實測里程數：自動駕駛技術經驗和數據積累基本指標。自動駕駛企業實測的總里程統計的是已公布實測信息中企業在實測過程完成的總里程，該統計指標忽略了由實測案例個數造成的差異，旨在總體上反映企業在自動駕駛測試方面的成熟程度，該指標可以直觀地反映出企業在實測方面現有的能力與經驗積累。進一步分析而言，企業大量實測里程的原因可以分為大量的實測案例數以及實測平均過程中行駛里程：實測案例數量可以反應出企業在實測方面上的投入、地方合作意愿和技術能力，這一項在下文會繼續討論；大量的實測平均行駛里程可以使自動駕駛汽車更加接近真實駕駛，接觸到更多的由道路情況、人為情況以及系統算法造成的問題，為系統和設備的修正提升提供更加全面的資料，通過更真實地模擬現實的交通情況，企業可以獲得更加有意義的數據。因此，自動駕駛行駛實測總里程這個指標可以較好地反映出企業數據庫的容量、自動駕駛技術可靠性以及由大量參考數據產生的算法優化潛力。通過對行業企業的橫向對比，可以了解到在實測成績方面上的差異，以及目標企業與行業標桿之間的差距。
接管前里程數：技術能力核心指標之一，但需增強評價一致性。作為現在自動駕駛技術能力評估的主流風向標之一，加州機動車輛管理局發布的自動駕駛接管報告記錄了在加州測試自動駕駛汽車的汽車制造商、科技公司和初創公司提交的年度信息。該報告反映了這些公司在當年自動駕駛的行駛里程數和車內人類駕駛員接管次數，以此計算出汽車每次人為干預發生時走過的里程（MPI），這個指標直接反映了自動駕駛技術的可靠性。相對于總公里，MPI 在表現自動駕駛技術可靠性時具有更加直觀的意義，脫離前行駛里程直接反映了系統在無人為干擾情況下的智能程度，是自動駕駛能力的直接體現。同時全球多家自動駕駛企業參與到該測試中，測試報告在評估企業的自動駕駛技術時具有標準性，可以用來充分對比行業內企業。除了對企業技術能力的體現，該指標也是現在目前全球公認的評估方式之一，所以在脫離報告中，MPI 成績也反映了企業的影響力和宣傳能力。此指標也可以用在企業發展評估中，反映企業發展趨勢。
路測執照數量和等級：反映企業技術研發實力和發展潛力。我國針對實際道路環境編制了《T/CMAX 116-01-2018 自動駕駛車輛道路測試能力評估內容與方法》團體標準，這個標準用來對各企業測試主體進行統一的測試評估。該評估內容涵蓋美國高速公路安全管理局 NHTSA 關于自動駕駛的 28 項測試內容，也涵蓋我國工業和信息化部、公安部、交通運輸部聯合發布的《智能網聯汽車道路測試管理規范》試行中的 14 項測試內容。根據該評估內容，可以劃分出自動駕駛能力的級別，并通過評估結果頒發不同等級的執照。評估內容包括，在不同的城市交通情景下的自動駕駛認知與交通法規遵守能力評估、執行能力評估、應急處置與人工介入能力評估、綜合駕駛能力評估、網聯駕駛能力評估這 5 個大的方面。并以 T1~T5 這 5 個等級對自動駕駛汽車能力進行評估。該評估中 T3 與 T4級別的自動駕駛能力差異分別體現在 T4 具有坡道停車和起步能力，在綜合駕駛能力方面可以通過學校區域、通過隧道完成超車、停車入庫、側方停車以及可變導向車道、進入待轉區等。
