要實現自動駕駛，感測元件如毫米波雷達(Millimeter Wave Radar)、光達(LiDAR)和影像感測器(Camera)等皆不可或缺，如何將這些感測器所收集的資料整合、分析是日後發展主軸。對此，賽靈思(Xilinx)汽車事業部資深總監Willard Tu表示，智慧汽車的發展十分活躍，而目前大部分車輛都採用「分散式運算系統」，但最終將轉化為「集中式運算系統」。
Willard Tu指出，目前每家OEM可能都有不同的感測器配置組(攝影機、雷達、光達及超音波等)，當資料一旦聚合起來，就能進行一定的預處理，在感測器將資料傳輸至中央控制單元中其他處理元素前，對其進行最佳化。
Willard Tu說明，在集中式運算解決方案中，所有感測器資料都聚合在中央節點上，而在這種情況下，All Programmable FPGA技術能顯著降低效能要求與系統成本，並能改變SoC的功能，讓其支援相互排斥的功能，例如駕駛監控與自動代客泊車、全景低速和高速物體檢測等。
除此之外，OTA(Over The Air)晶片也扮演加速自動駕駛發展的關鍵角色。Willard Tu指出，目前OEM製造商要求所有ECU和感測器都必須做到OTA，也就是能支援「Over The Air」升級。由於ADAS仍在經歷創新的階段，每隔3到6個月就會有重大進步，而OTA晶片能夠最大限度地因應這種變更；其他系統採用固定的硬體方案只能進行軟體升級，但採用OTA晶片則能達到軟硬體的升級，為開發人員帶來更高的創新靈活性。
Willard Tu舉例，LV3或LV4的智慧車輛仍須要監控駕駛行為，某些情況下可能需要將控制權交還給駕駛，這就需要採用「駕駛監控」系統。當駕駛一旦離開車輛，車輛可以通過對軟硬體進行重新編程來改變運算SoC的功能，進而達到「自動代客」泊車功能；而透過靈活的軟硬體功能，僅使用一個SoC，就可以落實這兩種操作，並降低效能需求，也減少熱管理需求及成本。
