智能駕駛汽車憑藉其能夠實現信息共享、環境感知、智能決策、自主控制功能，具有安全、舒適、節能、高效行駛等特點，決定了其將成為未來重要發展趨勢。感知、決策是人工智能在智能駕駛中運用的核心。
人工智能對智能駕駛的影響主要體現在環境感知與決策中。智能駕駛中常用的環境感知技術主要基於視覺和雷達，而決策主要涉及車輛的路徑規劃、軌跡跟蹤、碰撞避免以及泊車輔助等方面。在環境感知方面，傳統的視覺算法天花板明顯，很難達到深度學習的高精確度，尤其在面對非道路環境時，傳統算法無法和數據庫中的道路信息匹配，可能會做出錯誤的判斷。人工智能在智能駕駛感知方向的應用則可以實現更高精度計算，並能應用於更復雜的外界環境。在決策方面，運用人工智能，可應對駕駛過程中出現的突發場景，如“中國式過馬路”、突然加塞、重大事故等。
在感知技術方面，攝像頭是研究的重點，相關技術在2014年之後得以快速發展，其專利申請量增長迅速，年申請量超百件；決策方面的相關技術主要集中在路徑規劃、碰撞避免以及軌跡追蹤等，尤其路徑規劃相關的專利申請在2011年後增長迅速，年申請量已超50件，泊車輔助領域的專利申請相對較少。
在全球重要申請人方面，提交感知技術專利申請較多的除傳統廠商福特、通用外，以計算機視覺科技公司居多，包括蘋果、ZOOX、Mobileye、微軟等；決策方面的相關技術主要由科技公司把控，包括Magic Leap、ATI、ZOOX、Mobileye等。
總體來看，我國在智能駕駛專利佈局上的優劣勢明顯：智能駕駛感知技術進步明顯，但更多的專利申請來自科技公司和高校、科研院所，傳統車企既應加強與高校、科研院所的技術合作，也應自身加大研發力度，加強技術累積，積極進行專利佈局；智能駕駛決策技術方面，相關企業和高校、科研院所還需在專利質量和技術的全面性上下功夫，加強在路徑規劃、軌跡跟蹤和碰撞避免等領域的研發力度與重視程度，積極進行專利佈局。
