智能自動(dòng)駕駛汽車的成本主要受硬件、軟件、研發(fā)、量產(chǎn)規(guī)模等因素影響。硬件上，各類高精度的傳感器、高性能計(jì)算機(jī)等設(shè)備價(jià)格不菲；軟件方面，復(fù)雜算法與人工智能系統(tǒng)的研發(fā)需巨額投入。研發(fā)過程漫長且艱難，人力、物力消耗巨大。早期量產(chǎn)規(guī)模小，難以形成成本優(yōu)勢。不過，隨著技術(shù)進(jìn)步，這些成本都有下降空間，未來智能自動(dòng)駕駛汽車或更具性價(jià)比。

在硬件因素中，智能自動(dòng)駕駛汽車需要配備多種感知設(shè)備，像激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、攝像頭等。激光雷達(dá)作為重要的環(huán)境感知部件，其價(jià)格曾一度居高不下，雖然近年來價(jià)格有所下降，但依舊是硬件成本的大頭。而毫米波雷達(dá)在分辨率上存在一定局限，為達(dá)到精確感知效果，往往需要多個(gè)搭配使用，這無疑增加了成本。高性能計(jì)算機(jī)和控制單元，為了滿足自動(dòng)駕駛復(fù)雜運(yùn)算和控制需求，性能要求極高，制造難度大，價(jià)格也相當(dāng)昂貴。

軟件層面，自動(dòng)駕駛算法和人工智能系統(tǒng)的研發(fā)是個(gè)長期且燒錢的過程。研發(fā)團(tuán)隊(duì)需要投入大量的人力、物力和時(shí)間，不斷進(jìn)行算法優(yōu)化、模型訓(xùn)練，以提升自動(dòng)駕駛的安全性和可靠性。數(shù)據(jù)采集和處理也是軟件成本的重要部分，要獲取海量真實(shí)路況數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，或是花費(fèi)資金收購數(shù)據(jù)公司，成本自然不容小覷。

研發(fā)過程充滿挑戰(zhàn)，早期的改裝車硬件容易出現(xiàn)失效等問題，這就需要不斷改進(jìn)提升，投入更多資源。而且自動(dòng)駕駛領(lǐng)域?qū)I(yè)人才需求大，行業(yè)從業(yè)者報(bào)酬較高，進(jìn)一步拉高了研發(fā)成本。

早期量產(chǎn)規(guī)模較小時(shí)，無法充分發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)。每輛車的硬件可能需要定制開發(fā)，制造成本高昂，車載系統(tǒng)相關(guān)問題也導(dǎo)致工程成本難以下降。此外，每輛無人車還需配備安全員和遠(yuǎn)程監(jiān)控人員，人工成本不低，保險(xiǎn)費(fèi)用也因政策不完善而較為昂貴。

不過，隨著技術(shù)的進(jìn)步和量產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大，智能自動(dòng)駕駛汽車成本正逐漸降低。硬件成本逐步下降，國產(chǎn)芯片供應(yīng)商提供了性價(jià)比更高的車規(guī)級芯片，多感知融合技術(shù)讓自動(dòng)駕駛更精簡、安全。未來，智能自動(dòng)駕駛汽車有望在成本降低的同時(shí)，為人們帶來更實(shí)惠、便捷的出行體驗(yàn)。