智能驾驶

概念定义

智能驾驶，简称“智驾”，是车辆在无人工干预或仅有有限人工干预的情况下，依靠人工智能、传感器融合、高精度地图及实时决策算法，完成环境感知、路径规划与运动控制的技术体系。其主要环节包括网络导航、自主驾驶和人工干预，涉及车辆对环境信息的获取、驾驶行为的决策，以及转向、制动和油门的控制。

智能驾驶的技术链条可分为“感知—决策—执行”三部分。感知环节通过车载传感器获取周围环境信息；决策环节处理这些信息，识别目标、预测行为并规划行驶路径；执行环节将规划结果转化为车辆的实际动作。环境感知、路径规划与运动控制共同构成车辆自主完成驾驶任务的基础。

人工智能与实时决策算法用于处理驾驶过程中的信息和决策问题，传感器融合用于整合多源环境信息，高精度地图则是这一技术体系的组成部分。不同环节相互衔接，使环境信息能够转化为车辆控制指令。

感知层采用摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器获取环境信息，并通过多源传感器融合形成后续决策所需的信息输入。

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。目标检测用于识别环境中的目标，行为预测面向目标的行为变化，路径规划则确定车辆的行驶路径。

执行层通过线控底盘实现转向、制动与油门控制，将决策和规划结果落实为车辆运动。

国际汽车工程师协会（SAE）的驾驶自动化分级包含L0至L5六个等级。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。限定场景与任意场景的区别，是理解这两个等级应用范围的关键。

多模态大模型已被引入智能驾驶研究，相关模型包括DriveMLM和LM-Drive。这类研究将大语言模型与驾驶状态对齐，用于闭环端到端驾驶。智能驾驶仍面临长尾场景、可解释性，以及法规和伦理等方面的挑战。