在自动驾驶环境感知技术的演进过程中，激光雷达始终处于核心位置。作为能够提供高精度三维空间信息的关键传感器，激光雷达的技术路径也正从传统脉冲式飞行时间（ToF）向调频连续波（FMCW）相干探测跨越。 虽

自动驾驶技术在过去十年中经历了从基础辅助驾驶到高度自动化系统的快速演进。在这一进程中，技术架构的选择始终是决定行业走向的核心命题。传统的自动驾驶系统被设计为模块化结构，将感知、预测、规控等任务拆分为相

自动驾驶汽车在道路上行驶的时候，需要持续知道自己在哪里。这听起来很简单，就像手机地图显示你当前所在哪条街道上一样，只是自动驾驶汽车对位置的要求远比手机定位严格得多。自动驾驶汽车不仅要知道自己现在在哪一

对于自动驾驶车辆而言，不仅需要感知周围的障碍物，更需要时刻明确自己的精确位置，以及相对于道路边界的细微偏差。然而，在真实的城市街道中，实现厘米级、高频率且具备极高鲁棒性的定位是一项极其复杂的系统工程。

文｜刘俊宏? 编｜王一粟 2016年7月，马斯克终止了特斯拉与智驾芯片供应商Mobileye的合作。 这场分手的背后，是自动驾驶技术全栈闭环的理念之争。特斯拉当时要做技术全栈闭环，需要掌控数据和算法，

自动驾驶与具身智能经常被同提并论，甚至有人将自动驾驶视为具身智能在交通场景下的一个子集。从物理形式上看，自动驾驶车辆可以被理解为一种“带轮子的身体”，其核心任务是让这个身体在复杂的道路环境中安全移动。

在自动驾驶发展过程中，感知系统的可靠性一直是大家讨论的热点。尽管目前的传感器在探测距离、分辨率和响应速度上已经取得了长足进步，但有一个产品落地时必须考虑却鲜被讨论的问题，那就是感知硬件的脏污处理。 无

在自动驾驶的技术路线中，纯视觉方案因其模仿人类驾驶逻辑与低廉的硬件成本，一直是很多车企的选择。但这种高度依赖摄像头的感知方式，在夜幕降临、车辆驶入幽暗的隧道，或是遭遇强烈的逆光直射、漫天的雨雪浓雾时，

“油电同智”的口号已经被喊出很长一段时间了，它所描绘的愿景是让传统燃油车也能拥有与电动车并驾齐驱的智能驾驶和智能座舱体验。 然而，细心的小伙伴应该会发现，虽然市面上智能电动车的自动驾驶功能日新月异，但

当自动驾驶汽车在城市道路、乡间小路或石子路面行驶时，感知系统的稳定性会面临前所未有的考验。这种考验不仅源于环境光照的变化或障碍物类型的增多，更来自于车辆与路面交互时产生的物理震动和姿态剧烈波动。 颠簸

芝能科技出品 csis最近发表了一篇关于中国机器人产业的研究，从汽车行业的“黑暗工厂”开篇：长安汽车 的数字智能工厂拥有超过2000台机器人与自动驾驶运输系统，每60秒下线一辆新车，生产成本比传统模式

在自动驾驶系统里，数据处理的实时性并不是一个抽象的技术指标，而是直接决定车辆“来不来得及反应”的关键能力。道路环境变化极快，前车急刹、行人突然横穿、旁车并线等情况经常出现，这些情况一般只会给系统几十毫

2026年，是中国自动驾驶行业彻底告别技术乌托邦叙事、全面迈入商业化深水区的分水岭之年。 过去十年，这条赛道始终被“L4奇点论”的终极叙事裹挟，在资本的助推下，上演了一轮又一轮近乎疯狂的军备竞赛。智驾

最近在和大家聊纯视觉自动驾驶能否识别3D图像时，有小伙伴提问，纯视觉自动驾驶能否识别出高透明玻璃墙，今天智驾最前沿就和大家简单聊聊相关内容。 当然，在开始今天的话题前，还是想申明下，在常规驾驶场景下，

车载摄像头在自动驾驶中，就像是“看见世界”的眼睛，其主要任务是把外界的光学信息转换成计算机能理解的像素数据，再通过一系列算法，从这些像素中提炼出“有什么物体、在什么位置、如何运动、可能想做什么”这类高