车辆必须在不同环境中行驶，因此车上的各种系统都必须克服温度变化、颠簸路面、电源供给不稳定，或是其他条件所带来的各种挑战。再者，考虑有限的车上空间，车载系统追求更小更精简的车载电子设计。而在自驾车的发展愿景上，要进入Level 3以上的阶段，更重要的是AI算法、车联网与嵌入式运算的技术到位，因此存储装置也要能满足更多频繁读写与大量信息保存的需求。

车用DRAM模块
TrendForce预期，至2024年除了车载信息娱乐系统仍是车用DRAM消耗的主要应用外，另随着自驾等级的提升，车用DRAM位消耗量将占整体DRAM位消耗量3%以上。从车载信息娱乐系统来看，随着画质的升级、影像传输速度的提升，DRAM需求朝4GB、高阶的朝向8GB转进的趋势。在速度及带宽的要求下，规格也从DDR3 2/4Gb (Gigabit)慢慢往LPDDR4 8Gb靠拢。从先进驾驶辅助系统来看，发散式如倒车雷达，其DRAM用量仅需2/4Gb即可；集中式则需将各传感器采集的信息直接传回中控作整合及运算，采用2/4GB较高的DRAM用量。当自驾等级往Level 3以上发展，甚至加入AI功能，车辆须具备整合信息并立刻作出判断的能力，对于传感器所撷取的大量数据必须实时处理，对于带宽的要求也更大，也会往下一代DRAM规格前进。

车用嵌入式SSD
联网的自动驾驶汽车会产生海量数据，虽然某些数据会上传到云端，但实时的数据处理还是得在车上进行。很难精确地测量生成的资料量。根据2019年Counterpoint研究指出，传感器产生的资料取决于其应用和规格，例如根据分辨率、颜色深度、帧速率和压缩级别，前置录像机生成的数据可能在70 GB/hr到300 GB/hr之间。传感器类将占据车载存储数据的最大的一部分。传感器数据主要来自ADAS系统和V2X功能，例如，Google的自动驾驶车(如今隶属于Waymo)，每秒可以处理1GB容量的传感器数据。以2025年L4等级无人自动驾驶数据存储为例，以下图表显示了从自驾出租车到企业车队再到乘用车，未来自驾车信息存储需求。