自駕車就像人類駕駛一樣，也需透過經驗的累積增進駕駛能力。為此科技廠商研發了數碼化平臺與模擬系統，希望能加快自駕車的學習速度。此外，遠程駕駛與臉部辨識技術，都可望在自駕車技術的推動上發揮用途。

根據報導，自駕車需透過機器學習技術，學會辨識路標與各種交通信息。為使自駕車能更快熟悉陌生的環境，交通資料廠商Inrix推出了AV Road Rules平臺，以便將城市的基礎設施與道路規則進一步數碼化，加快自駕車記憶交通規則的速度。

Inrix自駕車部門負責人Avery Ash表示，一般人開車時不免會遇到路標模糊不清的狀況，但仍舊能憑著經驗進行判斷。AV Road Rules平臺則為自駕車提供了額外一層信息，彌補機器學習與高分辨率地圖的不足。

2016年RAND報告指出，自駕車至少需經過好幾億英里的測試，才能獲得足夠的資料確保行車安全。為此自駕車廠商除了加緊展開道路測試外，也開始透過軟件進行模擬道路測試。對于路人突然沖到車前，或是夕陽直射鏡頭等特殊狀況，模擬軟件也能提供更完整的測試資料。

目前自駕車多仍需有人類駕駛在一旁待命，但如果未來自駕車移除了方向盤與剎車等裝置，便可能需有人從遠程進行監控。加州最新上路的法規，也規定在公共道路上測試的自駕車，需有人從遠程監控。

自駕車的遠程操作(teleoperation)就像飛航管制一樣，只不過遠程操作人員需在必要時接管自駕車。

遠程遙控技術廠商Phantom Auto策略長Elliot Katz表示，盡管自駕車技術已大致就位，但剩下的問題可能需要好幾十年才能解決。遠程操作提供了一個安全的管道，讓自駕車可提早上路。

等級3、等級4的自駕車要求駕駛需隨時準備接手操控車輛。最新車輛監視鏡頭除了能掌握駕駛頭部動作外，還具備臉部辨識功能，甚至能閱讀乘客情緒。

速霸陸(Subaru)推出的DriverFocus功能，可透過臉部辨識軟件偵測駕駛是否出現分心或疲勞的情形；eyeSight公司推出的監控鏡頭除了能偵測分心及疲勞駕駛，還能追蹤駕駛視線加強儀表板的顯示；Renovo Auto的aWare系統結合了傳感器與軟件，能夠同時捕捉車內乘客與車外行人的表情。