从感知到执行：自动驾驶汽车的城市穿行密码

　　想象一下，一辆没有司机的白色小车，正缓缓驶过重庆解放碑步行街外围的交叉路口。它精准识别出斑马线上举着手机拍照的游客，提前减速；面对临江门隧道入口复杂的多车道汇流，它流畅变道，避开一辆突然加塞的网约车。这并非未来幻想，而是已在山城重庆开展测试的自动驾驶汽车的真实一幕。但你是否好奇，在这座以“魔幻地形”著称的城市里，自动驾驶汽车究竟是如何看穿层层叠叠的立交桥，读懂起伏错落的街道，在山与城的立体迷宫中找到前行的路？

　　答案，就藏在它的三大核心能力中：感知、决策与执行。感知环节犹如车辆的“眼睛”和“耳朵”，负责实时采集车辆周围的环境信息；决策环节是车辆的“大脑”，负责依据感知系统提供的环境信息，规划行驶路径并制定驾驶决策；执行环节则如同车辆的“手脚”，将指令转化为实际操作——踩油门、刹车、打方向，一个都不能少。这三者环环相扣，缺一不可。

　　一、敏锐的“眼睛”和“耳朵”

　　汽车实现自动驾驶的先决条件是敏锐的感知，不同的自动驾驶汽车厂商实现感知主要有以下两种技术路线：

　　1.  多传感器融合派：360度“全域感知”

　　大多数车企，如华为、比亚迪、小米、蔚来、理想等，选择的是多传感器融合路线，通过多种感知设备协同工作，构建全面、可靠的环境感知能力。其中，摄像头作为最接近人眼的传感器，擅长识别颜色、文字和纹理，能够有效辨识红绿灯、交通标志、车道线以及行人等关键视觉信息。为弥补摄像头在弱光或恶劣天气下的局限，车辆还配备了激光雷达（LiDAR）。它通过高速发射激光脉冲，实时生成高精度的三维点云地图，无论白天黑夜，都能精准测量周围物体的距离、轮廓和运动状态，尤其在探测静止障碍物（如故障车、锥桶）方面具有显著优势。此外，系统还集成了毫米波雷达和超声波雷达：毫米波雷达具备出色的穿透能力，可在雨、雾、雪等复杂气象条件下稳定测距；而超声波雷达则专注于短距离高精度探测，广泛应用于自动泊车等场景。这些传感器各司其职、优势互补，其数据通过先进的融合算法进行信息整合，最终形成一张动态、完整且可靠的环境认知图，为自动驾驶的决策与规划提供坚实支撑。

　　2.  纯视觉派：相信“眼睛就够了”

　　特斯拉是“纯视觉派”的坚定代表。其全系车型仅依赖8个摄像头，通过名为FSD（Full Self-Driving）的端到端神经网络，从海量视频中学习驾驶逻辑。小鹏汽车自2024年起也转向此路线，推出“XNet”视觉感知系统。通过对大量图像数据的学习和分析，以上AI系统能够识别各种交通标志、路况和其他车辆的行驶状态，从而做出相应的驾驶决策。“纯视觉”的优势在于成本低、可规模化，但对算法的抗干扰性和可靠性要求极高，在极端光照或恶劣天气下仍面临挑战。

　　二、超级“大脑”

　　要让汽车自动驾驶，光有“眼睛”和“耳朵”可不行，还得有个“超级大脑”。这个大脑就是人工智能（AI）。感知信息传入车载计算平台，由AI模型进行实时推理。系统不仅能识别物体，还能预测其行为——比如判断路边行人是否会突然横穿马路。面对复杂场景（如无保护左转、施工区域），决策算法会综合交通规则、周围车流、本车状态等，生成最优行驶轨迹。整个过程通常在几十毫秒内完成，远快于人类反应速度。

　　三、灵活可控的“手脚”

　　再聪明的决策，也需要可靠的“手脚”来执行。这就是执行层的使命。执行系统就是自动驾驶车辆的“手脚”——负责把“大脑”的指令变成实实在在的动作。现代智能汽车普遍采用电子化的线控技术，比如线控转向和线控制动，让软件可以直接、精准地操控车辆。当系统判断需要加速，电机会立刻提升输出；需要减速时，刹车系统能在毫秒内响应，平稳降速；而转弯指令则通过电子转向系统精确调节车轮角度，让车辆稳稳驶入目标车道。这套“手脚”不仅动作快、精度高，还能在雨雪、拥堵或高速等不同路况下保持稳定表现。正是这种快速、可靠、细腻的执行能力，才让自动驾驶从想得到真正变成做得到。

　　下次当你看到一辆自动驾驶汽车静静驶过，请记住——它正用“眼睛”和“耳朵”观察世界，用“大脑”思考策略，再用“手脚”精准执行。这场由感知、智能与控制共同驱动的出行革命，正在我们身边悄然发生，并稳步驶向更安全、更高效的未来。