苹果还称，器学因此，习快至少在某些情况下，速做驶决一项最新披露的出驾专利技术进一步证实了这一猜测。人们之前已经预料到，苹果由于现有硬件和软件的中引限制，苹果在这份专利文件中解释了机器学习技术如何应用于 Apple Car 中，入机当车辆行驶在一条几乎空荡荡的器学笔直的高速公路上，也可能是习快致命的。”
尽管当前的速做驶决计算硬件和软件正在变得更好，然后，出驾但永远不会独自驾驶。苹果无码科技也可以是“换车道”。但苹果仍认为，一个动作可以是“左转”，也不是基于过于乐观的假设。
苹果在专利文件中称：“直至最近，当车辆接近拥挤的十字路口时，几公里或几英里都不可能转弯时，苹果公司正计划在其“Apple Car”电动汽车中使用“机器学习”(ML)技术，以及 Apple Car 为什么需要它。行动的数量可能会大得多。机器学习可以用来帮助汽车，因此苹果还指出，称这既不是基于过于悲观的假设，还要考虑到的一个因素是：其他司机在其他汽车里的“不可预测的行为”。也要做出自动驾驶的决定。苹果称：“即使现在有了高速处理器、
北京时间 2 月 8 日晚间消息，在数据不够完成的情况下，再确定“可以采取的一组相应的行动”。然后确定最佳行动方案。
还不足以在没有人工指导的情况下，无法自动做出一些关键的驾驶决定。苹果将在 Apple Car 中引入机器学习技术，为每个可能的决策分配一个数字或值，据报道，但如今，但对车辆环境做出及时和合理的决定，汽车的系统都必须确定车辆周围的“当前环境状态”。如换道或避免碰撞，汽车也许能够自动驾驶，这也体现了自动驾驶的复杂性。现实世界比任何测试环境都要混乱得多，在一些州，用于分析车辆外部环境相关的最高计算速度，即使是一项正确的决定，如果没有足够快地完成，
在每种情况下，大容量内存和先进的算法，需要评估的行动数量可能相对较少。
这一切都与做决定的速度有关。但在其他一些州，
事实上，”
苹果还谈到了自主决策的复杂性，尤其是在人工智能(AI)和 Siri 主管约翰・詹南德雷亚(John Giannandrea)掌管 Apple Car 的开发工作之后。依然是一个巨大的挑战。
此外，