伴隨著熱像儀的成本費慢慢降低，紅外熱像儀也將變成自動駕駛行業必不可少的一環。
汽車制造業的自動駕駛系統在各種各樣標準下“看到”行人并作出反應依然面臨著極大的挑戰，不論是在黑喑的鄉間的小路，還是在路面盤根錯節的城市，尤其是在濃霧或晴天眩光等極端天氣。在這種不普遍但真正存在的情景中，熱像儀卻可以對近遠處潛在性的風險開展最有效最迅速的識別分類，以協助車輛做出相對的反應。
針對可見光監控攝像頭而言，在光源不夠、晚間安全駕駛、晴天眩光和極端天氣時進行分類具備挑戰。因為熱成像儀探測的電磁波波長壁可見光監控攝像頭長，該技術性不會出現晚間或白天無法分辨潛在性路面風險的難題，就算是路面正前方兩百米外的車輛、非機動車、單車騎友、動物和別的物體也可以分辨清楚。
除此之外，熱像儀為可見光、激光雷達或雷達探測系統軟件出示數據冗余但單獨的數據信息。比如，來源于非機動車的雷達探測或激光雷達數據信號可被周邊的車輛數據信號和或雜亂的自然環境中的別的物體遮蓋。假如行人在二輛車輛中間走過或被樹枝部分擋住，則基本上不太可能探測來臨自行人的反射數據信號，反饋回來的數據信息只會讓車輛運作的智能控制系統分辨不清。比較之下，熱像儀則可以根據與周邊環境的比照，透過遮擋區域探測到人或動物的熱量。這類獨特的優勢，加上深度學習歸類技術性，使人與動物可以從背景中分離出去，進而確保車輛正常行駛。
低光標準下的可見光監控攝像頭也就是大家所談起的“近紅外”監控攝像頭，也必須一些可見光才可以運作，而熱像儀不一樣，可在徹底沒光的標準下應用。一般 ，可見光監控攝像頭必須要紅外線LED點亮正前方，大概等于車輛大燈的五十米的范疇，極大的限制了車輛避免安全事故需要的時間。
熱像儀的與眾不同工作能力能夠提升自動駕駛轎車的安全系數。熱像儀在自動駕駛行業的規模性運用已是思維定勢，使我們翹首以待這一天的來臨。
