第一批神经网络应用程序将专注于视觉处理，以支持诸如自动行人、交通信号或道路特征识别等功能。由于这些系统的性能不断改进，例如处理越来越大的来自高分辨率相机的数据集，因此神经网络也有望在未来的汽车中发挥更大的作用。这些作用将包括承担系统中其它复杂的信号处理任务，例如雷达模块及语音识别系统。
随着神经网络首次应用于车载自动驾驶系统，（据报道，某些国家将在 2019-2020 年型的新车辆中使用神经网络）对同时兼具安全性及可靠性的系统的需求会越来越大。中国政府计划在 2021 至 2025 年推出自动驾驶车辆。要让此类系统具备可让客户使用的条件，汽车制造商必须同时确保其符合相关的安全标准，如 ISO 26262 功能安全性。这需要硬件、软件及系统的综合发展。
由于这些系统变得越来越复杂，因此确保系统可靠安全且能满足处理需求也成为汽车制造商所面临的越来越大的挑战。
结论
机器学习神经网络将沿着一条挑战高效处理性能的发展道路继续阔步前进。先进的神经网络架构已经显现出优于人类的识别精确性。用于生成网络的最新框架，如 CDNN2，正在推动轻型、低功耗嵌入式神经网络的发展。这种神经网络将使目前的高级辅助驾驶系统具有较高的精确性及实时处理能力。
