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國立臺灣師範大學 工業教育學系 蘇友珊所指導 吳佳緯的 自動駕駛車輛之新興科技預測：以專利分析法探討 （2018），提出740Li SEDAN關鍵因素是什麼，來自於自動駕駛車輛、專利分析、生命週期理論、羅吉斯成長模型、費雪成長模型。
而第二篇論文元智大學 電機工程學系 陳敦裕所指導 岩子庭的 以影像為基礎之日間前車偵測與車距估算 （2015），提出因為有 車輛偵測、陰影偵測、對稱性偵測、距離估算、卷積神經網路的重點而找出了 740Li SEDAN的解答。
740Li SEDAN進入發燒排行的影片
Khám phá Siêu sedan BMW 740Li 2020 nhập Đức giá 5,6 tỷ
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自動駕駛車輛之新興科技預測：以專利分析法探討
為了解決740Li SEDAN 的問題，作者吳佳緯 這樣論述：
本研究以專利分析法與技術生命週期之角度探討自動駕駛車輛及其相關等11項重點技術之技術發展趨勢。使用關鍵字、國際專利分類號與核准專利之公告日期作為專利檢索策略。本研究透過專利件數分析探討自動駕駛車輛產業以及各項技術之整體發展趨勢。透過國際專利分類碼分析，探討自動駕駛車輛以及各項技術所偏重之類別為何。藉由公司別分析，了解投入研發自動駕駛車輛以及各項技術領域之廠商為何。本研究以自動駕駛車輛及11項重點技術之累積專利數量作為衡量技術績效之專利指標，以羅吉斯成長模型 (Logistic Growth Model) 描述其技術生命週期，並以費雪成長模型 (Fisher-Pry Growth Model)
衡量技術滲透比率。研究結果指出，自動駕駛車輛、主動車距控制巡航系統 (Adaptive Cruise Control, ACC)、動力系統 (Propulsion System)、轉向系統 (Steering System) 及穩定系統 (Stability System) 目前為技術生命週期中成長期之階段；車道維持系統 (Lane Keeping Assist System, LKAS)、盲點偵測系統 (Blind Spot Detection, BSD)、自動停車輔助系統 (Active Parking Assist, APA)、輪速感知系統 (Wheel Speed Sensor)、都
會行車輔助系統 (Traffic Jam Assist)、警告系統 (Warning System) 與光達 (Light Detection and Ranging, LIDAR)，目前皆為技術生命週期中成熟期之階段。
以影像為基礎之日間前車偵測與車距估算
為了解決740Li SEDAN 的問題，作者岩子庭 這樣論述：
城市的繁榮與否和交通的發展有密切的關係，人們的生活更與交通密不可分。便利的交通可以提升運輸效率，促進經濟活絡，讓人們有天涯若比鄰的感受，然而也伴隨著許許多多的交通事故，造成社會與家庭慘痛的損失。有鑑於此，各個先進的國家都致力於發展智慧型運輸系統(Intelligent Transportation System, ITS)，交通運輸的安全性也是我們需要重視的一項課題。本論文提出一個新的日間前車偵測與距離估算系統，由於在日間，在每台車輛底下一般皆可看得到陰影，因此我們以陰影作為車輛偵測的主要依據，偵測陰影後做出車輛位置的假設，當車輛間過近導致陰影無法偵測時，則以車輛的對稱性找出車輛可能的位置，
最後再以深度學習中的卷積神經網路進行驗證，找出前方車輛的正確位置。在距離估算方面，以車輛在影像中之y座標於畫面中的比例做距離的估算。我們使用行車紀錄器錄製的影片來做實驗，實驗結果說明了我們提出的車輛偵測方法可有效的找出前方車輛位置。