自動駕駛汽車技術的成本主要集中在以下幾個方面。

首先是硬件方面，包括各種傳感器，像價格相對較高的激光雷達、毫米波雷達、攝像頭以及超聲波雷達等，這些設備用于感知車輛周圍環境。其中激光雷達早期成本極高，雖有所降低但仍占較大比重。

其次是計算單元，隨著汽車智能化需求提升，對 AI 算法、CPU 邏輯算法等的要求變高，這部分成本也不低。

再者是軟件方面，自動駕駛的算法、人工智能系統等技術的研發需要大量投入。

還有車輛本身的成本，針對運營場景定制可降低成本。

此外，高精度地圖和云計算也會產生一定成本。

目前，雖然自動駕駛硬件成本在逐步降低，比如百度推出的 Apollo RT6 成本相比前一代大幅下降，但在法律法規等層面仍需完善，這意味著完全自動駕駛的實現還需時間。同時，技術層面的突破和擴大生產規模有助于降低激光雷達等關鍵部件的成本。

未來，要實現大規模無人車商業化運營，必須做到高安全、高質量、低成本，并處理好法規、倫理準則等相關問題。