无人驾驶的推广需要以下多方面的条件：
1. 技术研发：加快关键共性技术攻关，包括融合感知、车路信息交互、高精度时空服务、智能路侧系统、智能计算平台、网络安全等自动驾驶和基础设施智能化关键技术及装备；完善测试评价方法和技术体系，构建综合测试评价体系；研究混行交通监测和管控方法，以应对自动驾驶与人工驾驶混行的情况；持续推进行业科研能力建设，依托行业研发中心和重点实验室等，引导成立产学研用紧密结合的协同创新联盟。
2. 道路基础设施智能化：加强基础设施智能化发展规划研究，推动感知网络、通信系统、云控平台等智能化要素与基础设施同步规划，结合实际情况打造融合高效的智慧交通基础设施；有序推进基础设施智能化建设，按照技术可行、经济合理的原则，统筹相关设施的部署建设，实现道路基础设施、载运工具、运输管理和服务、交通管控系统等互联互通。
3. 政策支持：强化安全风险防控，开展运行和管理风险预评估研究，以及网络安全及数据保护相关法律问题及规范研究，加强相关网络安全防护；加快营造良好政策环境，完善道路测试管理规范，研究基础设施建设支持政策、自动驾驶车辆营运条件及管理办法等，鼓励有条件的区域探索制定相关管理办法；持续推进标准规范体系建设，制定关键性、基础性标准，围绕相关方面开展标准研究制定，鼓励企业、联盟等制定团体标准。
4. 安全保障：确保无人驾驶系统的安全性是至关重要的。对于无人驾驶列车，需要有完善的 ATP 列车自动防护系统来检测故障或障碍物并主动停车。对于无人驾驶汽车，需要在感知层面提高对道路场景的感知和理解精度，在规划、决策层面解决相关问题。此外，还需从调度、车站到相关指挥中心等多个环节加强对安全的监控。
5. 特定场景需求：不同的无人驾驶应用场景可能有不同的具体要求。例如，无人驾驶地铁客流量不能太大以保障安全；无人驾驶汽车若要实现商业化，Robotaxi 的覆盖区域要大，车队规模要足够，同时要拿掉安全员以实现完全无人驾驶，并且离不开优秀的技术团队。另外，在一些如矿山等特定场景，由于工作环境恶劣且人力成本高，无人矿车的应用需求较大。
6. 客户接受度：需要有一部分客户对新兴技术敏感，愿意做早期的技术尝鲜者。同时，最先落地的场景要能形成高势能、强口碑，为后续更复杂的场景做品牌背书，提升更多客户和消费者对无人驾驶技术的接纳度。
7. 可量产与成本控制：相关技术要能够实现高频、刚需的应用，并且具备可量产性，以有效提升效率并降低成本。
8. 数据支持：拥有足够数量且有效的数据，以便不断优化和改进无人驾驶系统。这需要大量具备相应传感器、存储资源和数据处理能力的自动驾驶车辆来收集数据。
无人驾驶技术的发展是一个系统工程，需要政府、企业、科研机构等多方面共同努力，逐步完善相关条件，以推动无人驾驶的广泛应用和发展。
