近年來(lái)，隨著人工智能、車載計(jì)算平臺(tái)、傳感器技術(shù)的快速進(jìn)步，自動(dòng)駕駛已從實(shí)驗(yàn)室走向?qū)嶋H道路。而支撐這一切的，是一套龐大且精密的技術(shù)架構(gòu)系統(tǒng)。這套架構(gòu)就像一輛自動(dòng)駕駛汽車的大腦與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，既要能感知周圍環(huán)境，又要能分析并作出決策，最終還要通過(guò)車輛底層機(jī)構(gòu)精準(zhǔn)執(zhí)行每一道指令。

車端硬件

自動(dòng)駕駛第一步是要“看得見、摸得著”環(huán)境與自身狀態(tài)。車端硬件可分為三大感知子系統(tǒng)，即外部環(huán)境感知、車輛狀態(tài)感知和車內(nèi)駕駛員監(jiān)測(cè)。

外部環(huán)境感知依賴攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、超聲波雷達(dá)等多種傳感器。其中，攝像頭通過(guò)光學(xué)鏡頭與圖像傳感器，將道路、交通標(biāo)志、行人等信息轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像，再經(jīng)視覺算法提取二維特征；毫米波雷達(dá)能在雨、霧等惡劣天氣中保持穩(wěn)定的距離與速度測(cè)量；激光雷達(dá)則通過(guò)發(fā)射數(shù)十萬(wàn)到數(shù)百萬(wàn)束激光脈沖，生成高精度三維點(diǎn)云，用于重建周圍物體的三維輪廓；超聲波雷達(dá)在低速泊車與近距離避障場(chǎng)景中，提供米級(jí)以內(nèi)的精細(xì)探測(cè)。不同傳感器在物理原理和探測(cè)范圍上各有優(yōu)勢(shì)和盲點(diǎn)，必須通過(guò)數(shù)據(jù)融合方案實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，才能構(gòu)建全天候、全場(chǎng)景的環(huán)境模型。

車輛狀態(tài)感知?jiǎng)t通過(guò)轉(zhuǎn)向角度傳感器、輪速傳感器、慣性測(cè)量單元（IMU）等部件，對(duì)車輛的橫向、縱向加速度、角速度和車輪速度等參數(shù)進(jìn)行高頻監(jiān)測(cè)。轉(zhuǎn)向角度傳感器實(shí)時(shí)反映方向盤的角度變化，幫助判定車輛轉(zhuǎn)向意圖；輪速傳感器依據(jù)車輪轉(zhuǎn)速差異計(jì)算車速與滑移率，為防抱死制動(dòng)系統(tǒng)（ABS）和牽引力控制系統(tǒng)（TCS）提供數(shù)據(jù)；IMU結(jié)合GNSS/RTK定位，通過(guò)擴(kuò)展卡爾曼濾波將高頻慣性數(shù)據(jù)與低頻衛(wèi)星定位融合，實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)連續(xù)定位，即使在隧道等GNSS信號(hào)弱區(qū)，也能保證短時(shí)姿態(tài)估計(jì)誤差可控。

車內(nèi)駕駛員監(jiān)測(cè)系統(tǒng)（DMS）則為L(zhǎng)2/L3級(jí)輔助駕駛提供安全保障。DMS通常由紅外攝像頭、普通攝像頭和壓力/生物傳感器構(gòu)成，通過(guò)面部與眼球關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)、頭部姿態(tài)估計(jì)、眨眼頻率統(tǒng)計(jì)等算法，評(píng)估駕駛員的注意力集中程度和疲勞狀態(tài)；當(dāng)檢測(cè)到注意力分散或雙手離開方向盤時(shí)，系統(tǒng)可及時(shí)發(fā)出警示或觸發(fā)接管條件，確保人車協(xié)同“最后一公里”的安全。

車載計(jì)算平臺(tái)

在感知硬件層面完成多傳感融合后，海量數(shù)據(jù)必須實(shí)時(shí)匯聚到車載計(jì)算平臺(tái)，進(jìn)行快速推理與決策。域控制器（Domain Controller）就是這一環(huán)節(jié)的中樞神經(jīng)，它不僅承擔(dān)了傳感器數(shù)據(jù)接入與處理，還要驅(qū)動(dòng)高頻的深度學(xué)習(xí)推理計(jì)算，同時(shí)對(duì)接人機(jī)交互、車載通信（T-Box）和線控底盤等子系統(tǒng)，是整車互聯(lián)互通的關(guān)鍵部件。

域控制器的核心組成包括高性能計(jì)算SoC（System on Chip）、內(nèi)存與存儲(chǔ)子系統(tǒng)、電源管理與散熱設(shè)計(jì)、以及多路高速接口。計(jì)算SoC通常集成CPU、GPU與NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元），并支持INT8/FP16量化推理，以兼顧算力與功耗。目前，A級(jí)L2輔助駕駛場(chǎng)景下，域控制器需提供50–200TOPS（萬(wàn)億次運(yùn)算/秒）稠密算力；L3級(jí)別則需≥200TOPS；L4級(jí)別需≥1000TOPS；L5級(jí)別可達(dá)2000TOPS以上。但需要明確，盲目追求算力峰值不如優(yōu)化算法與算力利用率更具成本效益。

在接口設(shè)計(jì)上，域控制器需滿足多種車載網(wǎng)絡(luò)與傳感器總線標(biāo)準(zhǔn)。GMSL或FMC+CSI-2用于高速攝像頭輸入，IEEE802.3100Base-T1/1GBase-T1用于車載以太網(wǎng)，CANFD用于傳統(tǒng)控制總線，以及SPI、UART、I²C等低速擴(kuò)展接口。此外，域控制器還需提供多路LIN總線或FlexRay接口，以兼容各種執(zhí)行器和車身電子模塊。

為了確保功能安全與實(shí)時(shí)性，域控制器上的操作系統(tǒng)（OS）通常選擇符合ISO 26262 ASILD級(jí)安全要求的RTOS或微內(nèi)核操作系統(tǒng)，如Classic/Adaptive AUTOSAR、QNX、嵌入式Linux（車規(guī)版）或廠商自研車規(guī)OS（例如華為AOS/VOS）。這些系統(tǒng)通過(guò)內(nèi)核級(jí)安全隔離、優(yōu)先級(jí)搶占式調(diào)度及時(shí)間分區(qū)技術(shù)，保證碰撞預(yù)警等高優(yōu)先級(jí)任務(wù)毫秒級(jí)響應(yīng)，同時(shí)支持多任務(wù)并行、數(shù)據(jù)加密及OTA安全升級(jí)。

邊緣推理與執(zhí)行硬件

車端推理完成后，系統(tǒng)會(huì)輸出兩類關(guān)鍵結(jié)果。一是實(shí)時(shí)軌跡生成，用以驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向、加減速和懸架調(diào)節(jié)；二是場(chǎng)景理解與預(yù)測(cè)，用于人機(jī)交互顯示及冗余安全校驗(yàn)。決策指令最終要通過(guò)執(zhí)行硬件——線控轉(zhuǎn)向（SBW）、線控制動(dòng)（EBB/EHB）、線控驅(qū)動(dòng)和智能懸架來(lái)落實(shí)。

線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)替代了傳統(tǒng)機(jī)械連桿，通過(guò)電機(jī)直接驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向總成，使得轉(zhuǎn)向反饋可編程、響應(yīng)可預(yù)測(cè)，同時(shí)可與車速自適應(yīng)調(diào)整助力比；線控制動(dòng)系統(tǒng)以電子控制液壓或電機(jī)制動(dòng)為核心，可實(shí)現(xiàn)四輪獨(dú)立制動(dòng)，提高濕滑路面與急停場(chǎng)景下的安全性；線控驅(qū)動(dòng)則針對(duì)電動(dòng)或混動(dòng)平臺(tái)，通過(guò)電機(jī)扭矩分配實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)驅(qū)動(dòng)；智能懸架可動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)阻尼和高度，兼顧乘坐舒適與操控穩(wěn)定。

上述執(zhí)行機(jī)構(gòu)均配備反饋傳感器（如轉(zhuǎn)向角度編碼器、制動(dòng)壓力傳感器、懸架行程傳感器），形成閉環(huán)控制，并結(jié)合模型預(yù)測(cè)控制（MPC）或自抗擾控制（ADRC）算法精準(zhǔn)跟蹤軌跡，實(shí)時(shí)修正偏差，以應(yīng)對(duì)路面擾動(dòng)和動(dòng)態(tài)負(fù)載變化。

云端訓(xùn)練與車云閉環(huán)

僅靠車端推理還不足以應(yīng)對(duì)長(zhǎng)尾場(chǎng)景與快速演進(jìn)的算法需求，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要依靠云端超算平臺(tái)進(jìn)行大規(guī)模訓(xùn)練與驗(yàn)證。云端訓(xùn)練流程包括數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注質(zhì)檢、仿真合成、分布式訓(xùn)練和輕量化部署五個(gè)環(huán)節(jié)。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)必須滿足規(guī)模性（千萬(wàn)公里級(jí)真實(shí)數(shù)據(jù)與百億級(jí)仿真數(shù)據(jù)）、準(zhǔn)確性（多級(jí)標(biāo)注與一致性管控）和多樣性（覆蓋不同道路、氣候、交通習(xí)慣）三大要求，才能保證模型在長(zhǎng)尾CornerCase中的泛化能力。分布式超算集群通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)和大模型架構(gòu)，不斷優(yōu)化復(fù)雜場(chǎng)景下的決策策略，并使用剪枝、量化、蒸餾等技術(shù)生成適配車載算力的輕量模型。

在驗(yàn)證階段，依托多層次仿真體系與真實(shí)事故復(fù)現(xiàn)平臺(tái)，對(duì)新模型進(jìn)行場(chǎng)景回放測(cè)試和對(duì)抗性測(cè)試，確保算法在極端工況下的魯棒性。通過(guò)OTA技術(shù)將成熟模型下發(fā)車端，并在“影子模式”下持續(xù)采集實(shí)際路況數(shù)據(jù)，用于后續(xù)迭代，形成車云協(xié)同的全鏈路閉環(huán)，推動(dòng)系統(tǒng)性能不斷提升。

智能決策與行為規(guī)劃

感知模塊完成了環(huán)境與狀態(tài)的精準(zhǔn)還原，執(zhí)行機(jī)構(gòu)能穩(wěn)定控制車輛運(yùn)動(dòng)，而中間環(huán)節(jié)的“決策與規(guī)劃”則是自動(dòng)駕駛真正的“大腦”，它決定車輛下一步該怎么做、怎么做才安全。要想具備類似人類的駕駛行為，就必須讓系統(tǒng)能夠理解場(chǎng)景、預(yù)測(cè)他人行為并規(guī)劃自身路徑，這個(gè)過(guò)程包含策略規(guī)劃、路徑規(guī)劃和軌跡控制三個(gè)核心層級(jí)。

策略規(guī)劃（Behavior Planning）負(fù)責(zé)在高層決策空間中輸出當(dāng)前最合理的駕駛動(dòng)作，類似于“我要超車”“我要減速進(jìn)入匝道”這樣的選擇。常用的方法有狀態(tài)機(jī)（Finite State Machine）、規(guī)則樹（Decision Tree）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略網(wǎng)絡(luò)（Policy Network）。在具體實(shí)現(xiàn)中，一些方案會(huì)引入意圖識(shí)別模塊，對(duì)前車是否要變道、行人是否準(zhǔn)備穿越等進(jìn)行預(yù)判，從而提前調(diào)整本車行為策略。更先進(jìn)的系統(tǒng)采用基于Transformer的行為預(yù)測(cè)模型，通過(guò)軌跡歷史、車道信息和交通信號(hào)等多模態(tài)輸入，預(yù)測(cè)多目標(biāo)下一步行為意圖，并計(jì)算出行為優(yōu)劣得分。

路徑規(guī)劃（Path Planning）則以策略輸出為依據(jù)，在道路、障礙物和交通規(guī)則約束下，生成一條平滑且可行的路徑。這一層級(jí)常采用混合A*算法、貝塞爾曲線、樣條曲線（Spline）、狀態(tài)采樣（RRT）等方法，在地理坐標(biāo)系或車體坐標(biāo)系中構(gòu)建參考路徑。該路徑必須滿足車輛動(dòng)力學(xué)約束，比如最大轉(zhuǎn)向角、最小轉(zhuǎn)彎半徑、最大橫向加速度等，同時(shí)兼顧乘坐舒適性，比如避免急轉(zhuǎn)彎、避免在坑洼處產(chǎn)生劇烈顛簸，以造成駕駛員與乘客的不適感。

軌跡控制（Trajectory Control）負(fù)責(zé)將路徑轉(zhuǎn)換為連續(xù)控制命令，如期望速度、方向盤轉(zhuǎn)角、制動(dòng)強(qiáng)度等。在實(shí)現(xiàn)上，常用方法包括PID控制、前饋控制（Feed-forward）、MPC（模型預(yù)測(cè)控制）等。模型預(yù)測(cè)控制是一種較為先進(jìn)的方法，它將控制問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)帶約束的優(yōu)化問(wèn)題，在未來(lái)時(shí)域內(nèi)預(yù)測(cè)車輛響應(yīng)并迭代優(yōu)化，最終輸出一組最優(yōu)控制動(dòng)作序列。這一方法兼顧了動(dòng)態(tài)約束和響應(yīng)優(yōu)化，在城市工況下具有較強(qiáng)適應(yīng)性。

在如多車匯流路段、行人穿行密集區(qū)域等復(fù)雜交通環(huán)境下，單車智能很難完全勝任。這時(shí)，協(xié)同預(yù)測(cè)模塊開始發(fā)揮作用。通過(guò)集中式算法，系統(tǒng)不僅預(yù)測(cè)自車行為，還協(xié)同計(jì)算其他車輛與非機(jī)動(dòng)車的運(yùn)動(dòng)軌跡，構(gòu)建多主體博弈模型（Game-theoretic Planning），提升整體決策魯棒性。

功能安全與網(wǎng)絡(luò)安全

自動(dòng)駕駛系統(tǒng)不同于普通互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，它涉及人身安全，屬于典型的功能安全與信息安全高風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)。因此，系統(tǒng)架構(gòu)必須從設(shè)計(jì)之初就嵌入嚴(yán)密的功能安全機(jī)制，并構(gòu)建強(qiáng)韌的網(wǎng)絡(luò)安全防線，確保整車在面臨失效或攻擊時(shí)仍能保持受控狀態(tài)。

在功能安全層面，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需滿足ISO 26262標(biāo)準(zhǔn)的安全等級(jí)要求。根據(jù)潛在失效對(duì)人身安全的影響程度，功能單元被劃分為不同的ASIL等級(jí)（Automotive Safety Integrity Level），其中D級(jí)為最高等級(jí)，適用于轉(zhuǎn)向、制動(dòng)、加速等關(guān)鍵控制環(huán)節(jié)。設(shè)計(jì)時(shí)需要通過(guò)HARA（Hazard Analysisand Risk Assessment）識(shí)別系統(tǒng)中的潛在危險(xiǎn)事件，并為每個(gè)事件指定相應(yīng)的冗余方案與故障檢測(cè)機(jī)制。

如在剎車系統(tǒng)中，線控制動(dòng)控制器通常配有雙冗余通道，主通道用于正常工作，副通道為緊急備份。當(dāng)主控回路檢測(cè)到電壓失穩(wěn)或響應(yīng)異常時(shí)，副通道立即接管控制，確保制動(dòng)功能不中斷。此外，系統(tǒng)還需設(shè)置故障注入機(jī)制，通過(guò)定期模擬各種軟硬件故障來(lái)檢驗(yàn)應(yīng)急響應(yīng)能力。這種設(shè)計(jì)原則稱為“Fail Operational”，即即使系統(tǒng)部分失效，也能保障基本功能正常。

自動(dòng)駕駛系統(tǒng)與外部存在如OTA升級(jí)、云端模型同步、V2X通信等大量數(shù)據(jù)交互，這些通信都可能成為攻擊入口。為了避免被惡意遠(yuǎn)程控制或數(shù)據(jù)泄露，系統(tǒng)需符合ISO/SAE 21434網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)，并構(gòu)建多層安全架構(gòu)。首先是車載以太網(wǎng)防火墻（Firewall）與入侵檢測(cè)系統(tǒng)（IDS），用于隔離外部通信模塊（如T-Box）與核心控制器（如域控制器）之間的網(wǎng)絡(luò)通道；其次是端到端數(shù)據(jù)加密機(jī)制，采用TLS/SSL或DTLS加密通信通道，并通過(guò)數(shù)字簽名和證書機(jī)制驗(yàn)證數(shù)據(jù)完整性與來(lái)源可信性；第三是關(guān)鍵組件的安全啟動(dòng)（SecureBoot）和安全執(zhí)行環(huán)境（TEE），在系統(tǒng)每次啟動(dòng)時(shí)驗(yàn)證軟件鏡像完整性，防止固件被篡改或后門注入。

通過(guò)功能安全與信息安全的雙重保障，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)才能具備“可控、可解釋、可恢復(fù)”的技術(shù)特性，確保即使遭遇攻擊、故障或極端場(chǎng)景，也能維持可接受的安全水平。

車路協(xié)同與系統(tǒng)進(jìn)化

自動(dòng)駕駛并非孤立存在，它是未來(lái)智能交通系統(tǒng)的重要組成部分。為提升系統(tǒng)感知廣度與規(guī)劃前瞻性，當(dāng)前正逐步從“單車智能”向“車路協(xié)同”演進(jìn)。車路協(xié)同（V2X）技術(shù)通過(guò)低延遲、高可靠的無(wú)線通信，將道路基礎(chǔ)設(shè)施與車輛深度連接，實(shí)現(xiàn)交通信息共享與動(dòng)態(tài)協(xié)同決策。

V2X主要包括V2I（車與路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施通信）、V2V（車與車通信）、V2N（車與云平臺(tái)通信）和V2P（車與行人通信）四類場(chǎng)景。以V2I為例，當(dāng)前方路口紅綠燈狀態(tài)即將變化，系統(tǒng)可以通過(guò)V2I提前獲知信號(hào)燈配時(shí)，提前調(diào)整車速，減少不必要的急剎車和啟停，從而提升通行效率與乘坐舒適性；又如前方發(fā)生交通事故或臨時(shí)施工，傳統(tǒng)感知方式可能因視距遮擋無(wú)法感知，而路側(cè)單元（RSU）通過(guò)感知裝置提前感知并廣播警告信息，使后方車輛及時(shí)減速避讓。

V2X通信底層目前普遍采用基于蜂窩網(wǎng)絡(luò)的C-V2X（Cellular Vehicleto Everything）技術(shù)，它包括PC5直連（無(wú)需基站）和Uu網(wǎng)絡(luò)通信（需基站）兩種模式。前者適用于緊急避讓、交叉路口協(xié)同等低延遲場(chǎng)景，后者適合海量非緊急信息交換，如地圖更新、道路擁堵狀態(tài)廣播等。5G-V2X相較4G大幅提升了數(shù)據(jù)速率和時(shí)延指標(biāo)，通信延遲可縮短至1–5毫秒，滿足高速場(chǎng)景下的實(shí)時(shí)協(xié)同要求。

未來(lái)，車路協(xié)同將結(jié)合城市數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施與邊緣計(jì)算平臺(tái)，形成“車-路-云”三層協(xié)同架構(gòu)。城市交通管理中心通過(guò)匯總各類數(shù)據(jù)源，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)擁堵預(yù)測(cè)、綠波帶控制、應(yīng)急響應(yīng)路徑調(diào)度等高級(jí)功能；邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)則近距離處理路口信號(hào)配時(shí)、車輛軌跡融合、沖突點(diǎn)識(shí)別等任務(wù)，實(shí)現(xiàn)局部自治優(yōu)化。

隨著交通數(shù)字孿生系統(tǒng)的發(fā)展，城市將擁有一套實(shí)時(shí)更新的虛擬交通世界。每一輛車的運(yùn)動(dòng)軌跡、每一個(gè)紅綠燈的周期配時(shí)、甚至每一次交通流突變都將在虛擬空間中實(shí)時(shí)建模并預(yù)演。這一系統(tǒng)不僅服務(wù)于自動(dòng)駕駛，也將為城市交通規(guī)劃、應(yīng)急管理、事故追溯等提供有力支撐。

最后的話

自動(dòng)駕駛不是某一項(xiàng)單獨(dú)技術(shù)的進(jìn)步，而是一個(gè)系統(tǒng)工程的全面突破。從多模態(tài)感知到智能決策，從安全執(zhí)行到云端訓(xùn)練，從功能安全到網(wǎng)絡(luò)安全，再到車路協(xié)同的深入融合，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)是一張復(fù)雜但有序的技術(shù)網(wǎng)絡(luò)。每一層架構(gòu)、每一個(gè)模塊之間都要高度協(xié)調(diào)，才能最終支撐起一輛車在真實(shí)世界中實(shí)現(xiàn)“安全、自主”的駕駛。

未來(lái)，隨著算法大模型的應(yīng)用、芯片計(jì)算能力的增長(zhǎng)以及車路一體化的加速，自動(dòng)駕駛將從輔助階段邁向真正的無(wú)人化運(yùn)營(yíng)。但其最終能否大規(guī)模落地，不僅取決于技術(shù)是否“堆得起”，更取決于系統(tǒng)是否“跑得穩(wěn)、控得住、能協(xié)同”。只有建立起穩(wěn)定、通用、可持續(xù)優(yōu)化的自動(dòng)駕駛技術(shù)架構(gòu)，我們才能真正從“聰明的車”邁入“聰明的交通”，迎接更加高效、安全、綠色的出行新時(shí)代。

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       原文標(biāo)題 : 想實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，哪些技術(shù)非常關(guān)鍵？