白熱した議論では、グローバル市場をトリガー積極的に様々な技術の巨人に関わると相まって、人工知能（AI）と2018年に予想される自動操縦装置/カーエレクトロニクス（自動車）技術は、半導体業界で最もであり続けるであろう2017年に引き続き成長の可能性を秘めた2つの「A」アプリケーション。
2018年には人工知能の現実の世界に研究室から期待される一方、2017年におけるテクノロジー産業は年間公衆の日常生活利用可能な技術に、「人工知能の開発の最初の年」とした。人工知能は、2018年に予想されますチップ、すなわち「チップ上のAI」への進出;など、Googleの独自のサーバー独自のR＆Dセンターのような低レイテンシの深学習FPGAのクラウドプラットフォームプロジェクト脳波を作成するには、マイクロソフト（Microsoft）を排他的テンソルプロセッサ（TPU）を作成するには、インテル（インテル）マシン学習向けに特別に開発されたNervanaチップ、Nvidiaグラフィックスプロセッサ（GPU）と人工知能チップが進化を続けています。
そこクアルコム（Qualcomm社）は、ニューラルネットワーク（神経回路網）専用チップを立ち上げ、IBMは、第1のチップTrueNorth脳と神経適応脳チップ教師なし学習の研究開発をスパイクプロセッサだけでなく、Cerebras、Groqが期待される新興企業を開発しました2018このような人工知能チップにおける人工知能チップの導入は、クラウドデータセンター内のデータ解析（HPC）チップを実行するために大型高性能コンピューティングと、近い公衆への各種機器に駐留され、消費者のための新しいユーザを作成します経験、およびHPCチップとAIチップは、より複雑なコンピューティング機能を実行し、大量のデータを格納する、大規模な回路設計する必要があるため、構造が複雑になり、テストチップは不可欠な部分であると予想されます。
先進運転支援システム（ADAS）とAI駆動型の自動操縦技術の台頭、さらには近年の業界の焦点となっているため、半導体アプリケーションのすべてのタイプについては、カーエレクトロニクス市場の最も強力な成長エンジンとなっています。ADAS /自動操縦究極の目標は、「事故ゼロ」交通安全を実現することを期待して、ヒューマンエラーと駆動盲点、あるいは人間の直接的な駆動機の代用のいずれかの可能性を排除するためにドライバ電子機器を支援することです。
品質管理の安全認証は、チップが適切に機能するための鍵であると、所望の完全に自動化運転を達成するために、自動車用センサーと高性能コンピューティングAIチップによって生成される他のデバイスによって大規模かつ複雑なデータ量を処理する能力は、キーです。したがって、従うべきチップの設計における車両の安全基準は、ISO 26262自動車用電気/電子システムの機能安全に敷設3.5Tの乗用車のための任意の他の家電チップ設計よりも厳格であろう基準は、廃棄デザイン、制作、運用、保守、最終的には全体の安全ライフサイクル」に（安全ライフサイクル）から回収された車両をカバーし、効果的に車両システムの信頼性のセキュリティ機能を強化することができることは全部国際デポおよび一次（ティアであります）自動車部品サプライヤーは、高度の基準を高く評価しました。
さらに、また、AEC-Q100（ICチップ）、101（別部材）、200（受動素子）の信頼性基準、品質およびサプライチェーン管理不良ゼロ標準ISO / TSに準拠する必要がある、サプライチェーンのティア1つの自動車用電子機器を入力します16949仕様、ISOによっても不可欠7637-2 / 16750-2テスト技術がより重要な役割を果たしますので、ADAS /自律走行車は、AIチップを組み合わせた電気負荷テストは、デポのチップの信頼性の要件は、高くなります。これはまた、車は、半導体テストで新しい時代に入ったことを意味し、自動的に道路を確保することができる車両のキードライバーとなります。