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汽车的子系统在过去二十年中自动化程度越来越高，研发无人驾驶的人造“肌肉”工作难度相应降低，液压机械系统逐渐被计算机系统所取代。大部分现代汽车配备好几台计算机指引功能的子系统（底层控制系统），系统内置了微处理器，处理上百万行代码不在话下。今天的机器人专家不再使用特制的机械“脚”去踩油门，只需在汽车的电子系统上稍做改动即可。
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软件好比掌控机器的精灵。无人驾驶汽车使用多个电子通信系统，包括操作系统、高/中/低水平控制等来解读指令。今天平均每辆汽车都安装好几个子系统，例如引擎控制单元（ECU）、ABS制动防抱死系统、自动变速箱控制单元（TCU）。这几个系统通过“总线（Bus）”互联互通。
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在计算机术语里，总线是指一个交流频道，把数据从计算机内部的一个部件传输给下一个。 街道上的巴士和计算机数据“总线”有着相似的语源学渊源，它们都来自于拉丁文Ominibus，意思是“公共所有的”。就是城市里的巴士把乘客运载到各处，无人驾驶汽车里的数据也是这样被总线传输到各个子系统，也像通用串行总线（universal serial bus，USB）连接计算机键盘、鼠标和打印机。
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许多汽车今天使用的是控制器局域网总线协议（controller area network bus protocol，简称CAN总线协议），以1Mbps的速度往返传输数据。CAN总线协议是一种“点对点”的协议，由ISO11898和ISO11519两个国际标准来管理。作为公开的国际标准，意味着任何设备都能接入CAN总线，也能“理解”协议，该协议适用于各个车型。
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一般情况下，汽车公司不会公开宣传控制协议的内容。然而，他们会与其他制造商共享那些接入车内控制系统的新设备所需要的信息。或者，他们会给某些制造商分享网络协议的详细内容，比如说，那些把底盘售卖给房车生产公司的汽车零件制造商。
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汽车控制器局域网也和其他的网络一样，最关键的要数带宽（bandwidth）和网络稳定性。带宽是指数据在网络中传输的最大速率，通常以每秒多少bits为单位来计算（即bps）。当被应用在无线网络中时，有形的网线被无线电波或是不同的波段所取代。网络带宽是由微处理器对电脉冲编码、解码的速度决定的，还有就是总线中能同时容纳多少平行波段。
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带宽在任何网络传输中都非常重要，但对行驶中的汽车而言，很多时候，数据的传输速度则更为关键。大多数无人驾驶的数据传输系统使用一系列通用的代码来呈现特定的动作，这样能节省时间。例如，无人驾驶汽车下指令“刹车”，该车的软件系统早已准备好对应的两位数字表示“刹车”，这样就能马上抵达子系统。因为两位数是小而高效的意义单位，系统只需要16微秒进行转换和接收信息。16微秒的响应时间对于无人驾驶汽车来说非常合理。它甚至比一次眨眼的瞬间快上1000倍（一次眨眼的时长是100~400毫秒）。虽然CAN总线能快速传输微小的数据单位，但如果汽车CAN总线需要处理从各个传感器中涌流而出的数据流时，“带宽”就会迎来挑战。
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当汽车传感器实时输出大量的数据流，系统速度会下降。如果某网络的传输速度是1Mbps，把1MB的图片从相机传输到中层控制系统，实际上会需要漫长的8秒时间（1Mbps是1兆比特/每秒，1MB是1兆字节，1字节是8比特）。假设现在加重网络负担，数据从汽车的其他传感器中流入，1Mbps的带宽就显然无法满足无人驾驶的需求。承受着实时视觉数据的重负，汽车CAN总线的响应时间会变得慢吞吞的，这在实际驾驶中是不能接受的。
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展望将来，汽车制造商需要建立一套无人驾驶汽车专用的稳定、透明的通信标准，这样才能处理传感器传输过来的数据流，同时防止数据外泄。换言之，无人驾驶汽车需要一套高带宽的总线。有两种基本方式适用于解决任何网络中的通信瓶颈：第一，增加可用的电子线路或波段数目，平行发送数据流；第二，使用压缩算法，大量整合数据，形成更高效的单元。而且，数据压缩的方法还可以直接在传感器上进行。例如，一些车载相机包含实时图片分析软件，经分析和压缩后，把图片相关信息一并发送。
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除了带宽，稳定性是车载网络另一个重要特性。无人驾驶需要像下载的音乐一样顺畅，还要比金融交易的过程更为安全，所以数据传输的稳定性体现在以下几个方面：
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其一是防御的能力。当出现不请自来的恶意制造出破坏网络稳定性的第三方设备时，CAN总线顿时变成一个战场，这让人联想起晚餐约会时擅自闯入了一位宾客，他打断了餐桌上的对话。这种恶意的装置不仅仅是妨碍，一旦入侵车载网络，甚至能劫持整辆无人驾驶汽车。
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其二是网络容错性（tolerance to errors）和消除网络噪音的能力。无人驾驶汽车需要一套足以媲美航空电子设备的弹性高效的纠错协议。
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假设无人驾驶汽车的软件发出指令“油门增加1%”，却被燃油注入系统误解为“油门增加100%”，那么公路将会上演一场血腥的屠杀灾难。为了防止系统间数据交流出现致命的错误，纠错协议提供监督功能，就像聘请了一位冷静笃定的校对，二次检查信息传输的内容。无人驾驶汽车CAN总线上的各个子系统需要互相信任。良好的通信协议为子系统核实所收到的信息与传感器发出的内容一致。
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鉴于人类司机在车内驾驶时应对恶意攻击能力的严重不足——无论是自动驾驶汽车还是普通汽车——我们都希望汽车制造商对车内通信协议进行加密保护。遗憾的是，这种安全防范思维还没有稳固地植根在汽车行业里。也许是因为部分车主热衷于摆弄汽车的引擎，所以如今入侵一辆汽车并不太困难。
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其他设备
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另外，汽车现存的某些明显“弱点”，实际上是有意这样设计的。大部分的汽车都有个实体连接器，叫作车载诊断系统（on-board diagnostics, OBD），当车辆检测人员把设备插入OBD插口时，便能诊断汽车出了什么机械问题。OBD插口一般隐藏在驾驶杆附近，汽车厂商将OBD插座设计在驾驶室内，是为了确保这个插座的安全，这样设计，意味着只有拿到车钥匙的人才能接触到它。
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OBD插口能够直接通过后面板连接汽车操作系统，某些商业产品巧妙地利用了这一点。一款名为DASH的手机应用程序就是利用蓝牙技术来连接汽车诊断的程式，或正如该公司广告宣称的：“让你的车子自己说话！”DASH 是一款意在帮助车主提升驾驶效率的设备。它的工作原理，是通过OBD系统“窃听”车辆的数据，甚至可以记录司机踩了多少次油门和刹车。
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DASH同时也整合数据，公布某些驾驶数据，例如：在哪个路段司机常常急刹车或急转弯。由于DASH知道你所有的驾驶习惯，所以老板和市场推广人员都会对你的汽车很感兴趣，因为它就像是你个人的网页浏览喜好。因此，DASH这类设备面临着个人隐私保护的问题。
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我们的技术是否达到无人驾驶汽车的水平了呢？从硬件传感器所能提供数据来看，答案是肯定的。今天传感器套件的质量和价格绝对能满足无人驾驶的需求。事实上，随着摩尔定律持续生效，传感器会继续提升速度、降低价格；呈指数型增长，每过几个月传感器性能就会翻番，价格减半。现在让我们把注意力转移到软件上，深入研究那充满期待的“最后一块拼图”——深度学习技术。作为软件控制系统冠冕上的明珠，它为机器人感知与响应提供指导。
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图8.5 无人驾驶汽车中应用的重要传感器，绝大部分的自动驾驶汽车都将使用以上多种传感器组合
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无人驾驶：人工智能将从颠覆驾驶开始，全面重构人类生活 第九章 深度学习，无人驾驶的最后一块拼图