高级驾驶辅助系统（ADAS）

高级驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems，简称ADAS），是指利用安装在车辆上的传感器、通信、决策及执行等装置，实时监测驾驶员、车辆及其行驶环境，并通过信息提示或运动控制等方式辅助驾驶员执行驾驶任务或主动避免/减轻碰撞危害的主动安全技术的总称。它并非单一技术，而是传感器、高性能计算单元与复杂算法协同工作的系统集合，是通往更高等级自动驾驶不可或缺的技术基石。

发展历程

ADAS的发展经历了从机械电子化到环境感知智能化的演进历程。20世纪50年代，动力转向、巡航控制等机械装置率先出现，降低了驾驶操作负担。1978年，梅赛德斯-奔驰与博世合作推出量产防抱死制动系统（ABS），其“传感器-ECU-执行器”架构成为后续辅助系统的标准范式。90年代，牵引力控制系统（TCS）与电子稳定程序（ESP）相继问世，标志着车辆控制从纵向控制向横向稳定性控制升级。

21世纪初，计算机与传感器技术的突破推动ADAS从“车辆状态控制”转向“环境感知”，自适应巡航控制（ACC）、车道保持辅助（LKA）、自动紧急制动（AEB）等功能陆续落地。进入2020年代，ADAS进一步向高度集成的领航辅助（NOA）类功能发展，L2级系统已成为市场主流。

系统构成

ADAS系统通过感知、决策、执行三个层面形成一个完整的数据闭环。

感知层是系统的“眼睛”和“耳朵”，由多种车载传感器组成。摄像头负责视觉识别，进行物体识别、车道线检测和交通标志识别等任务；毫米波雷达负责精确测量物体的距离和速度，且在恶劣天气下表现稳健；激光雷达（LiDAR）则能生成高精度的三维点云数据，实现精确的距离测量和环境建模；超声波传感器主要用于近距离的障碍物探测，服务于低速泊车场景。截至2025年，多传感器融合已成为行业共识，通过整合不同传感器的优势数据来弥补单一传感器的局限性。

决策层是系统的“大脑”，由高性能计算平台（如英伟达Orin X、华为MDC810等）和复杂算法组成，负责处理感知层海量数据并进行实时推理决策。算法与AI学习能力是决定ADAS能力上限的关键。

执行层则通过线控转向、线控制动、线控驱动等底盘执行机构，将决策层的指令转化为具体的车辆控制动作。

主要功能与分级

ADAS所涵盖的功能十分广泛，常见的包括自适应巡航（ACC）、自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）、车道偏离警告（LDW）、盲点监测（BSW）、交通标志识别（TSR）、自动泊车等。

根据国际自动机工程师学会（SAE）的分级标准，当前市场上的ADAS主要涵盖L1（驾驶员辅助）和L2（部分驾驶自动化）两个级别，系统负责执行车辆的纵向或横向控制，但驾驶员仍是绝对的责任主体，需全程监控并随时准备接管。2026年1—2月，中国具备L2级组合驾驶辅助功能的乘用车新车渗透率已达到69.15%。

产业现状与趋势

ADAS正处于快速普及与规范化发展的关键阶段。2025年4月，中国汽车工业协会发布倡议，要求车企规范驾驶辅助功能的宣传与命名行为，明确区分“辅助驾驶”与“自动驾驶”的概念界限。2026年，工信部就《智能网联汽车组合驾驶辅助系统安全要求》强制性国家标准征求意见，对系统安全提出更严格的要求。

技术层面，ADAS正从分布式架构向集中式域控架构演进，功能集成度不断提升，并朝着L3级有条件自动驾驶稳步迈进。作为连接传统驾驶与高阶自动驾驶的桥梁，ADAS在可预见的未来仍将是汽车主动安全与智能化发展的核心领域。