很不幸，人类社会的进步并没有达到科幻作品的预期（至少没有达到《银翼杀手》的高度）。不过，近来一些新技术的进展却越来越证明科幻作品有关未来世界在一项关键细节上的“跑偏”——未来交通的面貌不是随处可见的个人飞行器，而是已在眼前的无人驾驶。
　　同其他一些尖端技术一样，谷歌在无人驾驶领域走在了前面。
谷歌无人驾驶汽车技术原理
　　车顶上的扫描器发射64束激光射线，然后激光碰到车辆周围的物体，又反射回来，这样就计算出了物体的距离。另一套在底部的系统测量出车辆在三个方向上的加速度、角速度等数据，然后再结合GPS数据计算出车辆的位置，所有这些数据与车载摄像机捕获的图像一起输入计算机，软件以极高的速度处理这些数据。这样，系统就可以非常迅速的作出判断。
无人驾驶的可行性
　　是不是看起来还算简单？或者说，大多数人仔细思考一下，是能够弄明白无人驾驶是如何实现的。
　　事实上，优步（Uber）、通用汽车（General Motors）、德尔福（Delphi）、宝马（BMW）及其他公司也一直在进行测试，力求达到无人驾驶汽车4级（level 4）标准，该标准意味着汽车能在预先设定的区域实现完全自动驾驶。（完全可自动驾驶车辆（Level 4）：驾驶员输入目的地，接下来就由汽车完成。这种无人驾驶汽车在设计时不预期驾驶员会在任何时间取得车辆控制权。）
　　既然在可以预见的未来，即使在现有的技术条件下，无人驾驶汽车都是可以实现的，那为何无人驾驶看起来没有太大的进展？
　　首先是造价方面，一些企业正在测试的无人驾驶汽车，采用的是64线激光雷达，360度扫描周围环境采集数据，而这台设备的成本是10万美元。当然，技术的进步，让成本的降低成为可能。德尔福（中国）科技研发中心亚太区高级工程经理沈骏强透露，未来技术成熟之后，一套完全无人驾驶系统成本可降至1~2万元。但这有可能是十几年后才能实现。
　　其次，现当前网络环境带来的数据延迟。无人驾驶汽车并不是孤立存在的，而是运用云计算、大数据、地图等工具，通过对海量数据不断深度学习，从而让汽车具有人工智能。网络延迟带来的影响成为目前无人驾驶的一个死穴。同济大学汽车学院汽车安全技术研究所所长朱西产表示：“现有数据交换的移动网络时延过长，4G网络的时延以秒计，即使到了4.5G，时延也只能缩短至100毫秒，可能你的数据还没来得及传到云端进行计算和判断，对面的车已经迎面而来，在交通事故中，1秒钟就可能决定生死。”出于安全考虑，目前在测的无人驾驶汽车，基本都是车载电脑进行本地运算。
　　第三，无人驾驶其实涉及到“机器替代人”这样一个有关伦理和法律的更高层面的难题。尽管在科学家看来，无人驾驶要比人类驾驶更为安全，甚至有人出于安全考虑认为无人驾驶将会挽救成千上万人的生命。但美国主要汽车协会AAA的一项调查显示，四分之三的美国人仍然害怕乘坐自动驾驶汽车。而且，由于交通运输涉及人身安全，监管部门在这项技术推广时必然会采取审慎的态度。

　　说了这么多，到底无人驾驶和工程机械有什么关系？
　　其实，无人驾驶已经相当程度地应用在了工程机械领域。以挖掘机为例，所谓的无人驾驶已经在两个方向上取得了进展。首先是“远程遥控”，尽管严格来说，这项技术不能算作无人驾驶，但在一些较为危险的施工环境中却非常实用。另外就是辅助操控，例如Cat®（卡特）智能技术，挖掘机可以根据提前输入的程序自动完成一定的挖掘动作。
　　更大的进展其实是在矿区使用的矿用车及短途转运车领域，由于驾驶环境并不像城市道路那样复杂，而且驾驶路线存在重复性和可规划性。在矿区通过其他手段保证安全的前提下，当下在无人驾驶汽车领域存在的技术和法规等限制都可以克服。卡特彼勒、小松和沃尔沃等公司在方面均有所应用。