在GTC 2016第三天主題演講中，曾在DARPA機器人挑戰賽擔任項目經理、現任TOYOTA研究所執行長Gill Pratt表示投入自動駕駛技術研究最主要是為了降低車禍等意外發生，並且強調將以強化行車安全、提升駕駛準確，並且讓TOYOTA機器人技術可從戶外大型機具擴展至室內小型機器人。同時，Gill Pratt也表示將在密西根州安納堡成立第三個自動駕駛研究團隊，將以50人內團隊投入精準駕駛系統研發。
以目前TOYOTA在自動駕駛系統發展策略，將以強化行車安全、提升駕駛準確，並且讓TOYOTA機器人技術可從戶外大型機具擴展至室內小型機器人，而其背後也涵蓋強調安全的類神經網路系統演進，同時在運作過程避免造成環境影響，並且以可讓眾人都能使用作為發展方向。
TOYOTA研究所執行長Gill Pratt表示，由於一般行車電腦難以達成等同人腦判斷效果，同時也會在運算過程中產生大量能耗。相比之下，人腦不但能以相當低的能耗運作，就連在一般情況下的駕駛過程突然面臨緊急狀況時，更能瞬間做出相對反應，而要達成相同運算效能，就必須仰賴更多硬體運算效果，只是如此一來也將產生更多電力損耗問題。
不過，在近年透過GPU進行平行運算加速輔助之下，過往需要長時間才能完成的運算量，已經能在短時間內以更精準方式完成，因此可傳統演算技術進展到認知學習模式，透過大量學習累積正確駕駛經驗，讓車輛能以貼近人腦判斷結果行駛，並且避免不必要的意外發生。
就目前TOYOTA投入發展自動駕駛系統來看，主要還是區分擔任手動駕駛輔助角色，以及全自動駕駛模式，並且讓兩種駕駛模式能夠相輔相成，在必要時候可在自動駕駛模式切換為手動操作，而非長時間均以自動駕駛負責操作，避免在緊急狀況時候使電腦系統無法正常判斷 (例如往左、往右都可能讓車輛受損，甚至還可能造成他人危險情況)。
而除了與Nvidia進行基於GPU加速的深度機器學習運算技術合作，TOYOTA研究所在加州帕羅奧圖設置150人內工作團隊進行輔助駕駛系統研發，英國劍橋則設置50人以內團隊負責模擬系統，Gill Pratt更說明將在密西根州安納堡成立50人內團隊負責研究自動駕駛系統，藉此以更具整合形式讓自動駕駛系統更趨完整。
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