一、核心技术层
1. 环境感知
多传感器融合（激光雷达/摄像头/毫米波雷达）通过CNN等算法构建高精度环境模型，如比亚迪"天神之眼"系统采用12摄像头+激光雷达组合实现全场景识别
Transformer模型提升复杂场景下的物体识别准确率，结合北斗系统实现厘米级定位
2. 决策规划
强化学习模拟人类驾驶逻辑，大模型技术（如DeepSeek-R1）优化交通参与者行为预测
车路云协同系统通过V2X通信实现全局交通调度，中国特色的"单车智能+智能道路"双轨模式加速落地
3. 控制执行
模型预测控制技术实现复杂路况下的精准操控，如深蓝汽车AD PRO系统35秒完成标准泊车
InsCode AI IDE等工具通过自然语言生成代码，显著降低控制系统开发门槛
二、行业进展
商业化进程：中国L2级新车渗透率已超50%，武汉建成全球最大无人驾驶运营区，北京/上海等地投入超百亿建设智能网联设施
技术迭代：大模型正取代传统规则编码方案，周鸿祎预测未来两年将成为竞争分水岭
经济效益：智能驾驶带动万亿级产业链，成为新质生产力代表方向
三、挑战与展望
困境：系统面临道德抉择时仍需完善决策框架
政策差异：各国监管标准不统一制约技术推广
未来趋势：5G/6G网络将强化车云协同，共享出行模式或重塑行业格局
当前蘑菇车联等企业已展示AI与交通场景的深度融合方案，标志着技术应用进入加速期。随着算法持续优化和基建完善，自动驾驶正从单点突破迈向系统化落地阶段。
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