随着人工智能（AI）技术的飞速发展，自动驾驶汽车正从科幻概念逐步走向现实。作为信息时代的重要技术革命之一，自动驾驶不仅将彻底改变人们的出行方式，还将重塑整个汽车产业和城市交通体系。
自动驾驶的实现依赖于硬件、软件、高精度地图及通信网络的协同配合，其核心技术主要包括以下几个方面：
1.传感器：自动驾驶的“眼睛”
自动驾驶汽车需要准确感知周围环境，而传感器正是其核心感知设备，主要包括：
激光雷达（LiDAR）：通过发射激光脉冲测量物体距离，构建高精度3D环境模型。其优势在于测距精准、响应速度快，但成本较高（单颗近万元）。目前百度Apollo、华为ADS等系统均采用该技术。
传统雷达与摄像头：成本较低，适合量产车型。例如“雷达+单目摄像头”方案可提供360°环境感知，但依赖庞大的样本数据库，若数据不足可能导致识别失败。双目摄像头可提升测距能力，但计算量较大。
2.高精度地图：厘米级导航的关键
传统导航地图仅提供道路级别信息，而高精度地图则能精确到车道级别，包含道路曲率、坡度、限速等数据，帮助自动驾驶系统提前规划路径。例如：
在无标志路段，高精度地图可提供默认限速信息；
在复杂路口，可优化转弯角度和车速，提高安全性与舒适性。
3.算法决策：AI驱动的“大脑”
自动驾驶的核心在于算法，目前主流方案包括：
基于规则的算法（Rule-Based）：依赖预设逻辑，适用于标准化场景；
深度学习（Deep Learning）：通过海量数据训练模型，适应复杂环境。
此外，V2X（车联网）技术让车辆能与交通信号灯、其他车辆及云端实时交互，进一步提升决策准确性。
目前，全球自动驾驶技术主要分为两大阵营：
渐进式（L2→L5）：以传统车企（如特斯拉、丰田、大众）为主，逐步从辅助驾驶向完全自动驾驶过渡。
跨越式（直接L4/L5）：以Waymo（谷歌）、Cruise（通用）、Argo AI（福特&大众）等科技公司为代表，专注于Robotaxi（无人驾驶出租车）和货运自动驾驶。
中国自动驾驶发展呈现“政企协同+车路协同”特色：
政策驱动：国家层面出台《智能网联汽车道路测试管理规范》，地方政府（如北京、上海、深圳）开放测试区。
车路协同（V2X）：中国更强调“智慧道路+智能汽车”结合，通过5G、高精地图、路侧设备提升自动驾驶安全性。
科技公司+车企合作：百度Apollo、华为、小鹏、蔚来等企业推动L4级自动驾驶研发。
国家级政策：2020年《智能汽车创新发展战略》明确2025年L2/L3级自动驾驶普及，2030年L4级落地，2023年工信部发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，允许L3级自动驾驶汽车上路。
地方试点：北京亦庄、上海临港、深圳等地开放自动驾驶测试区；广州、武汉等地允许Robotaxi收费运营。
目前，市场上的许多新车配备了驾驶支援级的辅助功能和少数部分自动化级系统，我们通过多种自动驾驶技术来展示这些功能。
（一）倒车车侧预警系统
倒车车侧预警系统(Rear Cross Traffic Alert，RCTA)可以保证驾驶员在倒车时，如果后方有横向来车，会通过信号灯或警报声来提醒驾驶员注意，及时刹车或转向，以避免发生碰撞和剐蹭，如图所示。虽然这项技术无法与正确的观察相媲美，但它还是具有一定的辅助作用。
倒车车侧预警系统示意图
（二）车道保持辅助系统
车道保持辅助系统(Lane Keep Assist，LKA)可以使用前视摄像头来检测汽车是否无意中偏离了车道，如图所示。根据车辆的行驶情况，系统将向驾驶员提出声音或视频警告，或者在一些高端车辆上，系统将会自动把车辆安全地转向其正确的车道。
车道保持辅助系统示意图
（三）交通标识智能识别系统
交通标识智能识别系统(Traffic Sign Recognition，TSR)能使用摄像头扫描道路标志，然后将信息传递到汽车仪表盘或信息娱乐显示屏，如图所示。传递过来的信息会长时间保持在屏幕上，直到周边交通标志发生变化，所以在这种情况下司机处于被动状态。
交通标识智能识别系统示意图
尽管该系统可能会被高速公路上的临时道路标志或矩阵标志“欺骗”，但我们可以把它想象成汽车的一双额外眼睛，这双眼睛可能会在汽车行驶在不熟悉的道路上时派上用场。在一些汽车上，该系统可以实现根据道路标志来限制车速的目的。
（四）自动紧急制动系统
自动紧急制动系统(Autonomous Emergency Braking，AEB)使用传感器来测量车辆与其他车辆的距离和车辆的相对速度，如果系统发觉驾驶员对危险没有警觉，则会向驾驶员发布警报。
也就是说，自动紧急制动系统使用摄像头或雷达传感器来监视车辆前方的交通情况，当车辆距离前车太近时，系统会向驾驶员发出警告，甚至在系统感觉到即将发生碰撞时启动刹车。
自动紧急制动系统示意图
（五）盲点信息系统
盲点信息（或盲点监控）系统(Blind Spot Detection，BSD)通常使用安装在车门后视镜中的后置数码相机或雷达传感器来检测进入汽车盲点的车辆。一旦车辆进入驾驶员观察视线的死角区域，将会在车门后视镜内或A柱内显示警示灯。如果驾驶员在盲点区域开始改变车道，系统会通过视觉、听觉或触觉等方式向驾驶员发出警告，提示危险。
盲点信息系统示意图
从理论上讲，该技术应该可以减少高速公路或双车道上因车辆突然变道所引发的碰撞事故的次数，但并不会消除驾驶员要根据情况检查车辆后视镜或肩部视野的需要。
（六）泊车辅助系统
泊车辅助系统(Auto Parking Assist，APA)会自动驾驶汽车进出侧方和标准的停车位，如图10-6所示。驾驶员如果想要启动泊车辅助系统，就需要在仪表板或触摸屏上按下相应的按钮，然后才能使用泊车辅助系统的指示器，让车辆搜索到合适的停放空间。系统会运用相机和传感器测量停放空间的大小，通常会自动寻找比汽车体积大20%的空隙。有些泊车辅助系统还包括退出停车位的选项。
泊车辅助系统示意图
虽然泊车辅助系统擅长测量空间大小并检测汽车和建筑物，但在开启泊车辅助系统后，驾驶员仍然要对行人、骑自行车的人、网状围栏和动物保持时刻警惕，因为一旦汽车静止不动，系统就会挂入倒挡并让汽车自动转向。因此，在开启泊车辅助系统后，驾驶员仍然需要控制着油门、刹车和离合器，其他操作可由车辆来实施。
（七）自适应巡航控制
自适应巡航控制(Adaptive Cruise Control，ACC)技术就是使用雷达或传感器来调整车辆的速度，以匹配当前的交通流量。有些系统如今已经接近完全自主。
自适应巡航控制示意图
ACC技术与标准巡航控制类似，它可以让车辆保持恒定的速度，但也会让车辆加速或减速，以适应当前的交通状况。如果前方的车辆开始减速，则车辆的发动机管理系统将采取相应措施，必要时实施刹车。如果驾驶员没有及时做出反应，系统则会发出声音和视频警告驾驶员。此外，还有交通堵塞辅助系统，可以应用于处理交通拥堵区域车辆的制动和加速操作。
（八）自适应远光灯
自适应远光灯（或远光灯辅助）(Adaptive Driving Beam，ADB)可以使用安装在后视镜上的传感器来检测附近的光源（如前灯或尾灯），以让车灯自动在高光束和近光束之间进行切换。如果车辆行驶在农村道路上，这项技术可以发挥很大的作用，因为它消除了驾驶员手动调整光型的需要。但是，在城市地区和高速公路上，该项设备所发挥的作用就相对有限。
自适应远光灯示意图
目前自适应远光技术也存在一定的缺陷，有些系统无法对迎面而来的车辆及时做出反应，这会让驾驶员无法及时调整远光的光型。矩阵LED远光灯的使用使这一情况得以改善，矩阵LED远光灯通过使用多个单独的灯光，可以将光束直接照射在迎面而来的车辆上，同时在其他区域也能照射全光，这样就能让驾驶员及时控制自己车灯发出的光束。
（九）驾驶员警告系统
驾驶员警告系统(Driver Alert System，DAS)能感知驾驶员何时开始感到疲劳并且需要休息，它主要是对驾驶员的行为进行监控。不稳定的方向盘运动轨迹和车道偏差都是驾驶员开始感到困倦的潜在线索。一旦系统发现驾驶员出现这些行为，系统就会在汽车屏幕上视觉显示提醒信号。提醒信号通常是咖啡杯，也可能伴随着可以听见的信号，提醒司机需要休息。警告将会一直重复，直到司机采取了相应的措施为止。
驾驶员警告系统示意图
（十）Car-to-X车辆通信系统
汽车使用Car-to-X车辆通信系统后，该系统在道路上检测到的一些危险情况的信息可供其他所有开启了Car-to-X车辆通信系统的用户使用。这些信息可能包括道路上的冰块或弯道上的交通拥堵。
（十一）远程遥控泊车辅助系统
远程遥控泊车辅助系统(Remote Parking Asist，RPA)可以让驾驶员通过操作智能手机应用程序将车辆操纵到狭小的空间或车库中。当驾驶员停车后，如果左右两侧车位都已经有车停泊，则驾驶员自己很难把车门打开。RPA能完美解决这一问题。在RPA的帮助下，驾驶员找到空车位后，只需把车辆挂入停车挡位就可以离开车辆，然后在车外通过手机发送泊车指令，控制并观察车辆完成整个泊车操作。