近年来，汽车行业在自动驾驶技术方面取得了重大进步。目前，市场上各种各样的车辆配备了不同水平的自动驾驶功能。现在，大多数汽车都具有2级或更高的自动驾驶功能，并且一些高端型号甚至达到了3级自动驾驶。尽管取得了这些进展，围绕自动驾驶的安全问题仍然是公众的焦点。
结果，人们越来越接受开发自动驾驶技术的进化方法，例如通过高级驾驶员 - 援助系统（ADAS），而不是直接追求完全自主驾驶能力的实现。 ADAS利用包括传感器和相机在内的自动化技术来检测附近的障碍或驾驶员错误并做出相应的响应。这大大提高了车辆操作和道路交通的安全性。该行业广泛认为完全自主驾驶是一个长期的目标，而ADA越来越被视为实现它的道路的催化剂。
向电动汽车（EV）的过渡也在促进软件定义车辆（SDV）体系结构的采用方面发挥了至关重要的作用。由于电动模型经常利用这些平台，因此将SDV功能集成到电动汽车中有助于加速这两种技术的市场渗透率。但是，传统的原始设备制造商（OEMS）在转移到软件（已定义的车辆）时会面临压力，而汽车领域的新来者已经在这一领域取得了进展。
需要克服的一个关键挑战是消费者是否可以接受从传统“一个 - 时间付款”模型转换为“订阅 - 基于”模型的转变。该新型号提供了常规的软件更新并添加了新功能。这些更新对于确保软件定义系统的可靠性，安全性和功能安全性至关重要，并且还将促进SDV的广泛应用。对于OEM而言，可以通过Over -the -Air（OTA）软件升级添加新功能并增强车辆性能的能力带来了创建新的常规收入来源的机会，同时使车辆达到日期。未来几年的方向将决定SDV对汽车行业的影响。
尽管最初有很多关于5G的讨论，但汽车行业逐渐接受了该无线网络的应用。随着5G的广泛采用以及未来对6G网络的发展，将OTA技术用于软件升级并在批量生产交付后为车辆增加新功能将成为现实。在这方面，远程信息处理控制单元在支持这些软件更新和服务升级方面起着至关重要的作用。
流动性 - AS -A-服务（MAA）将各种运输模式和服务整合到一个单一的需求访问平台中，一直被誉为运输的未来。经过几次失败的尝试，战略重点已转移到具有相对简单的网络结构的城市中部署MAA，例如凤凰城，米尔顿·凯恩斯，维也纳，赫尔辛基和新加坡。目的是扩展到更复杂的大都市地区，例如旧金山，伦敦，巴黎，东京和香港。使用数字双技术进行广泛的测试对于这些计划的成功至关重要。
汽车行业也越来越关注人工智能（AI）领域。 AI将越来越多地用于分析和挖掘车辆当前生成的大量数据，以改善车辆的设计和性能。但是，在完全解决其安全和可靠性问题之前，AI的应用将受到限制。为了解决这些问题，汽车制造商将利用AI来验证自动驾驶软件中使用的AI算法的安全性和可信赖性。这需要一组“ AI交通警察”团队为在汽车行业使用AI提供帮助和监督。
