（Intelligent Car）是电子计算机等最新科技成果与
现代汽车工业相结合的产物，因而“善解人意”。通常具有自动驾驶，自动变速，甚至具有自动识别道路的功能。另外，车内的各种辅助设施也一应电脑化，常常给人以新奇感。
全国大学生“恩智浦”杯智能汽车竞赛起源于韩国，是
韩国汉阳大学汽车控制实验室在飞思卡尔半导体公司资助下举办的以单片机为核心的大学生课外科技竞赛。组委会提供一个标准的汽车模型、
直流电机和可充电式电池，参赛队伍要制作一个能够自主识别路径的智能车，在专门设计的跑道上自动识别道路行驶，最快跑完全程而没有冲出跑道并且技术报告评分较高为获胜者。其设计内容涵盖了控制、模式识别、传感技术、汽车电子、电气、计算机、机械、能源等多个学科的知识。2015年恩智浦半导体收购飞思卡尔，比赛同时改名恩智浦杯。
电磁组要求竞赛车模需要能够通过自动识别赛道中心线位置处由通有100mA 交变电流的导线所产生的电磁场进行路径检测。除此之外在赛道的起跑线处还有永磁铁标志起跑线的位置。基于赛题的要求，电磁组利用电感检测赛道中央的电磁线发出的方波信号，经过信号放大和滤波，再对信号进行处理之后，沿着赛道进行寻迹的一种组别方式，其中主要是要学习模电数电，信号处理，滤波算法。电磁引导的智能车由于不受光线、温度、湿度的影响，具有很好的环境适应性，相对于光电或摄像头引导的智能车具有很大的优势。但是由于其相对单一的外部信息获取方法和相对简单的硬件结构设计仅仅可以满足自主循迹的要求，对于其控制律结构的设计和算法的完善与创新还有很多工作可以深入开展。
光电组要求参赛选手使用线阵CCD对赛道进行检测，该传感器是包含128 个光电二极管的线性阵列。每个光电二极管都有各自的积分电路，此电路统称为像素。每个像素在光电二极管的不同光能量冲击下产生不同的模拟电荷信号，该信号的大小与光强和积分时间成正比。在驱动时序的作用下，CCD 将模拟电荷信号串行位移输出，从而判断一条线上的赛道线道。由于线性CCD提取的赛道信息非常的少，只有一条线上的128个像素点，所以如何完成赛道提取就是一个难点。相对而言需要足够优秀的算法去识别出各个弯道和直道，对于信号的处理能力要求非常高。
摄像头组要求参赛选手使用摄像头对赛道进行检测。常用的摄像头按照输出格式分为黑白摄像头和灰度摄像头；按照摄像头输出信号类型本身类型分为数字摄像头和模拟摄像头。摄像头种类包括OV5116、OV7725、OV7620等芯片类型。摄像头组拥有最多的数据，所以如何高速的处理完图像，如何滤去噪点，如何从大面的图像数据中完成模式识别识别出赛道并且具有一定的环境适应性就是摄像头组要求最高的地方，也是初步踏入模式识别道路的门槛。
直立组为每年在三个基础赛题组上选择一组进行直立组的比赛，直立组要求使用二轮车模，通过算法进行车模的平衡，直立的核心传感器为加速度计陀螺仪，通过对输出信号进行滤波，然后加入程序中，了解当前姿态，进行姿态解算，然后对整车的平衡进行控制。其中涉及到
卡尔曼滤波、互补滤波、自动控制原理等等多项专业知识，公认的智能车难度最大的组别，也是对自己能力和知识锻炼最大的一个组别。其观赏性和技术性无疑都是最为优秀的。