不管是高齡化、少子化所導致的勞力短缺，還是因為時下防疫需求，自動化／智慧化、遠距服務＆「無接觸」經濟正在改變這個世界，無人機 (Drone) 與機器人在這波肺炎疫情中所發揮的作用，更是有目共睹；未來，自駕車在「移動即服務」(MaaS)——尤其是公共運輸行動服務) 的帶領下，終將走入我們的日常。既然要代替人力執行任務，擁有良好眼力做支撐，工作起來將能更加得心應手。
最初用作對焦的飛時測距 (ToF)，從一維單點測距、多區域測距、3D 深度感測器到視覺化 3D ToF 模組，在防撞、避障、安全距離防護及人臉／手勢辨識等應用越來越廣 (參閱：《3D 感測，你在意的是真相、速度 or 距離？》http://compotechasia.com/a/feature/2019/0315/41319.html 一文)；而在 ToF 基礎導入機械旋轉機構或光學相控陣 (OPA) 技術的「光達」(LiDAR)，因為可「鳥瞰」視野，對於需將周遭 360 度完整視圖映入眼簾、綜觀全局的應用，更是妙用無窮。
例如，車外動靜四顧環視或車內駕駛艙監測，當然，價格高貴及可視距離有限仍是它的軟肋。另一方面，為極目眺望 200 公尺以上的長距、且希望能瞬間捕捉到人／物的細微運動，兼具電、光之長的毫米波 (mmWave) 遂成理想方案，有人甚至主張可以毫米波取代光達；但自從 2016 年特斯拉 (Tesla) 自駕路測發生死亡車禍後，「現階段」業界共識是：毫米波雷達只能視為先進駕駛輔助系統 (ADAS)，若要達到 L4～L5 完全自駕等級，就非光達的火眼金睛相助不可！
畢竟，真正的自駕車不是只有避障需求，還須配合高清地圖做更精細的導航和運動軌跡預測；不過，具備無線電通訊能力的毫米波雷達，反應神速、邊緣智能運算以及「只有訊號、沒有具像物理特徵」的隱私保護，依舊是它傲視江湖的本錢；除了智能車，在工廠、家庭和醫療前景更是看俏。它不只善於檢測 200 公尺以上的遠距物體，因為其靈敏迅捷的特質，設備振動監測、人機協作防護、居家老人防跌、手勢識別／控制、姿勢矯正等，都有它的用武之地。
雖然目前毫米波「角解析度」不如 ToF 相機，且訊號穩定度有待考驗，包括遮蔽、衰減及基地台佈建密集度。在營運商「堆疊」策略下 (參閱：《5G 的智慧盤算》http://compotechasia.com/a/feature/2020/0212/43958.html 一文)，如何利用相位陣列控制輔以人工智慧 (AI) 解決上述困境，就是毫米波能開創多大的市場、以及群雄競技的重點了。
