依照AWS人工智慧設備總經理Mike Miller說明，先前提出的DeepRacer競賽，是透過1/18比例的自動駕駛賽車，搭配使用AWS旗下機器學習等技術資源，讓使用者能以此打造能在賽道上以更快速度奔馳的計畫，而背後更希望透過這樣的方式讓更多人熟稔深度學習等人工智慧技術。
Mike Miller表示，目前透過DeepRacer競賽計畫，已經吸引諸多學生、企業等族群參與，並且藉AWS旗下機器學習相關資源建造各類人工智慧技術應用，進而可讓迷你賽車能透過電腦視覺、深度學習等方式縮短完成賽道單圈所需時間。
如同真實自駕車輛一樣，AWS推出以1/18比例打造的自動駕駛賽車一樣可透過LiDAR光達元件、視訊鏡頭對應電腦視覺，以及加速器與陀螺儀等感測元件判斷當前行駛狀況，並且完成前方影像識別，讓車輛能自動判斷如何以最佳行進路線完成單圈繞行，同時推進最短完成時間。
而藉由DeepRacer計畫實作，更可讓參與者更容易了解機器學習等人工智慧技術實際運作原理，進而可套用在更多應用領域，例如自動化工程、電腦視覺分析等應用，同時也能擴大應用在智慧製造、智慧醫療、車聯網、智慧城市等應用場景，並且讓人工智慧技術能更快普及應用。
在DeepRacer計畫背後，AWS更提供諸如DeepLens、DeepComposer等應用資源，甚至使用者亦可透過AWS SageMaker等工具打造應用模式，而在今年Re:Invent 2021期間，AWS也提出以無編碼形式設計方式，讓使用者僅需構思實際應用模式，即可透過直覺式的圖像導向操作，透過簡單點按、拖曳等方式快速完成人工智慧技術應用設定。
至於DeepRacer競賽計畫背後技術應用是否有其侷限，Mike Miller則認為主要還是在於使用者如何發揮創意打造實際內容，並且強調此項計畫更重要的是讓更多人接觸、學習人工智慧技術原理，同時能快速銜接更廣泛的人工智慧應用技術。
