自动驾驶七大核心技术是实现车辆自主驾驶的关键支柱，包括传感器融合、决策规划、高精度定位、V2X通信、人机交互、高精地图和线控执行。 这些技术协同工作，使车辆能像人类一样感知环境、思考决策并精准执行，目前L3级技术已成熟商用，L4/L5级正加速验证。
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传感器融合
自动驾驶的“眼睛”由摄像头、激光雷达、毫米波雷达等组成，通过多源数据互补提升环境感知可靠性。例如摄像头识别颜色和文字，激光雷达构建3D模型，毫米波雷达穿透雨雾，融合算法则解决传感器间的冲突，确保全天候精准感知。 -
决策规划
基于规则和AI的混合决策系统是车辆的“大脑”。规则系统确保基础安全（如变道条件），而AI通过深度学习应对复杂场景（如突发障碍避让），使决策兼具严谨性和灵活性。 -
高精度定位
厘米级定位依赖组合导航技术，如GPS、IMU惯性导航与SLAM实时建图。高精地图进一步将车辆位置锁定至车道线内，即便在隧道或山区也能通过惯性推算保持定位连续性。 -
V2X通信
车联网技术实现车与车、路、云的实时数据交换，例如提前预警盲区车辆或红绿灯状态。加密认证和冗余设计可抵御黑客攻击，保障通信安全。 -
人机交互（HMI）
通过语音、触控或生物监测（如疲劳检测）实现人车协同。L3级系统需在接管请求时快速唤醒驾驶员，而L4级可主动与行人交互（如灯光示意让行）。 -
高精地图
L3级以上自动驾驶的必备“记忆”，包含车道曲率、坡度等静态数据，以及实时交通事件等动态信息。矢量建模和众包更新技术确保地图鲜度。 -
线控执行
电子化转向、制动和驱动系统直接响应控制指令，取代传统机械传动，实现毫秒级精准操控，如线控制动可在0.1秒内完成紧急刹停。
随着大模型和轻量化地图技术的突破，自动驾驶正从“多传感器堆叠”向“重感知+轻地图”演进。未来，核心技术的成本下探和法规完善将加速全无人驾驶的商业化落地。