在AI当道的今日，各种不同的应用都可以见到人工智慧的影子，而车辆当然也不自外於这股AI的潮流之中。一般人可能认为自驾车就等於是人工智慧车辆了，这样的说法可以成立但却也不完全正确。毕竟现有的自驾车设计，大多仍只是透过各式不同的感测器来感应周遭环境并采集数据，再透过演算法来得出结果并下达指令。而人工智慧更强调的是车辆或者机器本身，在透过数据资料的分析後，拥有自行判断的能力，并执行最隹化的指令。用简单一句话来讲，自驾车可以自行避开路上的危险，但智慧车则可以自行选择最隹的(例如不塞车)的路线，更多了一份对於行车本身的主导权。

感测器对於智慧车的两大应用重点，分别是撷取环境数据，以及预知车辆故障状况。

不论是自驾车或者智慧车，为车辆本身加入AI的能力是不变的趋势。在这样的发展趋势下，感测器的角色就变得非常重要，因为它成为车辆感知所处环境的一个最关键元件。除了对於自驾车的发展拥有非常高的重要性之外，在现有的车辆中，感测元件对於提醒驾驶者行车状况也是不可或缺的角色。加上来势汹汹的AI浪潮，使得整车的感测器数量正不断提高，ST亚太区类比、微机电与感测元件产品行销经理陈建成指出，关键就在於感测器的稳定性。

陈建成说，感测器撷取讯号的准确度与稳定性，将成为左右智慧车辆发展的关键。因为若是讯号的撷取准确度低或者不稳定，往往将会造成行车上的不确定性，增加风险。而除了准确度与稳定性之外，感测器传递讯号的延展性以及一致性，也都必须要能兼顾。而针对车用市场的感测元件，更必须要确保长期的供货无虞。

长久以来，ST发展感测元件的优点，就在於稳定性与精准度。除了产品良率高之外，更由於在消费市场累积的经验，因而可以将更多消费市场的使用体验带到行车环境中。另外针对车用元件，ST也与许多车厂以及演算法的厂商策略合作，可以提供更隹的叁数调校，这对於现今的行车环境，乃至於未来的智能车辆发展，都有非常高的加分作用。而为感测器加入可程式化功能，也更有利於做应用情境的判断。

感测器对於智慧车的两大应用重点，分别是撷取环境数据，以及预知车辆故障状况。目前普遍应用於车辆上的感测器，包括加速度计、陀螺仪、麦克风等。陈建成说，针对智慧车辆的发展，许多厂商都已经开始有发展MEMS感测元件的计画，MEMS元件的优点，除了讯号更稳定之外，封装也会更小。预期不久的未来，MEMS元件也将成为ST未来在车用感测器的发展主力。