为了因应持续增加的复杂度与数据分享，汽车制造商正致力于采用更先进的网络技术，以取代基于控制局域网络(CAN)总线的标准平面架构。De Ambroggi说：“所有的电子系统都需要符合强大的安全标准。”
De Ambroggi说：“人工智能(AI)将可实现完全自动驾驶(第5级)的车辆，取代人类驾驶，但还需要更多多的时间才能达到性能、安全性和成本方面的要求，而目前的芯片技术尚未到位。”
光是车用市场本身的规模可能还不足以支撑相关技术所需的开发费用，因此还需要更多可为汽车市场实现客制化的通用半导体元件。
而车载AI系统还必须具备超越识别对象以外的能力，以便能利用各种信息来预测行为。即使是已在车载资娱乐领域发展相对成熟的芯片级语音识别技术，也必须大幅提升其性能，才能落实于驾驶辅助应用。
他补充说：“未来也需要为机器建立一个标准的驾驶执照制度，证明它具有足够的智能化才能开车上路。”
除了雷达和摄影机，预计光达(LiDAR，光侦测与测距)也将在2025年成为具有3500万个产品的必备设备。目前约有15种不同的技术竞相争夺这一市场大饼。
这些传感器输入将需要联网，才能取得准确度与冗余度。IHS预计，2025年全球先进驾驶辅助系统(ADAS)的传感器融合材料成本(BoM)价值将会成长一倍。但是，停车应用的基本环景传感器融合材料成本则可望减半，步入商品化端段。
英特尔(Intel)自动驾驶部门副总裁Katherine Winter指出，伴随自动驾驶车产生的一波数据浪潮预计将在2020年以前达到每天约4TB的数据量，届时将会对于5G通讯和云端储存带来巨大的需求。
目前，英特尔的芯片正用于数百辆自动驾驶车中进行测试，期望打造涵盖车辆、连接性以及云端的端对端解决方案。未来，信息的收集将可透过5G推送到数据中心，用于机器学习与算法训练，以及存取高分辨率(HD)的地图。
高通(Qualcomm)产品管理副总裁Nakul Duggal表示，未来的智能车辆在很大程度上取决于5G的连接性。他说：“在2035年以前，我们预计5G技术将为整个广泛的汽车领域实现超过2.4兆美元的经济产出。”
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