自动驾驶未来将大量引进远程驾驶与脸部辨识技术

自驾车就像人类驾驶一样，也需透过经验的累积增进驾驶能力。为此科技厂商研发了数码化平台与模拟系统，希望能加快自驾车的学习速度。此外，远程驾驶与脸部辨识技术，都可望在自驾车技术的推动上发挥用途。

根据报导，自驾车需透过机器学习技术，学会辨识路标与各种交通信息。为使自驾车能更快熟悉陌生的环境，交通资料厂商Inrix推出了AV Road Rules平台，以便将城市的基础设施与道路规则进一步数码化，加快自驾车记忆交通规则的速度。

Inrix自驾车部门负责人Avery Ash表示，一般人开车时不免会遇到路标模糊不清的状况，但仍旧能凭著经验进行判断。AV Road Rules平台则为自驾车提供了额外一层信息，弥补机器学习与高分辨率地图的不足。

2016年RAND报告指出，自驾车至少需经过好几亿英里的测试，才能获得足够的资料确保行车安全。为此自驾车厂商除了加紧展开道路测试外，也开始透过软件进行模拟道路测试。对于路人突然冲到车前，或是夕阳直射镜头等特殊状况，模拟软件也能提供更完整的测试资料。

目前自驾车多仍需有人类驾驶在一旁待命，但如果未来自驾车移除了方向盘与刹车等装置，便可能需有人从远程进行监控。加州最新上路的法规，也规定在公共道路上测试的自驾车，需有人从远程监控。

自驾车的远程操作(teleoperation)就像飞航管制一样，只不过远程操作人员需在必要时接管自驾车。

远程遥控技术厂商Phantom Auto策略长Elliot Katz表示，尽管自驾车技术已大致就位，但剩下的问题可能需要好几十年才能解决。远程操作提供了一个安全的管道，让自驾车可提早上路。

等级3、等级4的自驾车要求驾驶需随时准备接手操控车辆。最新车辆监视镜头除了能掌握驾驶头部动作外，还具备脸部辨识功能，甚至能阅读乘客情绪。

速霸陆(Subaru)推出的DriverFocus功能，可透过脸部辨识软件侦测驾驶是否出现分心或疲劳的情形；eyeSight公司推出的监控镜头除了能侦测分心及疲劳驾驶，还能追踪驾驶视线加强仪表板的显示；Renovo Auto的aWare系统结合了传感器与软件，能够同时捕捉车内乘客与车外行人的表情。