DARPA大挑战赛是由美国国防高级研究计划局（DARPA）组织的一系列竞赛，挑战各团队建造能够在无需人工干预的情况下穿越漫长沙漠路线的自动驾驶车辆。该赛事于2004年和2005年举办，被广泛认为是推动现代自动驾驶汽车产业发展的催化剂。
2004年赛事
首届大挑战赛于2004年3月举行，路线长约150英里，穿越莫哈韦沙漠，从加利福尼亚州巴斯托到内华达州普里姆，为任何能在规定时间内自主完成路线的车辆提供100万美元奖金。没有车辆完成比赛；表现最佳的参赛作品来自卡内基梅隆大学红队，仅行驶了七英里多便陷入困境，当时该赛事被广泛报道为自动驾驶导航距离实际可行性仍有多远的证明。
2005年赛事
DARPA于2005年10月举办了第二届大挑战赛，路线同样是同样长的沙漠赛道，这次奖金为200万美元。五辆车完成了全程，这一显著进步归功于一年来在计算机视觉、传感器融合和概率导航软件方面的密集进展。斯坦利（Stanley）是一辆由塞巴斯蒂安·特龙领导的斯坦福团队打造的自动驾驶大众途锐，以最快时间获得第一名，略胜于卡内基梅隆大学红队的两辆车。斯坦利的方法结合了激光测距、机器视觉和概率地形分类技术，这些技术对自动驾驶工程的影响远远超出了竞赛本身。
遗产
DARPA随后举办了2007年城市挑战赛，该赛事在模拟城市交通中测试自动驾驶导航，涉及其他车辆和交通法规，而非开放沙漠，推动该领域朝着后来定义商业自动驾驶发展的感知和决策问题迈进。大挑战赛系列的许多参与者和团队成员后来创立或领导了主要的自动驾驶项目：特龙后来领导了谷歌的自动驾驶汽车项目，该项目成为Waymo，众多参赛团队的工程师在接下来的二十年中充实了汽车制造商和科技公司的自动驾驶部门。大挑战赛与ImageNet竞赛在深度学习中的作用一起，经常被引用为有针对性的公共竞赛加速AI和机器人学整个子领域的例子，其对现实世界、物理具身表现的强调，常常与后来主导语言模型评估的纯软件基准（如MMLU或SWE-bench）形成对比。