​​智能网联汽车的核心技术涵盖环境感知、决策规划、控制执行、车路协同以及数据安全五大领域，通过多传感器融合、高精度定位、V2X通信等实现车辆智能化与网联化深度融合。​​

1. ​​环境感知技术​​
   通过激光雷达、毫米波雷达、视觉摄像头等传感器实时采集道路、行人、交通标志等信息，结合高精度地图与北斗定位系统（厘米级精度），构建车辆周围环境的数字孪生模型。恶劣天气下，多源传感器互补可提升感知可靠性。

2. ​​决策与规划技术​​
   基于人工智能的全局路径规划（如A*算法）与局部轨迹优化（如模型预测控制），结合深度学习对复杂场景进行行为决策（超车、避障）。云端协同计算可动态更新路线，应对突发交通状况。

3. ​​控制执行技术​​
   通过线控底盘（电子制动、转向）精准执行决策指令，支持自适应巡航、自动泊车等功能。高性能车规级芯片（如NXP S32G）满足实时控制需求，冗余设计保障系统安全性。

4. ​​车路云协同技术​​
   采用C-V2X通信实现车与车（V2V）、车与基础设施（V2I）的数据交互，边缘计算（MEC）降低时延。云平台整合路侧单元数据，优化区域交通流量，例如红绿灯动态配时。

5. ​​信息安全与隐私保护​​
   区块链技术确保数据不可篡改，加密通信（如TLS 1.3）防止V2X消息劫持，符合ISO/SAE 21434标准。车内以太网（带宽100Mbps以上）隔离关键控制域与娱乐域。

未来，随着5G-A/6G、大模型与车路云一体化发展，智能网联汽车将逐步实现L4级自动驾驶。企业需持续优化算法鲁棒性，同时加强跨行业标准协作。