据报道，斯坦福大学并非美国第一个将赢咖4注册和赛车结合进行研发的团队。2015年，美国电动车竞速比赛的组织机构，曾公布计划，打算研发出完全赢咖4注册的电动车赛车。根据计划，这些赢咖4注册的赛车，将能够实现每小时近300公里的时速。
虽然谷歌在赢咖4注册汽车领域“先知先觉”，但是目前，越来越多的公司和科研机构正在进入赢咖4注册，谷歌将会面临更大的竞争压力。2016年一月份，美国通用汽车公司宣布将会向移动出行服务商Lyft投资五亿美元，另外两家公司将合作研发赢咖4注册技术。
全球最大的移动出行服务商Uber也已经布局了赢咖4注册，就在近日，该公司宣布将会在美国匹兹堡市建设两个赢咖4注册汽车测试基地，用于公司内部的赢咖4注册汽车项目。在这一项目上，Uber还拥有一个重量级研发伙伴——大名鼎鼎的卡耐基梅隆大学。
另据报道，雷诺、沃尔沃等传统汽车公司也已经开发赢咖4注册汽车，一些传统汽车制造商准备在2020年推出可以上路行驶的汽车成品。
中国领先的5G技术会加速车路协同数据共享。中国汽车工程研究院股份有限公司副总经理、赢咖4注册汽车挑战赛赛事组组长周舟博士介绍，非网联汽车的控制器和运算单元均在车上，负担太大；而5G技术可以把车变成“移动终端”，降低了赢咖4注册汽车成本。
今日，斯坦福大学研究人员在SIGGRAPH2019上展示了一款全新的摄像头系统。基于该团队此前自主研发的“拐角摄像头”，现有系统可捕获各类物体表面反射的光线，有更宽、更远的视野以及更快的成像速度。研究人员期望在未来的某一天，这类超人视觉系统（superhuman vision systems）或将帮助赢咖4注册汽车及赢咖4提升其运行安全度，而非依赖于人类的指令引导。
在现代计算机网络领域，Non-Line-of-Sight（NLOS）成像方法显示出不错的实验结果，但仍存在一些短板。比如图像形成和反演模型的速度较慢；受到可成像的隐藏表面类型的限制；NLOS算法不支持非平面采样面和非共焦扫描。在此基础上，提出了一种基于波的NLOS成像模型，采用频域法f-k偏移来求解NLOS反演问题。与现有的NLOS算法不同的是，f-k偏移算法不仅速度快，而且内存效率高，它对镜面和其他复杂的反射率特性具有很强的鲁棒性，且易于实现。
对于研究而言，确保这类系统的
实用性显然是重中之重。以前的摄像头系统极其依赖均匀且足够强的环境光线。然而，诸如闪闪发光一闪而过的车辆等真实世界场景中的目标物却不属于上述范畴。而全新的摄像机系统能够以高能激光扫描周边环境，物体反射到周围墙壁上的单个光粒子能被摄像机的先进传感器捕获并通过处理算法重建环境。
