智能网联汽车技术工作内容涵盖​​环境感知、决策控制、通信互联、系统集成​​四大核心领域，通过多传感器融合、人工智能算法和车联网技术实现车辆智能化与网联化协同。​​关键技术包括高精度定位、多源数据融合、V2X通信、网络安全防护​​，需跨学科团队协作完成研发到落地的全流程。

1. ​​环境感知技术​​：通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器实时采集车辆周围环境数据，结合深度学习算法识别行人、车辆、交通标志等目标，为自动驾驶决策提供依据。例如，多传感器融合技术可提升恶劣天气下的感知精度。

2. ​​决策与控制模块​​：基于感知数据规划路径，通过控制算法驱动转向、制动等执行机构。需解决复杂场景下的实时决策问题，如拥堵路况的跟车策略或紧急避障。部分企业采用强化学习优化决策模型。

3. ​​车联网与通信技术​​：依托5G/V2X实现车与车、车与基础设施的毫秒级通信，支持协同驾驶功能（如绿灯通过速度建议）。需兼容DSRC、C-V2X等协议，并确保低延迟与高可靠性。

4. ​​系统集成与测试验证​​：将硬件（域控制器、传感器）与软件（操作系统、中间件）整合为完整系统，通过仿真测试、封闭场地及开放道路测试验证功能安全。例如，ISO 26262标准要求覆盖99%以上的极端场景。

5. ​​数据安全与隐私保护​​：设计加密通信、入侵检测机制防止远程劫持，同时匿名化处理用户位置等敏感信息。欧盟GDPR等法规对数据跨境存储有严格要求。

智能网联汽车技术需持续迭代以应对长尾场景，未来工作将更聚焦​​AI算法轻量化、低成本传感器量产、法规适配性优化​​。从业者需关注功能安全（如SOTIF）与预期功能安全的平衡。