打造一輛無人駕駛車，軟件只是成功的一半。即使軟件已經達到完美，也仍然需要至少一年時間才能將軟件與硬件完全融合在一起。

軟件與硬件之間最重要的連接橋梁就是傳感器。通過激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等傳感器，才能將數據傳給軟件，做出相應的駕駛決策。因此，傳感器的規格、位置、角度等等各種參數，都需要一步步調試。

調試好了一輛車上的傳感器，還要保證可以將其順利復制到車隊里的其他車上。即使已經調試好了多輛車，一旦車的型號發生變化，或是車體的設計發生變化，就又需要重新調試。過程十分復雜。

傳感器安裝好之后，要通過逐步的測試得出來的結果來驗證調試效果。例如，關于定位（localization）的各項指標要證明傳感器調試的效果足夠精準，各個傳感器的數據傳輸時間不能有過長的延遲。

一輛按比例縮小的測試車與一個測試床（testbed）相連

除了傳感器，硬件團隊還需要為無人車的大腦提供必需的空間，即高效的GPU（圖像處理器），不斷優化計算能力（compute），收集到的數據才能被快速分析出結果。

硬件團隊還需要提供電子控制器單元（ECU），才能探測到車在每時每刻的狀態，讓無人車聽從大腦的指令，做出正確的駕駛行為。如今，一輛普通人類駕駛車上可能有上百個ECU，無人車需要的則更多。因此，如何在有限的空間里容納更多的ECU，就變得至關重要。

ECU也是無人車做好車內體驗的關鍵。車內的每一個功能都需要ECU的支持，比如車內屏幕、車鎖、安全帶、安全氣囊，等等。比如，乘客只有坐下來，安全帶和安全氣囊才有效。ECU所扮演的角色就好像軟件與硬件之間的翻譯官。

硬件準備好了之后，就要把代碼導入到車里。最原始的辦法就是在工程師的電腦與車上的主機之間連一條線，把代碼慢慢傳上去。相對成熟的團隊會把代碼放在云里，然后讓一名工程師在發車之前，通過幾個命令行把代碼傳給這輛車。

比較有規模的團隊則會在車上安裝云端數據處理器，無需工程師幫助，車隊里的每輛車會每天自動下載最新的代碼，車的后備箱里也不再配置笨重的主機。這就像手機系統更新一樣，更新系統時不用去手機商店，手機會自動更新。

硬件的設計、組裝、驗證過程復雜而漫長，需要與軟件團隊緊密合作。而問題是，在很多團隊里，因為軟件工程師的背景往往與硬件工程師的背景完全不同，之間的需求溝通不夠明確，所以在合作時經常發生摩擦。軟件工程師往往看重結果，講求速度，而硬件工程師則注重過程，講求嚴謹。團隊的管理者要從大局出發，讓兩個團隊互相了解彼此的需求，才能更快達成共識。