自駕車結合高精度3D動態地圖、先進同步定位與地圖建構技術、使用機器與深度學習感知系統，克服嚴苛的氣候與環境感測挑戰。即使在大雨、容易訊號中斷的地下室，也能暢行無阻。（取自CES官網）
在歷經多年的努力下，工研院機械所去年拿到「Taiwan No.0001」全台首張自駕車牌，開發出全國首輛能在開放場域上路的自駕車。去年10月底讓自駕車從新竹南寮漁港完成試駕路線，秀研發實力。但工研院指出，自駕車要商轉，仍有4大挑戰必須克服，並在真實道路上持續驗證技術。
環境感測 保證準確
工研院機械與機電系統研究所數位長王傑智觀察，自駕車技術發展有4大挑戰須克服，第一個是「環境感測」，由於都市裡需要偵測的物件多，駕駛策略也較複雜，目前感知系統還無法完全保證在市區環境中的感測準確度。因此自駕車感知系統不該只依賴單一感測器，需搭配雷達、相機與光達等，確保系統運作與安全。
不畏氣候 確保安全
第二個要克服的是「氣候挑戰」。王傑智表示，當自駕車遇到下雨或下雪時，感測器容易失靈。所以開發自駕車時須設法在惡劣的天氣環境，融合不同的感測器技術，相互確保行駛安全。
道路環境 適應習慣
第三個挑戰是「動態環境」，自駕車不僅要思考各種道路環境變化，還需適應各國的用路習慣，譬如美國路寬、交通順暢，自駕車較好開，但台灣地狹人稠、交通擁擠，就相對難行。
第四個挑戰來自大家忽略的「大規模量產」，很多人以為只要完成1輛自駕車，接下來要做10輛自駕車就很容易，王傑智強調，兩者難度不同。1輛自駕車變成10輛時，會使車上感測器位置偏差，影響自駕決策結果，所以自駕車在大規模量產時，需花更多時間與功夫來重新調校參數。
大批量產 調校參數
有鑑於上述挑戰，工研院團隊在開發自駕車前，就先思考清楚自己要做的是能商品化、量產化的自駕車。面對台灣多變的氣候為自駕車發展帶來諸多挑戰，工研院機械與機電系統研究所所長胡竹生指出：「天氣越糟，越要出去開！」
他說工研院自駕車結合高精度3D動態地圖、先進同步定位與地圖建構技術、使用機器與深度學習感知系統、以及光達雷達相機之數據融合，去克服嚴苛的氣候與環境感測挑戰，即使在大雨、容易訊號中斷的地下室，也能暢行無阻。
另外，在針對自駕車量產的難題上，工研院研發的「自駕車整合系統」，可以快速安裝至各型車款，適用於小貨卡、轎車、休旅車、巴士以及大卡車等，有助滿足未來的自駕車量產需求。
胡竹生強調，自駕車要商用的關鍵，是必須要能在開放的真實道路試驗，才可以驗證及增進自駕車功能、加速商轉。
因此，與新竹市政府合作，在無交通管制的南寮漁港試運行，就是要透過行駛於汽機車、腳踏車、行人混流的道路進行測試，蒐集自駕車在真實道路的資訊，提升我國自駕車技術。
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