車端硬件

　　自動駕駛第一步是要“看得見、摸得著”環(huán)境與自身狀態(tài)。車端硬件可分為三大感知子系統(tǒng)，即外部環(huán)境感知、車輛狀態(tài)感知和車內(nèi)駕駛員監(jiān)測。

　　外部環(huán)境感知依賴攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達等多種傳感器。其中，攝像頭通過光學鏡頭與圖像傳感器，將道路、交通標志、行人等信息轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像，再經(jīng)視覺算法提取二維特征;毫米波雷達能在雨、霧等惡劣天氣中保持穩(wěn)定的距離與速度測量;激光雷達則通過發(fā)射數(shù)十萬到數(shù)百萬束激光脈沖，生成高精度三維點云，用于重建周圍物體的三維輪廓;超聲波雷達在低速泊車與近距離避障場景中，提供米級以內(nèi)的精細探測。不同傳感器在物理原理和探測范圍上各有優(yōu)勢和盲點，必須通過數(shù)據(jù)融合方案實現(xiàn)優(yōu)勢互補，才能構(gòu)建全天候、全場景的環(huán)境模型。

　　車輛狀態(tài)感知則通過轉(zhuǎn)向角度傳感器、輪速傳感器、慣性測量單元(IMU)等部件，對車輛的橫向、縱向加速度、角速度和車輪速度等參數(shù)進行高頻監(jiān)測。轉(zhuǎn)向角度傳感器實時反映方向盤的角度變化，幫助判定車輛轉(zhuǎn)向意圖;輪速傳感器依據(jù)車輪轉(zhuǎn)速差異計算車速與滑移率，為防抱死制動系統(tǒng)(ABS)和牽引力控制系統(tǒng)(TCS)提供數(shù)據(jù);IMU結(jié)合GNSS/RTK定位，通過擴展卡爾曼濾波將高頻慣性數(shù)據(jù)與低頻衛(wèi)星定位融合，實現(xiàn)厘米級連續(xù)定位，即使在隧道等GNSS信號弱區(qū)，也能保證短時姿態(tài)估計誤差可控。

　　車內(nèi)駕駛員監(jiān)測系統(tǒng)(DMS)則為L2/L3級輔助駕駛提供安全保障。DMS通常由紅外攝像頭、普通攝像頭和壓力/生物傳感器構(gòu)成，通過面部與眼球關(guān)鍵點檢測、頭部姿態(tài)估計、眨眼頻率統(tǒng)計等算法，評估駕駛員的注意力集中程度和疲勞狀態(tài);當檢測到注意力分散或雙手離開方向盤時，系統(tǒng)可及時發(fā)出警示或觸發(fā)接管條件，確保人車協(xié)同“最后一公里”的安全。

　　車載計算平臺

　　在感知硬件層面完成多傳感融合后，海量數(shù)據(jù)必須實時匯聚到車載計算平臺，進行快速推理與決策。域控制器(Domain Controller)就是這一環(huán)節(jié)的中樞神經(jīng)，它不僅承擔了傳感器數(shù)據(jù)接入與處理，還要驅(qū)動高頻的深度學習推理計算，同時對接人機交互、車載通信(T-Box)和線控底盤等子系統(tǒng)，是整車互聯(lián)互通的關(guān)鍵部件。

　　域控制器的核心組成包括高性能計算SoC(System on Chip)、內(nèi)存與存儲子系統(tǒng)、電源管理與散熱設(shè)計、以及多路高速接口。計算SoC通常集成CPU、GPU與NPU(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元)，并支持INT8/FP16量化推理，以兼顧算力與功耗。目前，A級L2輔助駕駛場景下，域控制器需提供50–200TOPS(萬億次運算/秒)稠密算力;L3級別則需≥200TOPS;L4級別需≥1000TOPS;L5級別可達2000TOPS以上。但需要明確，盲目追求算力峰值不如優(yōu)化算法與算力利用率更具成本效益。

　　在接口設(shè)計上，域控制器需滿足多種車載網(wǎng)絡(luò)與傳感器總線標準。GMSL或FMC+CSI-2用于高速攝像頭輸入，IEEE802.3100Base-T1/1GBase-T1用于車載以太網(wǎng)，CANFD用于傳統(tǒng)控制總線，以及SPI、UART、I2C等低速擴展接口。此外，域控制器還需提供多路LIN總線或FlexRay接口，以兼容各種執(zhí)行器和車身電子模塊。

　　為了確保功能安全與實時性，域控制器上的操作系統(tǒng)(OS)通常選擇符合ISO 26262 ASILD級安全要求的RTOS或微內(nèi)核操作系統(tǒng)，如Classic/Adaptive AUTOSAR、QNX、嵌入式Linux(車規(guī)版)或廠商自研車規(guī)OS(例如華為AOS/VOS)。這些系統(tǒng)通過內(nèi)核級安全隔離、優(yōu)先級搶占式調(diào)度及時間分區(qū)技術(shù)，保證碰撞預警等高優(yōu)先級任務(wù)毫秒級響應(yīng)，同時支持多任務(wù)并行、數(shù)據(jù)加密及OTA安全升級。

　　邊緣推理與執(zhí)行硬件

　　車端推理完成后，系統(tǒng)會輸出兩類關(guān)鍵結(jié)果。一是實時軌跡生成，用以驅(qū)動轉(zhuǎn)向、加減速和懸架調(diào)節(jié);二是場景理解與預測，用于人機交互顯示及冗余安全校驗。決策指令最終要通過執(zhí)行硬件——線控轉(zhuǎn)向(SBW)、線控制動(EBB/EHB)、線控驅(qū)動和智能懸架來落實。

　　線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)替代了傳統(tǒng)機械連桿，通過電機直接驅(qū)動轉(zhuǎn)向總成，使得轉(zhuǎn)向反饋可編程、響應(yīng)可預測，同時可與車速自適應(yīng)調(diào)整助力比;線控制動系統(tǒng)以電子控制液壓或電機制動為核心，可實現(xiàn)四輪獨立制動，提高濕滑路面與急停場景下的安全性;線控驅(qū)動則針對電動或混動平臺，通過電機扭矩分配實現(xiàn)精準驅(qū)動;智能懸架可動態(tài)調(diào)節(jié)阻尼和高度，兼顧乘坐舒適與操控穩(wěn)定。

　　上述執(zhí)行機構(gòu)均配備反饋傳感器(如轉(zhuǎn)向角度編碼器、制動壓力傳感器、懸架行程傳感器)，形成閉環(huán)控制，并結(jié)合模型預測控制(MPC)或自抗擾控制(ADRC)算法精準跟蹤軌跡，實時修正偏差，以應(yīng)對路面擾動和動態(tài)負載變化。

　　云端訓練與車云閉環(huán)

　　僅靠車端推理還不足以應(yīng)對長尾場景與快速演進的算法需求，自動駕駛系統(tǒng)需要依靠云端超算平臺進行大規(guī)模訓練與驗證。云端訓練流程包括數(shù)據(jù)采集、標注質(zhì)檢、仿真合成、分布式訓練和輕量化部署五個環(huán)節(jié)。

　　訓練數(shù)據(jù)必須滿足規(guī)模性(千萬公里級真實數(shù)據(jù)與百億級仿真數(shù)據(jù))、準確性(多級標注與一致性管控)和多樣性(覆蓋不同道路、氣候、交通習慣)三大要求，才能保證模型在長尾CornerCase中的泛化能力。分布式超算集群通過強化學習和大模型架構(gòu)，不斷優(yōu)化復雜場景下的決策策略，并使用剪枝、量化、蒸餾等技術(shù)生成適配車載算力的輕量模型。

　　在驗證階段，依托多層次仿真體系與真實事故復現(xiàn)平臺，對新模型進行場景回放測試和對抗性測試，確保算法在極端工況下的魯棒性。通過OTA技術(shù)將成熟模型下發(fā)車端，并在“影子模式”下持續(xù)采集實際路況數(shù)據(jù)，用于后續(xù)迭代，形成車云協(xié)同的全鏈路閉環(huán)，推動系統(tǒng)性能不斷提升。

　　智能決策與行為規(guī)劃

　　感知模塊完成了環(huán)境與狀態(tài)的精準還原，執(zhí)行機構(gòu)能穩(wěn)定控制車輛運動，而中間環(huán)節(jié)的“決策與規(guī)劃”則是自動駕駛真正的“大腦”，它決定車輛下一步該怎么做、怎么做才安全。要想具備類似人類的駕駛行為，就必須讓系統(tǒng)能夠理解場景、預測他人行為并規(guī)劃自身路徑，這個過程包含策略規(guī)劃、路徑規(guī)劃和軌跡控制三個核心層級。

　　策略規(guī)劃(Behavior Planning)負責在高層決策空間中輸出當前最合理的駕駛動作，類似于“我要超車”“我要減速進入匝道”這樣的選擇。常用的方法有狀態(tài)機(Finite State Machine)、規(guī)則樹(Decision Tree)和強化學習策略網(wǎng)絡(luò)(Policy Network)。在具體實現(xiàn)中，一些方案會引入意圖識別模塊，對前車是否要變道、行人是否準備穿越等進行預判，從而提前調(diào)整本車行為策略。更先進的系統(tǒng)采用基于Transformer的行為預測模型，通過軌跡歷史、車道信息和交通信號等多模態(tài)輸入，預測多目標下一步行為意圖，并計算出行為優(yōu)劣得分。

　　路徑規(guī)劃(Path Planning)則以策略輸出為依據(jù)，在道路、障礙物和交通規(guī)則約束下，生成一條平滑且可行的路徑。這一層級常采用混合A*算法、貝塞爾曲線、樣條曲線(Spline)、狀態(tài)采樣(RRT)等方法，在地理坐標系或車體坐標系中構(gòu)建參考路徑。該路徑必須滿足車輛動力學約束，比如最大轉(zhuǎn)向角、最小轉(zhuǎn)彎半徑、最大橫向加速度等，同時兼顧乘坐舒適性，比如避免急轉(zhuǎn)彎、避免在坑洼處產(chǎn)生劇烈顛簸，以造成駕駛員與乘客的不適感。

　　軌跡控制(Trajectory Control)負責將路徑轉(zhuǎn)換為連續(xù)控制命令，如期望速度、方向盤轉(zhuǎn)角、制動強度等。在實現(xiàn)上，常用方法包括PID控制、前饋控制(Feed-forward)、MPC(模型預測控制)等。模型預測控制是一種較為先進的方法，它將控制問題轉(zhuǎn)化為一個帶約束的優(yōu)化問題，在未來時域內(nèi)預測車輛響應(yīng)并迭代優(yōu)化，最終輸出一組最優(yōu)控制動作序列。這一方法兼顧了動態(tài)約束和響應(yīng)優(yōu)化，在城市工況下具有較強適應(yīng)性。

　　在如多車匯流路段、行人穿行密集區(qū)域等復雜交通環(huán)境下，單車智能很難完全勝任。這時，協(xié)同預測模塊開始發(fā)揮作用。通過集中式算法，系統(tǒng)不僅預測自車行為，還協(xié)同計算其他車輛與非機動車的運動軌跡，構(gòu)建多主體博弈模型(Game-theoretic Planning)，提升整體決策魯棒性。

　　功能安全與網(wǎng)絡(luò)安全

　　自動駕駛系統(tǒng)不同于普通互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，它涉及人身安全，屬于典型的功能安全與信息安全高風險系統(tǒng)。因此，系統(tǒng)架構(gòu)必須從設(shè)計之初就嵌入嚴密的功能安全機制，并構(gòu)建強韌的網(wǎng)絡(luò)安全防線，確保整車在面臨失效或攻擊時仍能保持受控狀態(tài)。

　　在功能安全層面，自動駕駛系統(tǒng)需滿足ISO 26262標準的安全等級要求。根據(jù)潛在失效對人身安全的影響程度，功能單元被劃分為不同的ASIL等級(Automotive Safety Integrity Level)，其中D級為最高等級，適用于轉(zhuǎn)向、制動、加速等關(guān)鍵控制環(huán)節(jié)。設(shè)計時需要通過HARA(Hazard Analysisand Risk Assessment)識別系統(tǒng)中的潛在危險事件，并為每個事件指定相應(yīng)的冗余方案與故障檢測機制。

　　如在剎車系統(tǒng)中，線控制動控制器通常配有雙冗余通道，主通道用于正常工作，副通道為緊急備份。當主控回路檢測到電壓失穩(wěn)或響應(yīng)異常時，副通道立即接管控制，確保制動功能不中斷。此外，系統(tǒng)還需設(shè)置故障注入機制，通過定期模擬各種軟硬件故障來檢驗應(yīng)急響應(yīng)能力。這種設(shè)計原則稱為“Fail Operational”，即即使系統(tǒng)部分失效，也能保障基本功能正常。

　　自動駕駛系統(tǒng)與外部存在如OTA升級、云端模型同步、V2X通信等大量數(shù)據(jù)交互，這些通信都可能成為攻擊入口。為了避免被惡意遠程控制或數(shù)據(jù)泄露，系統(tǒng)需符合ISO/SAE 21434網(wǎng)絡(luò)安全標準，并構(gòu)建多層安全架構(gòu)。首先是車載以太網(wǎng)防火墻(Firewall)與入侵檢測系統(tǒng)(IDS)，用于隔離外部通信模塊(如T-Box)與核心控制器(如域控制器)之間的網(wǎng)絡(luò)通道;其次是端到端數(shù)據(jù)加密機制，采用TLS/SSL或DTLS加密通信通道，并通過數(shù)字簽名和證書機制驗證數(shù)據(jù)完整性與來源可信性;第三是關(guān)鍵組件的安全啟動(SecureBoot)和安全執(zhí)行環(huán)境(TEE)，在系統(tǒng)每次啟動時驗證軟件鏡像完整性，防止固件被篡改或后門注入。

　　通過功能安全與信息安全的雙重保障，自動駕駛系統(tǒng)才能具備“可控、可解釋、可恢復”的技術(shù)特性，確保即使遭遇攻擊、故障或極端場景，也能維持可接受的安全水平。

　　車路協(xié)同與系統(tǒng)進化

　　自動駕駛并非孤立存在，它是未來智能交通系統(tǒng)的重要組成部分。為提升系統(tǒng)感知廣度與規(guī)劃前瞻性，當前正逐步從“單車智能”向“車路協(xié)同”演進。車路協(xié)同(V2X)技術(shù)通過低延遲、高可靠的無線通信，將道路基礎(chǔ)設(shè)施與車輛深度連接，實現(xiàn)交通信息共享與動態(tài)協(xié)同決策。

　　V2X主要包括V2I(車與路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施通信)、V2V(車與車通信)、V2N(車與云平臺通信)和V2P(車與行人通信)四類場景。以V2I為例，當前方路口紅綠燈狀態(tài)即將變化，系統(tǒng)可以通過V2I提前獲知信號燈配時，提前調(diào)整車速，減少不必要的急剎車和啟停，從而提升通行效率與乘坐舒適性;又如前方發(fā)生交通事故或臨時施工，傳統(tǒng)感知方式可能因視距遮擋無法感知，而路側(cè)單元(RSU)通過感知裝置提前感知并廣播警告信息，使后方車輛及時減速避讓。

　　V2X通信底層目前普遍采用基于蜂窩網(wǎng)絡(luò)的C-V2X(Cellular Vehicleto Everything)技術(shù)，它包括PC5直連(無需基站)和Uu網(wǎng)絡(luò)通信(需基站)兩種模式。前者適用于緊急避讓、交叉路口協(xié)同等低延遲場景，后者適合海量非緊急信息交換，如地圖更新、道路擁堵狀態(tài)廣播等。5G-V2X相較4G大幅提升了數(shù)據(jù)速率和時延指標，通信延遲可縮短至1–5毫秒，滿足高速場景下的實時協(xié)同要求。

　　未來，車路協(xié)同將結(jié)合城市數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施與邊緣計算平臺，形成“車-路-云”三層協(xié)同架構(gòu)。城市交通管理中心通過匯總各類數(shù)據(jù)源，實現(xiàn)實時擁堵預測、綠波帶控制、應(yīng)急響應(yīng)路徑調(diào)度等高級功能;邊緣計算節(jié)點則近距離處理路口信號配時、車輛軌跡融合、沖突點識別等任務(wù)，實現(xiàn)局部自治優(yōu)化。

　　隨著交通數(shù)字孿生系統(tǒng)的發(fā)展，城市將擁有一套實時更新的虛擬交通世界。每一輛車的運動軌跡、每一個紅綠燈的周期配時、甚至每一次交通流突變都將在虛擬空間中實時建模并預演。這一系統(tǒng)不僅服務(wù)于自動駕駛，也將為城市交通規(guī)劃、應(yīng)急管理、事故追溯等提供有力支撐。

　　最后的話

　　自動駕駛不是某一項單獨技術(shù)的進步，而是一個系統(tǒng)工程的全面突破。從多模態(tài)感知到智能決策，從安全執(zhí)行到云端訓練，從功能安全到網(wǎng)絡(luò)安全，再到車路協(xié)同的深入融合，自動駕駛系統(tǒng)是一張復雜但有序的技術(shù)網(wǎng)絡(luò)。每一層架構(gòu)、每一個模塊之間都要高度協(xié)調(diào)，才能最終支撐起一輛車在真實世界中實現(xiàn)“安全、自主”的駕駛。

　　未來，隨著算法大模型的應(yīng)用、芯片計算能力的增長以及車路一體化的加速，自動駕駛將從輔助階段邁向真正的無人化運營。但其最終能否大規(guī)模落地，不僅取決于技術(shù)是否“堆得起”，更取決于系統(tǒng)是否“跑得穩(wěn)、控得住、能協(xié)同”。只有建立起穩(wěn)定、通用、可持續(xù)優(yōu)化的自動駕駛技術(shù)架構(gòu)，我們才能真正從“聰明的車”邁入“聰明的交通”，迎接更加高效、安全、綠色的出行新時代。