美國國家公路交通安全管理局為車輛定義了6個自動等級。
0級：人類駕駛員執行全部的駕駛任務。
1級：車輛能夠偶爾通過控制方向盤或車速來對人類駕駛員提供支持，但不能同時進行。
2級：在某些情境下（通常是在高速公路上），車輛可以同時控制方向盤和車速。人類駕駛員必須時刻保持高度注意力，監控駕駛環境，並完成駕駛所需的其他行為，如變換車道、駛離高速公路、遇到紅綠燈時停車、為警車讓行等。
3級：在某些特定情境下車輛可以執行所有的駕駛行為，但是人類駕駛員必須隨時保持注意力，並隨時準備在必要時收回駕駛控制權。
4級：在特定情境下，車輛能夠完成所有的駕駛行為，人類不需要投入注意力。
5級：車輛可以在任何情境下完成所有駕駛行為。人類只是乘客，並且完全不需要參與駕駛。
有一些試驗車輛可以在相當寬泛的情境下實現完全自動駕駛，但是它們仍然需要一個隨時待命、收到通知就能立刻接管車輛的人類“安全駕駛員”。主要的障礙是那些長尾效應（邊緣案例），即車輛沒有接受過訓練的情境，通常，它們單獨發生的可能性很小，但當自動駕駛車輛被普及時，整體來看，這些情況就會頻繁發生。正如我所描述的，人類駕駛員會使用常識來處理這些事件，即通過將新遇到的情境與已瞭解的情境進行類比的方式來理解、預測並處理新的情境。車輛的完全自主也需要的那種核心直覺知識，包括：直覺物理學、直覺生物學，特別是直覺心理學。
由於未來的自動駕駛汽車將完全受軟件控制，它們更可能受到駭客的惡意攻擊。
一句值得記住的格言是：對於一項複雜的技術項目，完成其前90%的工作往往只需要花費10%的時間，而完成最後10%則需要花費90%的時間。
要實現完全自動駕駛，本質上需要通用人工智慧，而這幾乎不可能很快實現。
對於這一困境最可能的解決方法是改變對完全自主的定義，可以將其改爲：僅允許自動駕駛車輛在建造了確保車輛安全的基礎設施的特定區域內行駛。我們通常將這一解決方案稱爲“地理圍欄”（geo-fencing）。福特汽車公司前自動駕駛車輛總工程師傑基·迪馬科（Jackie DiMarco）是這樣解釋地理圍欄的：
當我們談論4級自動駕駛時，我們指的是在一個地理圍欄內的完全自動駕駛，在該區域內我們有一個定義過的高清地圖。
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