Google在已经掌握如何运用机器学习，来让翻译功能变得更为强大的同时，他们又想到了可以结合神经网络，来利用地图街景的庞大影像资料库进行更多新的应用，例如：改善 Google 地图的商业信息精确度。Google 近年来已利用演算法成功地从 Street View 分析取得路牌号码。现在，则是又更进一步将其使用在取得街道 / 商店名称与电话等信息之上。这项技术其实早就初步应用在了街景功能刚开始推行时，因隐私争议而针对人脸与车牌模糊化的功能之中。而随着机器学习与人工智慧技术的更为进步，Google 的演算法已经能通过同个目标如招牌等，在不同趟次的街景车扫描时的多组图片进行交叉判读。所以即便原始撷取的单张图片不见得完全清晰且信息完整，也能够通过此演算法判读出正确信息。根据官方实测，这样的技术已可从法国的街景中达到超过 84% 的准确率；而单就街牌号码的判读工作上，也已经改善了全球 1/3 的地图信息了。接下来街景车所搜集到的资料，也将可以更快地用来更新地图上的商家信息，而不见得仅能靠人工或资料库来慢慢新增。