早期对无人驾驶汽车的尝试在收集自主运行所需的大量数据方面并没有遇到什么困难。汽车制造商和研究人员——最著名的是谷歌——已经记录了数十万公里的行驶里程，这些车辆装载了互联网服务器、GPS、雷达、激光器、摄像头和各种其他车载传感器。结果令人鼓舞：无人驾驶汽车已经展示出测量和保持与其他汽车的距离，甚至遵守交通法规的能力。
尽管如此，这些车辆总是应该有一个人在方向盘后面，以防万一，这是有充分理由的。人类能够根据记忆和身体的集体感官做出瞬间的决定。尽管为了创造无人驾驶汽车而开发了所有先进的硬件，但这些车辆缺乏一个中央处理系统——一个头脑——能够真正快速地理解和处理其传感器收集的数据。
走向自主
前美国国家航空航天局工程师、无人驾驶军用车辆设计师弗朗西斯·戈弗斯说，在对汽车大脑进行编程，使其做出人类司机需要多年才能培养出的那种快速决策时，一个挑战是让车辆理解其周围环境，而不仅仅是检测物体。他补充说，车辆不需要避开它遇到的每一个物体，“你可以开过减速带，但你不想开过一只狗——然而它们可能大小和形状大致相同。”
卡内基梅隆大学电气与计算机工程教授拉杰·拉杰库马尔认为，障碍是在不断变化的环境中做出正确的决定。密歇根的山丘比内华达州的平地更难导航，而新英格兰的雪可能会模糊汽车摄像头用来保持在车道内的道路标记。即使是从白天到黄昏的变化也会使汽车的传感器失灵。
交通为决策增加了另一个动态维度。车辆的软件必须根据其接收的数据采取行动，即使车辆周围的条件不断变化。“软件可以在特定情况下做正确的事情，但在其他情况下做错误的事情，”拉杰库马尔说，他已经监督了卡内基梅隆大学的八代无人驾驶汽车，包括赢得美国国防部高级研究计划局 (DARPA) 2007年城市挑战赛的Boss SUV。例如，为了避免碰撞，加速还是减速更好？
汽车现在能做什么
识别足够大的停车位
停车（人类脚踩油门和刹车踏板）
在高速公路行驶期间与前方车辆保持安全距离
在城市速度下刹车以避免前方碰撞
汽车还不能做什么
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遵守交通标志
识别街上的行人
在低能见度条件下保持在高速公路车道内
决定采取行动以避免撞到购物车或婴儿车
大多数主要汽车制造商都已经展示了演示，或者至少宣布了制造可以无需人为指导即可驾驶的汽车的计划。今天的许多汽车都配备了可以自动化各种驾驶任务并提高其周围环境可见度的功能。有些车辆可以自行停车并刹车以避开行人。凯迪拉克的超级巡航选项可能是市场上最接近无人驾驶的东西——它可以在高速公路行驶期间接管加速器和转向。“对于长途旅行，您可以解放双手和双脚，”通用汽车电气和控制集成实验室主任纳迪·布莱斯说。
然而，尽管今天的汽车看起来很智能，但它们只是认知上的幼儿。在汽车大脑中，软件、处理器和操作系统需要运行算法来确定汽车应该做什么，并且这些决策必须快速做出。例如，汽车刹车和电子产品供应商大陆汽车系统公司生产的传感器和处理器通常每10到60毫秒传输并重新计算其算法。很快，但不如人类神经系统快，后者可以在几毫秒内将信息从感觉神经元传递，经过几个中间神经元，到达运动神经元。
虚拟测试跑道
可以使用计算机建模来完成训练和测试无人驾驶汽车大脑所需的大部分工作。“你可以在软件中模拟运行世界，在环境中虚拟运行车辆，并将它可能遇到的所有事物注入其中，”拉杰库马尔说。
大陆汽车公司花费多年时间，结合人工标记和机器学习对传感器数据进行分类。首先，人们浏览从数百万公里驾驶中捕获的数据，匹配来自摄像头和雷达的信息，并识别最重要的元素——特别是行人和其它车辆。这些手动创建的标签用于训练软件，然后该软件可以开始自行对行人和其它车辆的图像进行分类。随着软件生成这些新标签，大陆汽车的开发人员会介入以验证其准确性。“最初的输入非常费力，”大陆汽车的项目工程师扎克·博尔顿说。“您能够做的输出越多，[软件就越智能]，而且从长远来看，它变得不那么费力了。”
最终，通过这种劳动密集型的训练，汽车大脑知道Mini Cooper和法拉利都是汽车，并且它可以分辨出前方物体是减速带还是狗。拉杰库马尔指出，今天的汽车可能不是很聪明，但它们正在朝着成为比我们更好的驾驶员的方向发展。