自動駕駛技術的研發工作推展至今，由於邊角案例（corner case) 過多，各國交通規則不盡相同，以及晶片算力需求不斷上升，還有系統運算能耗高等等問題，因而遲遲無法真正商業化上路。除去保險肇責認定與軌道電車難題（trolley problem)的相關倫理議題之外，單純技術障礙的挑戰將使L4以上自駕系統商業化時程推遲至2030年後才可能實現。至此不少自駕科技新創的資金實已消耗殆盡，就如同電動車新創車企一般開始陸續退場；但是如果從車廠商業利益的角度轉為 “解決交通擁塞，提升道路行車安全性” 的未來城市新風貌的目標來思考，顯然 “自動駕駛” 並非是唯一的解方，反而更需搭配車路協同交通系統 （IVICS) ，以全方位的規劃來加速自駕技術車輛的上路時程表。
交通擁塞與交通意外的發生摒除道路建設不足等政經因素外，主要是駕駛者的人為操駕安全性、弱勢交通參與者（行人、腳踏車騎士、老弱婦孺）引發的交通事故、交通動態路況無法即時傳遞、交通號誌系統缺乏動態調整功能、商務運營車隊管理、道路養護、與緊急救援及時性不足等問題所導致。為解決這些問題，需定義出五個功能域⋯
- 車輛安全與控制技術
- 實時交通管制與訊息傳遞
- 道路運營服務 （包括公車運營調度、電子收費等）
- 行人與非機動車輛的交通安全服務
- 緊急救援服務
這些功能域背後需四大技術來支撐⋯ C-V2X 車聯網、大數據、雲計算、與AI。在人、車、路、網、雲的協同運作下，透過交通號誌、路燈、道路等處裝設的攝像頭與感測裝置所蒐集到的即時路況數據，可協助用車人與行人大幅提升用路的安全性。譬如在 “車輛安全與控制技術” 的功能域上，目前面對技術關卡重重的自動駕駛系統，可藉這些以邊緣運算為基礎的交通設施即時資訊來彌補邊角案例與晶片算力的弱點，進而強化行車安全性。目前推廣車路協同平台技術最積極的國家就屬中國了⋯ 日前在北京的京雄高速公路已在其全長27公里的路段全面覆蓋5G專網，平均每600m 就設置一個基地站。除此之外，北京移動通信公司還導入大數據與AI分析，提供公路監管單位在監管、調度、與決策上的充份數據需求。即使目前該高速公路用路的車輛沒有自動駕駛車輛，而且路況並不如城市道路般複雜多變，但已是正式開啟了車路協同時代的序幕，相信接下來大陸各大城市相關佈建的速度會越來越快，而中國自數年前開始在各地積極佈局的車路協同計劃，至此將進入開花結果的階段。
話說回來，歐美日等先進國家難道沒有類似的規劃嗎？如果政府沒有對未來城市發展有長遠完整的策略，這些在交通基礎設施上的龐大投資，恐難以在短期內令用路人有感。未來十年後，各強國比拚的不再只是汽車產業本身，拚的更是科技所帶來的交通順暢與行車安全性提升，以至於隨之而引發的城市再造工程。