测试与验证
整个汽车行业在汽车测试与验证技术方面拥有丰富的经验，以下是用于开发自动驾驶汽车的典型方法：
蛮力(Brute Force)：工程师让汽车行驶数百万英里，以确定所设计的系统是否安全并按预期运行，该方法的困难在于所必须累积的测试里程数，这可能需要花费掉大量的时间。研究表明，自动驾驶汽车将需要大约2.75亿英里的行驶里程来证明，在95%置信度的条件下，他们设计的自动驾驶汽车的故障率为每1亿英里造成1.09起交通死亡事故，该数据相当于2013年美国的由人为原因所造成的交通死亡率。当然，为了表现出比人类更好的性能，自动驾驶汽车所需测试里程需达到数十亿英里。
据兰德公司(RandCorporation)研究员尼迪-卡拉和苏珊-帕多克估计，如果100辆自动驾驶汽车每天运行24小时，每年运行365天，以平均25英里/时(约合40公里/时)的速度行驶，则需要十多年时间才能积累2.75亿英里测试里程数。
软件在环或模型在环的仿真(Software-In-the-Loop (SiL) or Model-in-the-Loop (MiL) Simulations)：另一种更可行的方法将现实世界的测试与仿真相结合，这可以大大减少汽车行业也已熟悉且必须完成的测试里程数，在仿真所构建的各种场景中，通过算法控制车辆进行相应的应对来证明所设计的系统确实可以在各种场景下做出正确的决定。
硬件在环的仿真(hardware-in-the-Loop，HiL)：为了验证真实硬件的运行情况，HiL仿真可以对其进行测试，并将预先记录的传感器数据提供给系统，此种技术路线降低了车辆测试和验证的成本，并增加研发人员了对其设计的系统的信心。
最终，企业们可能会实施一种混合路线，应用上述所有方法，以期在最短的时间内实现所需的置信水平。
加速自动驾驶汽车的研发及部署进程
综上所示，虽然目前的评估表明，大规模引入全自动驾驶汽车可能还需要10多年的时间，整个行业的参与者仍然可以通过多种方法来压缩这一时间框架。
首先，参与到自动驾驶汽车产业的科技公司(注：如Waymo、Apple及Uber)应该认识到，单个公司独立开发自动驾驶汽车所需的整套软件和硬件系统是极具挑战性的。因此，它们需要更加擅长合作和形成产业合作伙伴关系。具体来说，它们可以与行业的传统参与者(如技术创业公司、一级供应商和汽车制造商)形成产业联盟关系，在更细化的层面上，这意味着与对实现自动驾驶汽车非常重要的技术供应商进行合作，如激光雷达技术及地图技术供应商。
其次，为几家企业所专有的解决方案(Proprietary Solution)开发和验证起来可能会过分地昂贵，因为它们要求这几家参与企业承担所有责任和风险。开放的心态和商定的标准不仅会加速进程，且能使正在开发的系统拥有更好的鲁棒性。因此，以设计互通性部件(Interoperable Components)作为准则的开发模式，将起到鼓励采用模块化、即插即用系统开发框架的作用。
此外，另一种加快这一进程的方法是将致力于对组件的开发的行业风气逐步转到对集成系统的开发(Integrated System Development)。不同于目前行业主流的只专注于开发拥有特定用途的组件，业界需要更多地关注开发实际系统(Actual Systems)，特别是考虑到自动驾驶汽车所面临的艰巨的安全方面的难题。事实上，在车辆的整个生命周期中达到一定水平的可靠性和耐用性，将成为整个行业所必须完成的新的强制性任务，如同在航空业已经要求的那样，而强调在系统层面进行开发可能是实现该目标的最佳方法。
全自动驾驶汽车可能会在未来几年内实现，但是目前各家企业大都已在自动驾驶原型汽车最终将会如何呈现的赌局中投下了巨额赌注。自动驾驶汽车将会如何做出决策、感知周围环境并保护其搭载的人员呢？想要掌控自动驾驶汽车产业战略要素的传统车企正面临着一批技术上富有竞争力且资源雄厚的挑战者，后者有能力给最优秀的业内人士(the best-positioned insider)提供难以拒绝的丰厚薪酬包。
鉴于自动驾驶汽车产业狂飙突进的发展速度，企图在该产业中讨得一杯羹的企业在战略层面给自己定位以便快速抓住此次产业机会。而对于监管机构而言，需要追踪最新的技术发展动态，以便在不妨碍技术创新的前提下，确保公众的安全。
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