使用摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、GNSS/IMU等传感器来获取外部行驶道路环境数据并帮助系统进行车辆定位。这些传感器的工作原理和技术特性各不相同，因此它们适用的场景也不同。大部分车辆采用多种传感器融合的方式，以应对各种可能发生的情况，保证较好的实际使用效果。