智能车的最终目标是实现自动驾驶。它需要学习的第一个方面是路况和驾驶行为的分析。智能车需要能够识别道路状况和其他车辆行为，以便更好地预测下一步的驾驶行为。
为了实现这个目标，智能车需要具备计算机视觉和机器学习方面的知识。从图像和视频数据中提取信息，自动学习建立模型和规则，将其转化成控制车辆的指令。这其中最重要的技术是深度学习，通过大量图像和数据的输入，让车辆逐渐地自我学习，提高自动驾驶的准确度和稳定性。
除了计算机视觉和机器学习，智能车还需要掌握控制与机器人技术的应用。为了让车辆能够在复杂、多变的路况下进行自动驾驶，它需要掌握反馈控制与优化控制技术。这些技术将车辆的传感器数据（如车速、加速度、制动状态、转向角度、车辆的状态等）作为输入，处理之后输出控制指令。
与此同时，智能车还需要具备众多机器人技术，比如，模糊控制、神经网络控制、遗传优化控制等等，以适应各种复杂的场景和各种不同的驾驶行为。特别是在与人交互的场景中，如车辆可以主动避让行人、车辆间可以协作共同过路口等，让机器人更加聪明地进行驾驶和决策。
智能车的关键特点是能够自主驾驶，因此，安全驾驶和数据保护也是非常重要的方面。
为了确保安全驾驶，智能车需要学习如何规避各种障碍物，以及如何处理突发情况。而且，在紧急情况下刹车和停车是必不可少的操作，智能车需要能够识别路面上的行人、车辆、交通标志等，并做出最优决策。为了做到这一点，智能车不仅需要具备高度的自我感知能力和快速的决策能力，同时也需要具备可靠的传感器和执行器。
此外，保护数据，也是智能车的一大挑战。智能车产生的数据包含大量机密信息，涉及到许多隐私和商业利益。如果这些数据泄露或者被黑客攻击，将会造成极大的损失。因此，在智能车设计和开发过程中，必须考虑到数据安全和保护，采取严格的加密和防护措施，避免意外泄漏或拦截攻击。
智能车的自动驾驶技术，目前仍然面临很多挑战。其中最大的难点就在于完全自主的自动驾驶模式，涉及到感知、决策和行驶规划等多个层面。因此，在未来的发展中，智能车要集成更高级的人工智能技术，才能更好地实现自动驾驶。
同时，在实际应用中，智能车还需面临各种环境的优化挑战。比如，不同地区的环境和交通规则不同，有些地区存在天气恶劣、道路状况复杂、人的行为考虑不同等问题，这些因素都会影响到自动驾驶的效果。因此，智能车需要不断改进和优化，以应对各种场景，提高自动驾驶的稳定性和安全性。
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