早就有這樣一種說法：汽車的電動化之后，是智能化。這種觀點的正確與否，只能交給時間來回答。但當下的現實情況是，的確有多方力量在強推汽車電氣化、智能化的發展。那么，應該如何理解智能駕駛系統？其底層邏輯是怎樣的？

本文試作一點分析，以拋磚引玉，如有疏漏，敬請指出。有一點需要提前說明的是，本文把座艙智能化作為寬泛意義上的“智駕系統”一并納入討論了，畢竟再智能的車輛也是為人的駕駛&乘車體驗服務的（當然，從產業發展、社會經濟角度出發，可能并不是……）。

以下，enjoy。

智駕系統概念的澄清

什么是智駕系統？智駕系統即智能駕駛系統，集成了各種傳感器、決策算法、執行機構和高精度地圖等多種技術和設備，目的是實現不同程度的自動化駕駛，以輔助或替代人來開車，并提供舒適的駕駛體驗。

這里我們粗略地將其分成兩個部分，一是自動化駕駛部分，二是駕駛舒適度部分。

1、關于自動化駕駛

這不是新鮮概念了，根據中國《汽車駕駛自動化分級》，智能駕駛可分為6個等級，其中L0-L2為駕駛輔助，L3-L5為自動駕駛。用直白的話來解釋，就是L1大體上可以解放手或者腳；L2理論上可以同時解放手和腳；L3可以解放人眼；L4-L5連大腦也可以解放。這是一個漸進的過程，而隨著等級的上升，對軟硬件的配置要求也不斷提高。以萬眾矚目的芯片為例，實現L2到L3，算力需要從24Tops跨越到300Tops。

【注：芯片的算力單位“Tops”是“Tera Operations Per Second”的縮寫，表示處理器每秒鐘能夠進行一萬億次（10^12）操作。這里的“操作”通常指的是某種基本的數學或邏輯運算，具體含義會根據芯片類型和應用場景有所不同。

在人工智能（AI）領域，尤其是涉及深度學習和神經網絡的場合，Tops通常用來衡量芯片在執行機器學習任務時的計算能力，這些任務常常涉及到大量的矩陣乘法、卷積運算等。這里的“操作”一般是指對整數或浮點數進行的加法、乘法等基礎計算單元，它們構成了神經網絡中大規模數據處理的基礎。

對于專門針對AI應用設計的芯片，如圖形處理器（GPU）、張量處理器（TPU）、現場可編程門陣列（FPGA）或專用集成電路（ASIC）等，Tops算力常用來評估其在處理神經網絡模型時的性能。例如，一個宣稱具有100 Tops算力的AI芯片，理論上每秒可以完成100萬億次指定類型的運算操作。】

自動化駕駛這部分涉及到的技術與組件很多，感知模塊中有攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、超聲波傳感器等，用于實時收集車輛周圍環境的視覺、距離、速度等信息——有了信息才能決策。決策板塊基于深度學習、計算機視覺、路徑規劃等算法，處理感知數據，理解環境、識別障礙物、預測動態變化，并制定安全、高效的行駛策略，而后根據決策結果，通過電子穩定程序（ESP）、線控轉向、線控制動等技術精準控制車輛的加速、減速、轉向等動作。同時，利用GPS、慣性導航、高精度地圖等技術，精確確定車輛位置，并提供道路結構、交通規則、限速等信息。

2、關于駕駛舒適度

這里重點討論座艙智能化。

智能座艙是汽車內部空間的一種高級形態，它通過深度融合信息技術、人工智能、物聯網等前沿科技，對傳統汽車座艙進行數字化、智能化改造，旨在提供更加便捷、舒適、個性化的人車交互體驗以及豐富的車內娛樂等服務。

智能座艙的一個重要特征，就是人機交融程度無限提升。從界面上講，多屏聯動已很普遍，大尺寸液晶儀表盤、中央觸控屏、副駕駛娛樂屏、抬頭顯示（HUD）等多屏配置，讓信息的直觀展示和操作無縫切換。語音交互方面，語音識別和自然語言處理技術讓人能通過語音來喚醒、控制車輛的一些功能，減少駕駛員視線離開道路的時間。

智能互聯與服務集成是智能座艙的另一個重要維度，比如為人廣泛熟知的OTA升級——支持軟件在線更新，包括操作系統、應用程序、駕駛輔助系統、動力系統控制等，確保座艙功能與時俱進。此外，還有人們更熟悉的資源整合：各類移動應用、內容平臺、智能家居等外部資源大匯聚，讓汽車成了個人生活、工作、娛樂的一個延伸空間。而通過采用靈活的硬件平臺和開放的軟件接口，可以讓第三方開發者的創新應用與服務快速接入，持續豐富座艙功能。

其他的方面，還有智能空調系統、健康監測等，就不贅述了。

智駕系統技術拆解

前面說了，智駕系統是多種技術的整合。其涵蓋了多個科學與工程領域的專業知識和技術應用，包括而不限于傳感器技術、計算機視覺、機器學習、控制理論、無線通信、高精度地圖、車輛動力學等。下面我們對智駕系統的關鍵技術基礎進行一些拆解，主要適合對技術不太了解的朋友查閱。

1、傳感器技術

（1）視覺傳感器：

包括高清攝像頭，用于捕捉車輛周圍環境的彩色圖像，用于識別車道線、交通標志、行人、其他車輛等。

（2）雷達傳感器：

-毫米波雷達（MMW）：利用毫米波電磁波探測物體的距離、速度和角度信息，適用于全天候條件，尤其擅長探測運動物體。

-激光雷達（LiDAR）：發射激光脈沖并測量反射回波，生成高精度的三維點云圖，用于精確描繪環境形狀、障礙物位置及距離。

（3）超聲波傳感器：

用于短距離探測，主要用于泊車輔助、低速防碰撞等場景。

（4）慣性測量單元（IMU）：

包含陀螺儀和加速度計，用于測量車輛的姿態、角速度和加速度，提供車輛自身運動狀態信息。

2、計算機視覺與機器學習

（1）圖像處理與識別：

對攝像頭采集的圖像進行濾波、特征提取、對象檢測與識別，識別車道、交通標志、行人、車輛等關鍵要素。

（2）深度學習：

利用卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、Transformer等模型進行目標檢測、語義分割、行為預測等復雜任務，提升感知的準確性和魯棒性。

（3）傳感器融合：

將多種傳感器的數據進行融合處理，消除噪聲、提高精度，生成統一的環境模型。

3、高精度定位與地圖服務

（1）全球衛星導航系統（GNSS）：

如GPS、北斗等，提供車輛的粗略地理位置信息。

（2）差分GPS（DGPS）、RTK（Real-Time Kinematic）或PPP（Precise Point Positioning）技術：

提高定位精度至厘米級別。

（3）高精地圖：

包含道路幾何信息、交通標志、路沿、車道線等詳細數據，為自動駕駛決策提供參考。

4、無線通信技術（V2X）

（1）車輛與基礎設施通信（V2I）：

通過DSRC（專用短程通信）或C-V2X（蜂窩車聯網）技術，車輛與交通信號燈、路側單元等設施交換信息，提前獲知交通狀況、紅綠燈狀態等。

（2）車輛間通信（V2V）：

車輛之間直接交換位置、速度、行駛意圖等信息，增強對周圍車輛動態的感知，預防潛在碰撞。

5、路徑規劃與決策制定

（1）路徑規劃算法：

基于環境感知結果和高精地圖信息，計算出安全、高效的行駛路徑，考慮交通規則、道路限制、動態障礙等因素。

（2）行為決策：

根據路徑規劃結果、交通規則和實時環境變化，決定車輛的速度、方向、變道時機等駕駛行為。

6、車輛控制與執行

（1）線控技術：

包括線控轉向、線控制動、線控油門等，通過電信號而非機械連接控制車輛，實現快速、精確的車輛操縱。

（2）控制算法：

如模型預測控制（MPC）、滑模控制等，確保車輛按照規劃路徑精確行駛，應對各種駕駛工況。

7、系統安全與冗余設計

（1）故障檢測與診斷：

監測各子系統健康狀態，及時發現并隔離故障。

（2）冗余硬件：

關鍵傳感器、計算單元、執行器等具備備份，確保單一故障不影響系統整體功能。

（3）功能安全（ISO 26262）：

遵循國際功能安全標準，進行系統設計、開發、驗證，確保在預期及異常情況下系統的安全性能。

8、人機交互與用戶界面

（1）駕駛員監控系統：

監測駕駛員狀態，確保其在需要時保持警覺并準備接管駕駛。

（2）用戶界面設計：

清晰呈現自動駕駛狀態、系統提示、接管請求等信息，保證駕駛員與系統的有效溝通。

一些關于產業的碎碎念

從技術和產業鏈發展階段來看，智駕系統的感知環節基本實現了國產替代，車載攝像頭、毫米波、超聲波雷達都已實現自產。國內激光雷達企業技術路線多元化，具備集成能力。

決策環節技術壁壘較高，國內相關產業鏈總體處于技術攻堅階段。應用軟件算法在加速發展，自主AI芯片已可滿足駕駛輔助需求，部分廠商更是推出了高階自動駕駛芯片。智能駕駛的AI芯片要做到完全自主可控，可能還需要一點時間。

執行環節正處于起步階段，實現充分的商業化落地還需時日。而隨著國內整車和零部件企業逐漸成熟，有望盡快實現國產替代。

根據前面的拆解，可以看到智駕系統產業鏈涵蓋了傳感器、計算平臺、軟件算法、高精地圖、V2X通信、云服務等多個環節，各環節企業通過合作與聯盟，如百度Apollo生態、阿里AliOS智慧出行等，推動技術整合與資源共享。同時，傳統車企、科技公司、互聯網企業、電信運營商等跨行業合作愈發頻繁，共同開發自動駕駛解決方案。如寶馬-英特爾-Mobileye聯盟，華為與多家車企的戰略合作等。

智駕系統真有必要嗎？

現在，讓我們回歸一個最底層的問題：智駕系統到底有什么用？發展它的目的到底是什么？

是為了提升行車安全？從輔助駕駛的角度，智駕系統的確能幫助人更容易地駕車，但問題是人是懶惰的動物，凡事都想自己省事。智駕系統和人專注開車之間的平衡是很微妙的。從長線來看，我們可以說自動駕駛將解放人類駕駛員，可安全真的能保障嗎？人真的有一天能完全把非固定軌道的交通工具交給科技來駕駛？道路智能化和法律法規跟得上嗎？

那么，是為了緩解交通擁堵？智駕系統具備智能路徑規劃和交通流量管理能力，能夠根據實時路況自動調整行駛路線，這在一定程度上的確可以躲避擁堵路段，提高道路使用效率，緩解城市交通壓力。但問題是，路的選擇是有限的，很多時候并沒有那么多條路去切換。

或許在當下，更切合實際的價值點是產業和經濟價值。智駕系統和新能源車風潮綁定在一起，帶動著汽車、IT、通信、大數據、人工智能等多個行業的深度融合與創新，促進了新技術、新產品、新業態的涌現，為經濟增長注入新動能。同時，自動駕駛還將催生新的商業模式，如出行服務、數據服務等。

以上，我們從比較淺的層面對泛“智駕系統”進行了些許梳理，提出了一些個人看法，相信其內涵還將隨著技術和產業的演進而不斷發生變化，讓我們拭目以待。