電動汽車智駕目前的主流技術(shù)方案主要有多模態(tài)感知融合、硬件與算力、通信與協(xié)同、決策與規(guī)劃等類別。在感知融合上，視覺主導(dǎo)與激光雷達等結(jié)合提升精度；硬件與算力層涵蓋多種芯片和傳感器系統(tǒng)；通信與協(xié)同實現(xiàn)車路云高效配合；決策與規(guī)劃有端到端等技術(shù)。這些方案為電動汽車智駕發(fā)展奠定基礎(chǔ)，推動著自動駕駛從理論設(shè)想邁向?qū)嶋H應(yīng)用。

在多模態(tài)感知融合技術(shù)中，視覺主導(dǎo)方案憑借Transformer + BEV感知模型實現(xiàn)多攝像頭融合，成功替代傳統(tǒng)對LIDAR的過度依賴。激光雷達提供的高精度3D點云，毫米波雷達對動態(tài)目標(biāo)速度與距離的實時監(jiān)測，Occupancy Networks對障礙物識別精度的提升，共同構(gòu)成了精確的感知體系，讓車輛能精準(zhǔn)“看清”周圍環(huán)境。

硬件與算力層是智駕的“大腦”支撐。國際旗艦英偉達Thor、Orin-X，國內(nèi)的華為昇騰910、芯擎AD1000等車載計算芯片各展神通。特斯拉FSD 3.0則在能效優(yōu)化上獨樹一幟。傳感器系統(tǒng)提供多模態(tài)融合與低成本的多樣選擇，云端算力集群通過GPU異構(gòu)計算等先進架構(gòu)，保障數(shù)據(jù)處理的高效性。

通信與協(xié)同層搭建起車路云之間的橋梁。車路云協(xié)同架構(gòu)精細(xì)劃分車端、路側(cè)、云端及通信與計算層。V2X通信讓車輛與車輛、基礎(chǔ)設(shè)施、行人等實現(xiàn)信息交互。路側(cè)單元、云端平臺和邊緣計算各司其職，低延遲傳輸技術(shù)確保信息及時準(zhǔn)確傳遞。

決策與規(guī)劃技術(shù)是智駕的“指揮官”。端到端技術(shù)直接從攝像頭圖像輸出轉(zhuǎn)向指令，VLA基于強化功能，世界模型構(gòu)建的“數(shù)字孿生”為決策提供精準(zhǔn)依據(jù)。

關(guān)鍵軟件棧和前沿融合技術(shù)也在不斷創(chuàng)新，中間件與操作系統(tǒng)、仿真與測試工具為智駕保駕護航，神經(jīng)符號系統(tǒng)等前沿技術(shù)則為未來發(fā)展打開新的大門?？傊?，這些主流技術(shù)方案相互配合，不斷推動電動汽車智駕技術(shù)朝著更智能、更安全、更高效的方向發(fā)展 。