自動駕駛
未來的汽車將不需要操控方向盤、踩踏油門和煞車踏板，完全自動，司機可以自由地喝咖啡、看雜誌，甚至是睡覺。這是自動駕駛車(Autonomous car)，也有人稱為無人駕駛車(Driverless car)。這是許多人從小到大所嚮往的科技，聽起來狀似遙不可及的夢想，事實上已經出現在這個世界上。
汽車改變了人類的生活，在人類社會中逐漸成為像電燈、電話一樣的必需品，成為不可或缺的生活工具。從汽車發明以來，「人」始終是汽車的主宰者，也因為如此，意外事故的發生大多也是因人為所致。自動駕駛車是「以科技降低人為失誤」為宗旨所衍生出來的科技產品，如果未來可以透過更精準與零失誤的科技與系統，來降低與取代人為錯誤的話，百年來的汽車產業將提昇至另一個新境界。
設備簡介
自動駕駛車需要的配備為「攝影機」、「雷達」、「360度雷射雷達」、「導航系統」、「圖資系統」與「車間溝通」等。每個設備各司其職，但在電腦的統整下，各個元件環環相扣。目前影響自動車的開發進度，甚至是成敗的最主要因素則是感測元件的穩定性與準確性。誠如前述，自動駕駛車可避免駕駛人因為情緒起伏、精神狀態，以及操作疏失等因素的影響而造成事故的發生，倘若感測元件的準確性或穩定性不佳，誤判了路面狀況而回傳了錯誤的資訊，後續衍生的危安事件可能更甚於人為駕駛。
開發現狀
目前在自動駕駛車的開發進度上，居於領先地位的是Google，其他包含賓士、BMW、Audi等的傳統大廠反而處於落後的位置，歸咎其原因，雲端軟實力乃是造就Google領先群雄的主要關鍵。Google執行長Sundar Pichai曾經公開說明，Google與其他車廠之間，最關鍵的技術差距在於機器學習（Machine Learning）。所謂的機器學習，就如同人類在開車過程中常會遇到許多無法預測的狀況，這些狀況必須隨著當下的周邊環境做即時性的反應，例如，閃避突然跨越到馬路中央的行人等。這些反應無法在電腦內預先設定好，而是要機器自我學習，透過類神經演算法來提昇應有的判斷能力。因此，Google讓汽車經年累月地在每一條大街小巷不斷行駛測試，其目的就是要在實際環境中累積數據，將大數據轉化為行車經驗，藉以確保汽車能在以毫秒為基準的行駛環境中，做出最佳的判斷。
