隨著人工智能（AI）技術的飛速發展與深度滲透，智能網聯汽車產業正迎來一場前所未有的變革。以AI為核心驅動力，融合了先進傳感、高精定位、車路協同、大數據與云計算等前沿技術的智能網聯汽車，已從概念走向現實，并加速駛入產業化、規模化發展的“快車道”。其相關技術研究正以前所未有的廣度和深度展開，成為全球科技競爭與產業布局的戰略高地。
一、AI技術：智能網聯汽車的“智慧大腦”
AI是智能網聯汽車實現環境感知、決策規劃與控制執行的核心。在感知層面，基于深度學習的計算機視覺技術，使得車輛能夠精準識別行人、車輛、交通標志及復雜路況；多傳感器融合算法則如同為汽車裝上了“敏銳的眼睛”和“耳朵”，實現了對周圍環境的360度無死角理解。在決策層面，強化學習、行為預測等AI算法，使車輛能夠像經驗豐富的駕駛員一樣，進行實時、高效、安全的路徑規劃與行為決策，應對城市復雜交通場景的挑戰。
二、關鍵技術集群的協同演進
智能網聯汽車的發展絕非單一技術的突破，而是一個龐大技術集群的協同創新與系統集成。
- 高精度感知與定位技術：激光雷達、毫米波雷達、攝像頭與高精地圖、北斗/GNSS、慣性導航單元（IMU）的深度融合，構建了厘米級定位與實時環境建模能力，是實現高級別自動駕駛（L3及以上）的基石。
- 車聯網（V2X）通信技術：基于5G/5G-A乃至未來6G的C-V2X技術，實現了車與車（V2V）、車與路（V2I）、車與人（V2P）、車與云（V2C）的全方位信息交互。這如同為車輛安裝了“順風耳”和“千里眼”，能超視距感知風險，協同優化交通流，極大提升安全與效率。
- 車載計算平臺與電子電氣架構：面向集中化的域控制乃至中央計算平臺正在成為主流，其強大的算力是運行復雜AI模型的硬件保障。汽車電子電氣架構從分布式向域集中式、中央集中式演進，為軟件定義汽車（SDV）和功能的持續迭代升級提供了基礎。
- 云控基礎平臺與大數據：云端平臺匯聚海量車輛數據，通過AI算法進行模型訓練、仿真測試、交通管理以及為車輛提供持續的OTA（空中下載）升級服務，形成“云-管-端”一體化的閉環生態系統。
三、研究熱點與未來趨勢
當前技術研究正向更深層次、更廣維度拓展：
- 端到端自動駕駛：探索從傳感器原始數據直接輸出控制指令的端到端AI模型，旨在簡化系統架構，提升響應速度與整體性能。
- 車路云一體化融合控制：研究如何更高效地協同車輛智能、路側智能與云端智能，實現區域乃至全局最優的交通調度與管理。
- 信息安全與功能安全：隨著系統復雜度和網聯化程度提升，構建覆蓋芯片、系統、通信、數據全鏈條的縱深防御安全體系成為重中之重。
- 大模型在車端的應用：探索自動駕駛大模型、車載交互大模型等，以提升系統的認知智能與擬人化交互體驗。
- 商業化落地與法規標準：L2+/L3級輔助駕駛的規模化量產正加速推進，與之配套的測試驗證方法、責任認定、數據安全、基礎設施標準等法規體系研究同樣緊迫。
四、
AI的深度賦能，正將智能網聯汽車從“功能機”時代帶入“智能體”時代。技術研究的蓬勃發展為產業注入了強大動能，但同時也面臨著技術長尾問題、成本、法規、倫理等多重挑戰。唯有堅持技術創新與產業協同，加速關鍵核心技術攻關，完善標準法規與基礎設施，方能真正讓智能網聯汽車平穩、安全地馳騁在發展的快車道上，最終重塑人類的出行方式與社會生活圖景。
