在全球科技与交通领域的跨语境交流中，无人驾驶车辆的英文表达并非单一固定，而是根据场景、技术侧重点的不同，衍生出多种常用术语，每种说法都承载着特定的含义与适用范围。

最具权威性与专业性的核心术语是“autonomous vehicles（AVs）”。这一表述强调车辆具备完全自主的决策与执行能力，无需人类介入即可完成感知环境、规划路径、规避障碍等全流程驾驶任务，广泛应用于学术研究、行业标准文件及车企官方技术报告中。例如国际自动机工程师学会（SAE）在定义自动驾驶等级时，便以“autonomous driving”为核心框架，将其划分为从L0（无自动化）到L5（完全自动化）的六个等级，成为全球行业的通用参考标准。

贴近大众认知与日常传播的表达是“self-driving cars”。该说法更聚焦于具备自动驾驶功能的民用乘用车，突出“车辆自行完成驾驶动作”的直观特性，更容易被普通读者理解与接受。特斯拉在对外宣传其辅助驾驶技术时，便常用“self-driving features”来描述，引发了大众对无人驾驶技术的广泛讨论。需要注意的是，当前多数量产车型的“self-driving”仍处于L2或L3级，需人类驾驶员在紧急情况下接管，并非真正意义上的完全自主。

覆盖范围最宽泛的术语是“unmanned vehicles”。这一表达不仅包含无人驾驶汽车，还延伸至无人机（unmanned aerial vehicles, UAVs）、无人船（unmanned surface vessels, USVs）等所有无需人类操作员在场的智能设备。它强调“无人员现场操控”的共性，常用于跨领域科技讨论或军事、物流场景中，比如军用无人驾驶侦察车便常被称为“unmanned military vehicles”。

此外，还有一些衍生术语丰富了表达体系：“driverless cars”与“self-driving cars”含义相近，但更强调“无需驾驶员存在”的状态；“robotic vehicles”则突出车辆的机器人属性，着重体现其通过传感器、算法实现自主行动的技术本质。

理解这些术语的差异，不仅能帮助我们在英文交流中精准传递信息，也能更清晰地把握无人驾驶技术的不同维度与应用场景。随着技术的持续迭代，这些术语的边界或许会进一步清晰，成为连接全球无人驾驶领域交流的重要语言纽带。

本文由AI大模型（Doubao-Seed-1.8）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。