現今自動駕駛技術（自駕車）蓬勃發展，各大車廠無不致力於朝向完全自動駕駛的Level 5發展，而現今自駕車所遭遇到的問題之一為受限於影像辨識的軟硬體，使得自駕車不易完全辨識靜止停放在高速公路上的工程車輛，因而造成自駕車與工程車碰撞的問題。

現今的自駕車整合多項技術，包含高精地圖、路徑規劃、感測器、定位與深度學習等，針對障礙物的識別係基於影像辨識技術為主。然而，自駕車對於靜止車輛，特別是外型不同於一般車輛的工程車輛，容易對靜止工程車輛影像產生辨識錯誤或是無法辨識的情況。在此情況下，即使具有再好、再精密的自駕決策系統，亦如同沒有眼睛的駕駛人，無法做出正確的路徑規畫決策。

公告專利號TWM680522U道路施工區域主動性預警系統的主要技術為整合影像辨識、車輛監測及風險分析，以改善車輛於道路施工區域發生追撞事故之問題。然而，其採用的技術手段仍基於影像辨識，仍存在影像辨識錯誤或是無法辨識的可能性。

再者，在硬體部分，除了光達的生產成本高昂，自駕車所依賴的高精地圖亦需耗費高昂成本更新，因而使得國道上工程車的施工訊息發佈無法動態即時反應在高精地圖上。有鑑於此，現今發展中的輕地圖 (Light Map/ LD Map) 具有更新成本低、易於獲取以及高更新率等特點，因此，筆者認為輕地圖的特性已具備融合工程車的施工資訊的先決條件。

輕地圖相較於傳統的高精地圖捨棄了幾何點雲，並降低對車道辨識的精準度，僅保留車道中心線與拓撲關係，且輕地圖具有容易取得、更新成本低、以及高更新率的優點，因此，筆者認為，由於國道施工車的施工資訊皆會提前公布予公眾知悉，若能將工程車在國道上的施工資訊（包含施工路段、施工時間、內外車道等資訊）融合到輕地圖中，並在輕地圖上畫分出可行駛區域以及不可行駛區域，應可作為自駕車在路徑規劃上迴避工程車輛的路徑決策參考。

自駕車的技術發展至今，雖然受限於各種因素影響而無法達到完全自動駕駛的Level 5，但筆者認為近年輕地圖的出現，其具有高更新率的優點已提供未來在整合工程車位置資訊後可即時更新的契機，因此，若可進一步將工程車的位置資訊融合至輕地圖中，以作為自動駕駛路由尋徑的決定參考，或可避免與工程車輛發生碰撞的危險，應具有產業價值。

此外，在保留現有影像辨識軟硬體架構下，隨著軟硬體成本的有效降低、精準度的提升、影像辨識模型的成熟度改善、以及輕地圖的資訊完整融合，將可獲得相輔相成的效果，期待在不久的將來，自駕車能真正實現完全自動駕駛的Level 5等級。