智駕系統有哪些主要的技術組成？

智駕系統主要由硬件平臺與算力支持、算法研發與傳感器融合、OTA 升級與軟件迭代等技術組成。硬件方面，像車載芯片、激光雷達、攝像頭等傳感器模塊及域控制器是關鍵，它們為智駕提供基礎支撐。算法上，從傳統多模塊化向端到端系統轉型，融合多種傳感器數據。而 OTA 升級能讓智駕系統及時優化算法、升級功能。這些技術相互配合，推動智駕系統不斷發展進步 。

硬件平臺與算力支持是智駕系統的堅實根基。車載芯片宛如智駕系統的“大腦”，其性能優劣直接關乎整車系統的響應速度與數據處理能力。如今，國產智能駕駛芯片市場蓬勃發展，華為昇騰610、地平線征程5等主流芯片平臺已嶄露頭角。激光雷達技術也在不斷革新，正從傳統機械掃描向MEMS固態、純固態邁進，不同技術路線各有千秋。攝像頭作為重要的傳感器，通過雙目或三目組合，如比亞迪“天神之眼”的前視三目攝像頭方案，實現對車輛前方環境的精準建模。域控制器作為整車電子架構的關鍵節點，供應模式豐富多樣，部分車企已實現全棧自研。

算法研發與傳感器融合是智駕系統的“智慧源泉”。智能駕駛正從基于規則的輔助系統向端到端深度學習模型轉變，通過影子模式收集真實路況數據，大幅縮短模型迭代周期。純視覺方案是部分車企的重要技術路線，而華為等車企采用激光雷達與視覺并行方案，提升復雜場景感知準確率。傳感器數據與高精地圖深度融合，能實現對車輛周邊環境的實時建模與預判，在城市NOA場景中，這種融合尤為關鍵。

OTA升級與軟件迭代則賦予了智駕系統“成長的力量”。OTA成為智能駕駛系統快速迭代的有力手段，特斯拉、華為等車企借助OTA不斷優化算法、升級功能，以適應市場和場景變化。數據閉環系統持續采集實際道路場景數據，實現模型參數的快速更新，讓車端與云端數據實現無縫傳輸。

總之，智駕系統的這些技術組成緊密相連，硬件提供基礎保障，算法賦予感知決策能力，OTA推動持續進化，共同構建起智能駕駛的未來藍圖 。