自動(dòng)駕駛汽車(chē)正迅速地發(fā)展，未來(lái)將使用域控制器、人工智能等相關(guān)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確且明智的決策判斷，以朝向全自動(dòng)化駕駛發(fā)展;另外，在自動(dòng)駕駛汽車(chē)產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈中，廠商將交叉合作開(kāi)發(fā)，以降低開(kāi)發(fā)成本、增進(jìn)技術(shù)的擴(kuò)展性;此外，借助新興商業(yè)模式的出現(xiàn)，可為自動(dòng)駕駛汽車(chē)產(chǎn)業(yè)帶來(lái)更多的市場(chǎng)商機(jī)。以下將自動(dòng)駕駛汽車(chē)之發(fā)展趨勢(shì)分為服務(wù)市場(chǎng)與自動(dòng)駕駛汽車(chē)技術(shù)兩大類(lèi)進(jìn)行說(shuō)明。

一、服務(wù)市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)

（一）運(yùn)輸服務(wù)

自動(dòng)運(yùn)輸服務(wù)的商業(yè)模式將興起，例如：叫車(chē)服務(wù)、車(chē)輛共享服務(wù);此外，另一種新興模式則是結(jié)合自動(dòng)運(yùn)輸服務(wù)與傳統(tǒng)公共運(yùn)輸服務(wù)的商業(yè)模式，例如：接駁服務(wù)（Shuttles）、隨選服務(wù)（On-demand services）、需求反應(yīng)式運(yùn)輸服務(wù)（Demand-Responsive Transit， DRT）。

（二）周邊服務(wù)

各產(chǎn)業(yè)與車(chē)輛、車(chē)隊(duì)合作使用數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)，提供加值服務(wù)，將帶來(lái)新商機(jī)。該服務(wù)包含GPS車(chē)輛追蹤、車(chē)隊(duì)管理與運(yùn)營(yíng)、交通流量管理、道路與停車(chē)的自動(dòng)收費(fèi)、車(chē)輛使用的監(jiān)控與防盜、車(chē)載系統(tǒng)的廣告與訊息服務(wù)。

（三）物流服務(wù)

物流業(yè)者、零售商與自動(dòng)駕駛汽車(chē)業(yè)者合作，使物流產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的價(jià)值優(yōu)化。在鄉(xiāng)村地區(qū)，可提高貨物的安全性、生產(chǎn)效率，以及降低成本營(yíng)運(yùn);在都市地區(qū)，提供透明化的運(yùn)輸平臺(tái)，貨物具有可追溯性，以及可對(duì)運(yùn)輸車(chē)輛進(jìn)行路線導(dǎo)引，并以無(wú)人載具進(jìn)行最后一里運(yùn)送（Last Mile Delivery）。

（四）車(chē)輛服務(wù)

在安全的條件下，借助車(chē)輛平臺(tái)、軟件、硬件、服務(wù)器之間的連接與合作，提供訂制化的操作接口與需求服務(wù)。

二、自動(dòng)駕駛汽車(chē)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

（一）未來(lái)自動(dòng)駕駛車(chē)輛平臺(tái)

在系統(tǒng)或電源故障時(shí)，提供安全性。該車(chē)輛平臺(tái)包含專(zhuān)為油電混合動(dòng)力系統(tǒng)、純電動(dòng)動(dòng)力系統(tǒng)設(shè)計(jì)之動(dòng)力總成;采用域控制器與集中式計(jì)算方式之計(jì)算控制系統(tǒng);具有冗余與備份系統(tǒng)的系統(tǒng)控制驅(qū)動(dòng)器。

（二）未來(lái)融合傳感器技術(shù)

透過(guò)傳感器數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)整合，實(shí)現(xiàn)高效率、高準(zhǔn)確性、高可靠性的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理，再將處理過(guò)的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)傳送回中央微控制器（Microcontroller Unit， MCU），以利進(jìn)行決策判斷。

（三）數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存與計(jì)算技術(shù)

車(chē)輛與用戶(hù)間的連接性、數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t性，皆為影響該技術(shù)的關(guān)鍵因素。借助邊緣計(jì)算與云端計(jì)算，可安全快速地存取與處理數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)，以供決策。

（四）測(cè)試驗(yàn)證技術(shù)

借助人工智能（Artificial Intelligence， AI）與機(jī)械學(xué)習(xí)（Machine Learning， ML）來(lái)訓(xùn)練自駕系統(tǒng)，進(jìn)行道路駕駛、事件數(shù)據(jù)的紀(jì)收集與分析、試驗(yàn)場(chǎng)景的評(píng)估策劃與模擬試驗(yàn)，使該技術(shù)的測(cè)試與驗(yàn)證過(guò)程，達(dá)到時(shí)間與成本的優(yōu)化。