塑造自动驾驶汽车格局的核心技术

自动驾驶汽车长期以来一直是科幻小说中的情节，但在如今的2025年，它似乎已经离我们越来越近，智能辅助驾驶已经出现在越来越多的新能源汽车中。但距离完全的自动驾驶仍有需要克服的工程挑战。

从传感器中的硅片到能够瞬间做出决策的人工智能模型，汽车行业正在发生翻天覆地的变化。有预测称，到2030年，每10辆汽车中就有1辆实现自动驾驶。

那么，是什么推动了这种转变？让我们来分析一下塑造自动驾驶汽车格局的核心技术，以及那些引领未来发展的公司中的几位代表。

自动驾驶汽车创新趋势

传感器技术

如果说人工智能是车辆的大脑，那么传感器就是它的眼睛和耳朵。

激光雷达正在从笨重的机械装置转向紧凑的固态系统。微电子机械系统（MEMS）和闪存激光雷达能够以更少的移动部件提供高分辨率3D测绘，非常适合大规模生产。

雷达也在不断发展。77-81GHz频段的成像雷达现在即使在雨雾天气也能提供物体级分辨率。

相机变得越来越智能，具有高动态范围（HDR）和全局快门技术，可以改善物体分类和车道检测。

超声波仍然可以处理停车等近距离任务，但人工智能使它们更具有情境感知能力。

真正的神奇之处在于传感器融合，其中所有这些数据被集成以创建周围车辆的连贯、冗余模型。

车对万物通信（V2X）

态势感知的下一个发展方向是车对万物（V2X，即vehicle to everything）通信。在这里，重要的是考虑汽车能够感知什么，而不仅仅是它能看到什么。

V2V（车对车）共享速度、方向和制动数据，从而实现排队（将车辆连接成车队）和避免碰撞等协调行动。

V2I（车对基础设施）技术促进了交通信号灯、道路标志和智能基础设施之间的通信。例如，信号相位和时序（SPaT）数据可以发送给汽车，以最大限度地提高速度，并最大限度地减少红灯时的怠速。

V2P（车辆对行人）通过使用可穿戴设备和手机检测行人并与其进行通信来提高城市安全。

V2N（车对网络）允许汽车连接到云服务，以获取无线软件补丁（OTA）、高清地图更新和实时交通信息。

V2X通信通常使用专用短程通信（DSRC）或蜂窝V2X（C-V2X）技术实现。借助NR-V2X，延迟可降至毫秒级，足以在密集交通中实现实时决策。

边缘人工智能

人工智能嵌入汽车之中是关键，这样它能够实时做出判断（实现感知、预测、规划和控制），而不是在云端进行计算。

感知系统：使用卷积神经网络等来检测和分类物体。这些模型基于海量数据集进行训练，并针对边缘设备的推理进行了优化。

预测模型：使用循环神经网络和图神经网络预测其他道路使用者的行为。

规划和控制可以通过使用模型预测控制（MPC）和强化学习来创建安全、有效的轨迹。

安全性是通过故障操作架构、冗余和运行时监控内置的。

能源：人工智能还通过智能路线规划、再生制动技术和电动汽车部件的热控制促进能源使用优化。

边缘AI的优势就在于，它通过在本地处理数据，实现最小的延迟和最大的可靠性。

方向盘背后的大脑

这些转变中的领先公司包括NVIDIA 、英飞凌和意法半导体等等行业佼佼者，他们的发明正在影响即将到来的智能移动时代。

NVIDIA：为AI核心提供动力

NVIDIA凭借其DRIVE AGX平台，已成为自动驾驶汽车生态系统的核心参与者。该平台是一款专为自动驾驶汽车设计的端到端高性能AI计算解决方案。最新版本的DRIVE AGX Thor可提供高达2,000 TOPS（每秒万亿次运算）的计算能力，支持从L2+级驾驶辅助到完全自动驾驶的各项功能。它是更广泛生态系统的一部分，该生态系统包括：

DRIVE Hyperion：具有传感器、计算和软件的参考架构。

Omniverse和Cosmos：用于训练和验证AV系统的模拟工具。

Halos：全栈安全系统。

NVIDIA的方法是整体性的；硬件、软件、模拟和安全都被囊括进来。

英飞凌：安全性和可扩展性

英飞凌的AURIX TC3xx微控制器和XENSIV传感器是许多ADAS系统的支柱。它们能够：

符合ASIL-D功能安全标准；

雷达和激光雷达集成，实现精确感知；

适用于电动汽车平台的节能半导体。

英飞凌的技术已经应用于量产车辆，他们与NVIDIA在DRIVE Pegasus上的合作表明了他们对可扩展自主性的承诺。

意法半导体：边缘人工智能的实际应用

STA1295和STA1385等处理器，将智能推向边缘。他们的重点包括：

用于实时决策的低延迟人工智能；

嵌入式系统的能源效率；

传感器融合以实现强大的态势感知。

意法半导体的解决方案非常适合对成本敏感但仍需要高性能的平台。

未来之路

自动驾驶汽车不再是遥不可及的梦想，而是一项系统工程挑战。从感知到预测，从芯片到软件，各个组件正在整合。除了推动自动驾驶技术的发展，NVIDIA、英飞凌和意法半导体等公司也在不断拓展汽车设计的可行性。

对于工程师来说，这是塑造未来出行的千载难逢的机会。无论您致力于嵌入式系统、AI模型还是传感器集成，前方的道路都敞开着，代码、芯片和创新将为您铺就道路。