La transizione dal veicolo a motore endotermico a quello con propulsore elettrico sta dando un impulso decisivo allo sviluppo degli algoritmi per i sistemi a guida autonoma. È quanto emerge dal rapporto "China Autonomous Driving Algorithm Research Report, 2023".

Le vetture alimentate a batteria, infatti, costituiscono già di per sé uno spazio unificato che facilita la sperimentazione di sensori e funzionalità basate su un'architettura elettrificata. Negli ultimi anni poi molto si è investito nel migliorare le prestazioni della guida autonoma sotto il profilo della conversione dei dati ambientali in linguaggio macchina, per migliorare il riconoscimento e tracciamento di oggetti, la modellazione dello scenario, la predizione del movimento.

Il quadro tecnico di ogni algoritmo del sistema di guida autonoma, oltre che dalla percezione dell'ambiente, consta di altre due parti, che sono la pianificazione delle decisioni (fermata, sorpasso, sterzata, velocità) e l'esecuzione del controllo (accelerare, frenare, seguire un percorso). L'elaborazione dei dati multimodali è semplificata nel veicolo a batteria, costruito sempre più come un ecosistema dell'informazione costituito da telecamere, radar, sensori di telerilevamento.

A testimoniare questa tendenza ci sono vari esempi. Nel 2022 il laboratorio di intelligenza artificiale della Shanghai Jiao Tong University ha avviato un progetto di studio sull'apprendimento della guida autonoma basato sull'intelligenza artificiale. Nello stesso anno anche Alibaba Cloud, Xpeng Motors, Baidu hanno avviato progetti all'avanguardia con capacità di calcolo estreme che richiedono un'architettura elettrica del veicolo.