如今，人们对自动驾驶汽车的技术进步、发展潜力以及通过电脑操纵汽车上路的后果有着很多期待与猜测，尽管目前人们正在推测自动驾驶汽车技术的发展，但是要使这些车辆安全，需要更多的数据。这将需要扩大数据中心，制定雄心勃勃的信息收集项目，以及采用新的传感器技术，所有这些举措都在进行中。
数据具有更大价值
多年来，大数据一直在推动汽车行业发展，但从历史上看，这些数据被用来改善驾驶经验，提高车辆安全性，甚至减少排放。而所有这些数据也为自动驾驶汽车奠定了基础。
然而，比数据更有价值的是将数据与人工智能相结合的汽车。当汽车采用机器学习技术时，其数据被转化为改进的操作，并成为一个反复发生的循环。而且，随着人工智能的应用让车辆变得更加智能化，可以区分正常情况和异常情况，这被认为是二级自动化。这些汽车的自动化的等级从零级到六级。三级自动化汽车是自动驾驶禁止系统故障，而四级和五级的车辆被认为是安全的，即使没有司机在车内。
传感器是支持因素
大数据是实现自动驾驶汽车革命的主要因素，但它并不是单独工作的。为了让自动驾驶汽车成为现实，人们需要先进的传感器技术。
其中最有价值的新型传感器是美国麻省理工学院（MIT）研究小组CameraCulture的产品。那么是什么使它不同？根据IEEEAccess的论文，这款相机提供了一种“飞行时间成像的新方法，将其深度分辨率提高了1000倍”。在这样的分辨率和成像频率水平下，自动驾驶汽车可以安全地驾驶道路和避免障碍，使他们成为一个实用和安全的车辆选择，即使没有司机进行驾驶。
避免错误使自动驾驶继续进行
广泛使用的自动驾驶车辆所面临的最大障碍，以及使这些车辆成为可能的传感器也可能导致这些问题。以本田的胎压监测系统（TPMS）为例。该系统有时会出现故障，所以需要人工重新校准TPMS。汽车显然不能自己做，但某些类型的数据和机器学习能力可以使汽车在传感器错误时，解决汽车自动驾驶的障碍。
根据其他车辆的数据，面临胎压监测系统（TPMS）故障或类似故障的自动驾驶汽车可以建立各种基准指标，在人工重置之前车辆可行驶多远，车辆是否需要立即停车，何时传感器合法由于内部问题而被激活。事实上，区分这些问题的能力就是为什么许多专家认为车辆数据在未来几年可能是自动驾驶汽车中最有价值的部分的原因。
汽车已经被包裹在物联网中，但是自动驾驶汽车的定位是使用所有的先前存在的数据来提高车辆的安全性，而不需要司机的指导。这将使汽车更安全，这不仅适用于路上行驶上，也适用于躲避道路上的行人，因为传感器具有盲点探测功能，通过优化发动机性能来减少空气污染等等。
尽管很多人对自动驾驶汽车的应用还是犹豫不决，但是用户和行人都可以放心，为了安全起见，这些车在经营者没有经过反复测试的情况下不会上路。
与此同时，数据不断增长。而自动驾驶汽车将比以前更加聪明。
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