准确率持续提升：深度学习算法不断优化，卷积神经网络等模型将进一步发展，使车牌识别在复杂环境下，如恶劣天气、光线不足、车牌污损等情况下的准确率持续提高。同时，多模态技术融合，例如将视觉信息与毫米波雷达等其他传感器数据相结合，能更精准地定位和识别车牌。
识别速度加快：随着硬件计算能力的不断增强，特别是专用的图像处理器、人工智能芯片等的发展，车牌识别系统的处理速度会大幅提升，可实现更快速的实时识别，满足高速交通场景下的需求，例如在高速公路上车辆快速行驶时能更及时地完成车牌识别。
智能化水平提高：车牌识别系统将具备更强的自学习和自适应能力，能够自动适应不同地区、不同类型的车牌样式和特点，还能对车辆的行为、轨迹等进行更深入的分析，为交通管理提供更多有价值的信息。
