相關研究顯示，自然界中的黃蜂歸巢本能原理或許將有助於無人車、無人機自動導航、自動返回充電等設計。
根據澳洲大學指出，在過去10年針對黃蜂歸巢本能研究中，發現透過其複眼結構以低解析度形式記憶周遭環境主要特徵，即可讓黃蜂即使飛離蜂巢長遠距離，或在晝夜變化等情況影響下，透過本身記憶比對方式仍可讓黃蜂順利歸巢。藉由此生物原理，澳洲大學認為將有助於藉由電腦視覺輔助自動駕駛的無人車、無人機發展。
相較其他蜜蜂仍需配合預先飛行偵查動作確認蜂巢周圍環境，其後才會實際執行飛行覓食動作，黃蜂本能行為幾乎無須繁複的事前學習，僅需在每次飛行期間進行記憶比對即可順利歸巢，顯然更有效率。
因此，學者認為若無人車等裝置可仿照此類型為模式，將原本用於影像識別的高價攝影鏡頭系統更改為低解析規格，並且以紀錄影像特徵為主的攝影鏡頭系統的話，或許將能讓電腦分析系統更具效率，同時預期可讓無人車自動導航反應速度更快，亦可降低整體運算時所造成電力損耗比例等成本，進而增加無人車透過電力運作時間與行駛距離長度。
以目前多數無人車技術來看，多數均以高解析攝影鏡頭拍攝影像後進行識別，並且透過高效能電腦系統進行分析運算，藉由電腦視覺學習方式「知道」哪些影像必須避開、車輛應該在哪些道路上正常行駛等，但整個過程中必須透過大量複雜運算完成，因此也造成龐大製造成本與電力損耗，並且需要花費長時間訓練學習，導致此類技術發展需要大量資金成本投入，但實際成效卻不見得等比例成長。
從以前到現在，其實已經有不少仿生科學技術應用向自然界取經，例如研究透過壁虎腳掌研究如何運用自然形成的凡德瓦力增加物體黏附力道，或是研究蜘蛛絲如何調整蛋白質結晶構造產生不同韌性強度，另外藉由蝴蝶研究如何在密集飛行而不會彼此碰撞的生物原理。
