随着人工智能（AI）技术的飞速发展与深度渗透，智能网联汽车产业正迎来一场前所未有的变革。以AI为核心驱动力，融合了先进传感、高精定位、车路协同、大数据与云计算等前沿技术的智能网联汽车，已从概念走向现实，并加速驶入产业化、规模化发展的“快车道”。其相关技术研究正以前所未有的广度和深度展开，成为全球科技竞争与产业布局的战略高地。
一、AI技术：智能网联汽车的“智慧大脑”
AI是智能网联汽车实现环境感知、决策规划与控制执行的核心。在感知层面，基于深度学习的计算机视觉技术，使得车辆能够精准识别行人、车辆、交通标志及复杂路况；多传感器融合算法则如同为汽车装上了“敏锐的眼睛”和“耳朵”，实现了对周围环境的360度无死角理解。在决策层面，强化学习、行为预测等AI算法，使车辆能够像经验丰富的驾驶员一样，进行实时、高效、安全的路径规划与行为决策，应对城市复杂交通场景的挑战。
二、关键技术集群的协同演进
智能网联汽车的发展绝非单一技术的突破，而是一个庞大技术集群的协同创新与系统集成。
- 高精度感知与定位技术：激光雷达、毫米波雷达、摄像头与高精地图、北斗/GNSS、惯性导航单元（IMU）的深度融合，构建了厘米级定位与实时环境建模能力，是实现高级别自动驾驶（L3及以上）的基石。
- 车联网（V2X）通信技术：基于5G/5G-A乃至未来6G的C-V2X技术，实现了车与车（V2V）、车与路（V2I）、车与人（V2P）、车与云（V2C）的全方位信息交互。这如同为车辆安装了“顺风耳”和“千里眼”，能超视距感知风险，协同优化交通流，极大提升安全与效率。
- 车载计算平台与电子电气架构：面向集中化的域控制乃至中央计算平台正在成为主流，其强大的算力是运行复杂AI模型的硬件保障。汽车电子电气架构从分布式向域集中式、中央集中式演进，为软件定义汽车（SDV）和功能的持续迭代升级提供了基础。
- 云控基础平台与大数据：云端平台汇聚海量车辆数据，通过AI算法进行模型训练、仿真测试、交通管理以及为车辆提供持续的OTA（空中下载）升级服务，形成“云-管-端”一体化的闭环生态系统。
三、研究热点与未来趋势
当前技术研究正向更深层次、更广维度拓展：
- 端到端自动驾驶：探索从传感器原始数据直接输出控制指令的端到端AI模型，旨在简化系统架构，提升响应速度与整体性能。
- 车路云一体化融合控制：研究如何更高效地协同车辆智能、路侧智能与云端智能，实现区域乃至全局最优的交通调度与管理。
- 信息安全与功能安全：随着系统复杂度和网联化程度提升，构建覆盖芯片、系统、通信、数据全链条的纵深防御安全体系成为重中之重。
- 大模型在车端的应用：探索自动驾驶大模型、车载交互大模型等，以提升系统的认知智能与拟人化交互体验。
- 商业化落地与法规标准：L2+/L3级辅助驾驶的规模化量产正加速推进，与之配套的测试验证方法、责任认定、数据安全、基础设施标准等法规体系研究同样紧迫。
四、
AI的深度赋能，正将智能网联汽车从“功能机”时代带入“智能体”时代。技术研究的蓬勃发展为产业注入了强大动能，但同时也面临着技术长尾问题、成本、法规、伦理等多重挑战。唯有坚持技术创新与产业协同，加速关键核心技术攻关，完善标准法规与基础设施，方能真正让智能网联汽车平稳、安全地驰骋在发展的快车道上，最终重塑人类的出行方式与社会生活图景。
