智能驾驶技术

概念定义

智能驾驶技术，简称“智驾”，是车辆在无人工干预或仅有限人工干预的情况下，依靠人工智能、传感器融合、高精度地图与实时决策算法，完成环境感知、路径规划和运动控制的技术体系。其主要环节涉及网络导航、自主驾驶和人工干预，技术内容覆盖车辆对环境的识别、对行驶路径的规划，以及对车辆运动的控制。

按国际汽车工程师协会（SAE）的分级标准，驾驶自动化分为L0至L5六个等级。其中，L4为高度自动驾驶，系统可在限定场景下承担全部驾驶任务；L5为完全自动驾驶，系统可在任意场景下承担全部驾驶任务。自动化等级与系统承担驾驶任务的范围相关。

智能驾驶的技术栈由“感知—决策—执行”三大部分组成。感知层获取车辆周边的环境信息，决策层利用这些信息进行目标识别、行为预测和路径规划，执行层再将规划结果转化为车辆的转向、制动与油门控制，形成从环境信息输入到车辆动作输出的技术链路。

感知层通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器获取环境信息，并结合多源传感器融合技术，为后续决策提供输入。环境感知与高精度地图共同构成智能驾驶技术体系中的信息基础。

决策层利用深度学习、强化学习等方法，完成目标检测、行为预测与路径规划。目标检测对应环境中目标的识别，行为预测面向目标后续行为的判断，路径规划则面向车辆行驶路径的生成。这些环节将感知信息转化为可供车辆执行的驾驶决策。

执行层通过线控底盘实现转向、制动与油门控制，将决策结果落实为车辆运动。运动控制与上游的环境感知、路径规划相衔接，构成智能驾驶完成驾驶任务的执行部分。

智能驾驶技术应用于车辆自主驾驶及有限人工干预下的驾驶任务，涉及网络导航、环境感知、路径规划和运动控制。其应用范围与自动化等级相联系：L4系统在限定场景中承担全部驾驶任务，L5则对应任意场景下的全部驾驶任务。

多模态大模型已被引入智能驾驶研究，相关模型包括DriveMLM、LM-Drive。这类研究将大语言模型与驾驶状态对齐，探索闭环端到端驾驶，使语言模型参与驾驶信息处理与决策。

智能驾驶仍面临长尾场景、可解释性与法规伦理等挑战。这些问题分别涉及复杂场景的处理、系统决策的理解，以及自动化驾驶行为所对应的法规与伦理要求。