每年，汽車製造商都在接近成功開發出全自動駕駛汽車的機會。在過去的幾年中，主要的技術公司已經與汽車製造商結盟，共同開發先進的技術，該技術有一天將使道路上的大多數車輛實現自動駕駛。在五個自動化級別中，福特和特斯拉等公司徘徊在第三級別，該級別提供了幾種自動駕駛功能，但仍然需要專心駕駛的人。
但是，汽車製造商有望在未來十年內向公眾釋出全自動汽車。這些車輛有望帶來大量的安全和環境效益。在過去的幾年中，無人駕駛技術已經走了很長一段路，因為技術行業中大資料的增長幫助向汽車製造商提供了使汽車更接近於完全自動化所需的程式設計資料。大資料正在幫助在自動駕駛汽車中安裝足夠的資訊和深度學習，以使所有駕駛員都更安全。
無人駕駛汽車的歷史汽車上的第一個主要自動化技術是定速巡航控制系統，該技術於1950年獲得專利，現在大多數駕駛員都使用它來保持長途行駛中的速度穩定。大多數現代汽車已經具有多種自動功能，例如接近警告和轉向調節，這些功能已經過嘗試和測試，並被證明是安全駕駛的重要功能。這些技術使用感測器在駕駛員過於靠近駕駛員看不見的地方或駕駛員根本未注意到的地方時向駕駛員發出警報。
駕駛員不必擔心和關注的功能越少，他們越會專注於前方的道路並隨時警惕隨時可能發生的危險情況。人為錯誤導致90％的道路交通事故，這是許多行業支援自動駕駛汽車發展的主要原因之一。但是，即使駕駛員全神貫注，天氣或其他駕駛員等無法控制的情況也可能導致他們偏離道路或撞上其他車輛。汽車製造商仍在為不理想的天氣進行自動駕駛程式設計。
大資料在自動駕駛汽車開發中的作用儘管這些技術為實現自動化邁出了微小的一步，但它們仍然是全自動汽車的里程碑。然而，在過去的十年中，隨著技術的廣泛進步和對大資料的新發現，科技公司已經發現了使汽車完全自動化的必要程式設計。自動駕駛汽車完全依賴於它們通過GPS，雷達和感測器技術接收到的資料，以及它們通過攝像頭處理的資訊。
通過這些來源獲得的資訊汽車為他們提供做出安全駕駛決策所需的資料。儘管汽車製造商仍在使用大資料儲存來解決自動駕駛汽車可能遇到的成千上萬種情況，但無人駕駛汽車通過構成大多數汽車而轉變為汽車行業只是時間問題在路上。隨著用於這些車輛的先進雷達的價格下降，自動駕駛汽車應變得更加易於公眾使用，這將提高全球道路的安全性。
大資料正在改變全球的行業，而深度學習正在為實現全自動駕駛汽車做出貢獻。儘管距離自動駕駛汽車的普及還有幾十年的時間，但這種改變將緩慢而肯定地到來。在僅幾十年的時間裡，我們可能會生活在這樣的時代：汽車是一種更安全的交通方式，而事故是悲劇，發生的機率很小。
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