自動駕駛汽車會使用人工智能嗎?答案是肯定的。人工智能(AI)是自動駕駛汽車運行的基石，它使車輛能夠平穩(wěn)、安全地在道路上正常行駛，適應實時交通狀況，并做出瞬間的決策，確保道路交通安全，是將人工智能集成到自動駕駛系統(tǒng)的主要目標之一。

融入人工智能的駕駛系統(tǒng)增強了無人駕駛汽車的預測能力，基于AI的智駕系統(tǒng)通過持續(xù)分析大量數據，使車輛能夠像人類駕駛員一樣感知、推理并做出明智的決策，確保了更安全、更高效的駕駛體驗。

012026年自動駕駛汽車新趨勢

對自動駕駛技術而言，2026年是一個非常敏感的時間點。從本質上看，自動駕駛汽車更像是一個移動的AI超級終端，其技術和市場表現將有以下特征：

1、“端到端”大模型將成行業(yè)標配

這將是2026年自動駕駛汽車極關鍵的技術分水嶺。傳統(tǒng)的“感知-決策-控制”模塊化架構已經被打破，主流車企和智駕供應商均已全面切換至端到端神經網絡。因此，車輛處理復雜路況如無保護左轉、博弈式變道的能力大幅提升，頓挫感消失，駕駛風格更像“老司機”。

2、城市NOA(領航輔助)大規(guī)模普及

得益于純視覺或輕量化雷達方案，AI算法對硬件依賴程度大幅降低。以中國市場為例，高階智駕不再是30萬以上豪車的專屬。在2026年，10萬-15萬元人民幣的主流家用車市場，具備城市NOA功能如紅綠燈識別、自動過路口、自動變道等將成為標準配置。智能駕駛覆蓋范圍也將從一線城市逐步擴展到鄉(xiāng)鎮(zhèn)道路。

3、硬件競爭轉向“算力”競賽

市場不再盲目比拼激光雷達的數量，甚至很多車型取消了激光雷達，而是比拼車載AI芯片的算力以及云端智算中心的規(guī)模。車企的競爭核心變成了誰擁有更高效的“數據工廠”，誰就能每天自動化處理和訓練更多的駕駛數據，誰就能在市場上站穩(wěn)腳跟。

雖然技術飛速發(fā)展，但2026年也面臨一些新的痛點。

一是AI的“黑盒”監(jiān)管問題。當端到端大模型發(fā)生事故時，由于是神經網絡的“直覺”決策，工程師很難像以前那樣通過查代碼找到確切原因。如何對AI進行定責和監(jiān)管，很可能成為2026年法律界和技術界的主要爭論點。

二是算力與能耗焦慮。車端大模型的運行需要巨大的算力，這對電動車的續(xù)航構成了挑戰(zhàn)。如何在“高智商”與“長續(xù)航”之間找到極佳平衡點是電池和芯片廠商的新課題。

02在自動駕駛中使用AI的優(yōu)勢

利用自動駕駛汽車中的人工智能可以執(zhí)行各種關鍵功能，包括：基于實時傳感數據來實現即時且精確的決策;使用自然語言處理服務，利用語音識別與乘客進行交互，或者響應地圖上的語音指令，并檢測到交通信號燈和路標等相關物體;借助預測分析技術，自動駕駛車輛能夠預測行人的行為，預防事故的發(fā)生，并引導車輛選擇更便捷的路線，不一而足。

隨著人工智能在自動駕駛汽車中的應用，汽車行業(yè)的轉型開始加速。對于自動駕駛系統(tǒng)而言，人工智能已不再僅僅是其中的一個組件，而是整車系統(tǒng)的數字中樞，從初期的“輔助識別工具”進化為如今具備“推理能力”的智能體。以下是對AI 在自動駕駛汽車中核心作用的深度分析：

深度感知：從“看清”到“理解”

AI的首要任務是將海量的來自攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等傳感器的原始數據轉化為對環(huán)境的語義理解。BEV(鳥瞰視角)+Transformer架構的引入使得自動駕駛汽車在感知、理解和預測方面更上一層樓，讓車輛擁有了“上帝視角”，可在復雜交通場景中識別各類障礙物，包括車輛、行人和道路設施等。

Texas Instruments的TDA4VH-Q1 SoC與AWR系列毫米波雷達為自動駕駛提供了一個高性能比的感知方案。其中的TDA4VH-Q1以出色的功耗/性能比為深度學習算法提供了高性能計算，高系統(tǒng)集成度使之具有較高的可擴展性和更低的成本，它集成的專用深度學習加速器(MMA)，能夠在極低功耗下運行復雜的Transformer網絡，非常適用于ADAS和自動駕駛汽車。

AWR2944(4D毫米波雷達)是一款單芯片產品，由能夠在76GHz至81GHz頻段內工作的FMCW收發(fā)器、雷達數據處理元件和車載網絡外圍器件構成，用于汽車中的低功耗、自監(jiān)控、超精確雷達系統(tǒng)，可與視覺傳感器實現像素級融合，提供全天候的測距與測速冗余。

圖3：適用于汽車應用的毫米波雷達傳感器(圖源：Texas Instruments)

onsemi公司的Hyperlux圖像傳感器(如AR0821/AR0341)在自動駕駛汽車中充當了“系統(tǒng)的眼睛”這一角色。其技術亮點在于其特有的150dB的超高動態(tài)范圍和LFM(LED閃爍抑制)。

以AR0821CS為例，這是一款1/1.7英寸CMOS數字圖像傳感器，有源像素陣列為3848H x 2168V，這種先進的車用傳感器可以在線性或高動態(tài)范圍內捕捉圖像，并具有卷簾快門讀出功能。在實際應用中，傳感器能提供極其純凈、真實的原始圖像數據，是端到端大模型訓練與推理的首選輸入源。

圖4：Hyperlux圖像傳感器系統(tǒng)框圖(圖源：Mouser)

預測與規(guī)劃：從“規(guī)則驅動”到“類人推理”

自動駕駛是AI進步顯著的領域之一，在這里AI開始具備預測性思維。有了AI的加持，自動駕駛車輛通過學習環(huán)境中各參與者的運動特征，例如通過觀察行人的姿態(tài)、眼神方向或騎行者的細微動作，提前1-2秒預判其意圖，甚至可以判斷一個在路邊奔跑的孩子是否會突然沖入車道。這種全局化預測在車流密集的場景中尤為重要。

在人工智能領域，端到端的概念表示模型可以直接利用輸入數據而不需要其他處理，其意義在于它簡化了機器學習模型的設計和訓練過程。領先的車企已開始將端到端模型部署到自動駕駛系統(tǒng)中。與傳統(tǒng)拆分為“感知-預測-規(guī)劃”的模塊化架構不同，端到端模型直接將傳感器數據輸入并輸出駕駛指令，它像人類一樣學習駕駛的“直覺”，能夠更自然地處理駕駛過程的復雜場景。

實時決策與推理能力：解決了“長尾場景”困擾

隨著技術的不斷迭代，自動駕駛的底層架構和大部分技術問題基本上都得到了解決。然而，恰恰是剩下的5%的長尾問題正在制約自動駕駛的發(fā)展，也是當前限制單車智能自動駕駛車輛運行的主要原因之一。

AI引入的實時決策與推理能力使車輛能夠應對從未見過的稀有場景，例如，它能理解水面反射的倒影不是實體，從而避免誤剎車。NVIDIA新發(fā)布的Alpamayo 模型讓車輛在遇到罕見場景(長尾問題)時能夠進行分步推理，并解釋其駕駛決策，極大地提升了系統(tǒng)的安全透明度。NVIDIA Alpamayo是一個由人工智能模型、仿真框架和物理AI數據集組成的開放組合，專為L4自動駕駛而打造，能讓車輛以類似人類的判斷力進行感知、推理和行動。

傳感器融合：實現了“感官”的進化

在車輛傳感器融合應用中，AI在底層負責不同傳感器的權重分配。比如在雨雪天，視覺效果不佳，AI會自動提高毫米波雷達和4D成像雷達的置信度。此外，AI還能將不同頻率、不同格式的數據在特征層進行深度耦合，提供比單一傳感器更精確的深度信息。

美國汽車工程師學會國際分會(SAE International)將自動駕駛水平劃分為6個等級，即從完全手動(0級)到完全自主(5級)。

L1-L2級的車輛具備基本的駕駛輔助功能，如車道偏離警告和自適應巡航控制，可提高安全性，但仍需人工干預。

L3-L4級的車輛在特定條件下開始自主運行，但在復雜場景下可能仍需人工干預。

L5級自動化屬于完全自主駕駛的車輛，無需人為干預，代表了人工智能驅動交通技術的超高水平。

從傳統(tǒng)自動化到車輛完全自主的轉變，伴隨著顯著的技術進步和監(jiān)管調整。早期的自動化依賴于簡單的駕駛輔助系統(tǒng)，如巡航控制和基本的車道保持功能。新興的自動駕駛汽車則搭載了由AI驅動的復雜決策能力，使其能夠在極少人工干預的情況下處理復雜的駕駛場景。

AI技術特別是生成式AI與端到端大模型已成為推動自動駕駛與智能汽車產業(yè)發(fā)展的核心引擎。汽車不再僅僅是交通工具，而是進化為由軟件定義、AI驅動的“移動第三空間”，接下來的市場競爭將從“功能競爭”上升到“智能競爭”。當前的市場狀況是：L2+及L3級自動駕駛進入大規(guī)模量產期，隨著城市領航輔助(City NOA)的成熟，消費者對高階智駕的付費意愿越來越強。

03邊緣AI在自動駕駛中的應用

迄今為止，針對AI應用的深度學習算法和神經網絡框架都是在數據中心級的計算環(huán)境中培育的，這些環(huán)境利用的是高功耗的通用處理器。與數據中心不同，車輛中的AI必須超級高效，且對成本和功耗預算有著嚴格的考量。L5級自動駕駛車輛可能擁有40多個傳感器和數十億行代碼，算力、延遲、功耗所有因素加在一起是一個巨大的設計挑戰(zhàn)。

不同于早期的“云端依賴”模式，現在的自動駕駛系統(tǒng)更強調在車輛本地即邊緣側完成感知、思考和行動的閉環(huán)。此時，邊緣AI(Edge AI)進入汽車行業(yè)也就毫無懸念了。邊緣AI在自動駕駛中的核心應用可以概括為以下四個維度：

1. 端到端(E2E)模型在本地的實時推理

現在，自動駕駛已全面轉向端到端架構。邊緣AI使得復雜的神經網絡能夠直接在車載芯片上運行，實現從像素輸入到扭矩輸出的毫秒級響應。在應對突發(fā)狀況(如外賣車橫穿)時，本地邊緣計算的響應時間可縮短至10ms以內。

2. 物理AI(Physical AI)與多步推理

在2026年這將是一個新趨勢。邊緣AI不再只是識別物體，而是具備“物理常識”。車輛可以理解物體間的因果關系，例如路面上的水漬可能導致側滑。通過本地NPU的算力，系統(tǒng)可以在復雜路口進行多步推理，預判行人與車輛的下一步交互軌跡。

3. 邊緣側的數據脫敏

為了符合日益嚴格的全球隱私法規(guī)，邊緣AI可在本地完成視頻流的脫敏處理。只有發(fā)生長尾場景時，邊緣AI才會篩選出關鍵的、去隱私化的數據上傳云端進行模型微調，實現“本地推理、云端學習、灰度推送”的閉環(huán)。

4. 艙駕一體中的“智能體”

邊緣AI不僅負責開車，還負責“管車”?；谶吘壦懔Φ腁I智能體(Agentic AI)可以實時監(jiān)測駕駛員的健康狀態(tài)(如心率、疲勞程度)，并在本地處理多模態(tài)交互(語音、手勢)，無需聯網即可實現深度的座艙功能控制。

NXP的S32汽車平臺提供可擴展的計算、存儲和AI加速能力，在車輛所有域中實現邊緣智能。S32 eIQ Auto機器學習軟件開發(fā)環(huán)境支持在S32汽車平臺(S32Z2/E2、S32Gx和S32K3)上部署訓練好的模型，可輕松將深度學習算法部署到汽車嵌入式處理器。利用eIQ Auto工具包，設計人員可以無縫地從開發(fā)環(huán)境過渡到全面實施階段，在轉換和微調其人工智能模型的同時，利用熟悉的平臺和庫(如TensorFlow、Caffe和/或PyTorch)將其深度學習訓練框架移植到高性能、汽車級的恩智浦處理平臺上。通過剪枝和壓縮技術，可以對神經網絡進行優(yōu)化，以實現高效率。

圖6：S32 eIQ Auto機器學習軟件開發(fā)環(huán)境(圖源：NXP)

04本文小結

人工智能是自動駕駛汽車的基石。對于任何一輛想要實現自動駕駛的汽車而言，必須時刻保持對周圍環(huán)境的感知，這就是人工智能發(fā)揮作用的地方。通過集成多個由人工智能驅動的系統(tǒng)，這些車輛能夠感知周圍環(huán)境、分析實時數據，并做出智能決策，從而實現安全高效的導航。

在向完全自動駕駛的L5級車輛演進過程中，人工智能的應用日益廣泛。這些應用涵蓋從物體分類、路徑規(guī)劃到駕駛員/乘客監(jiān)控、動力總成優(yōu)化等多個領域。自動駕駛汽車的開發(fā)者們整合了先進的人工智能技術來驅動未來的汽車系統(tǒng)，這種由先進的視覺深度學習能力、激光雷達(LiDAR)和毫米波雷達(mmWave Radar)等技術所實現的AI賦能，預示著汽車安全性、智能化和環(huán)保性將迎來翻天覆地的變化。

隨著物理AI和端到端大模型的成熟，AI正在從感知、決策和研發(fā)流程三個維度徹底重塑自動駕駛。而邊緣AI則讓這些高級算法在本地實現了落地生根。