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人工智能6大核心赛道深度解析（第8页）
2. 自动驾驶的技术架构：“感知-决策-控制”铁三角
- 感知层：是自动驾驶的“眼睛”和“耳朵”，负责收集环境信息。
- 摄像头：成本低、信息丰富，可识别车道线、交通标志、行人等，但受光照、天气影响较大。
- 激光雷达（LiDAR）：通过发射激光点云构建三维环境，精度高、抗干扰能力强，但成本较高。目前行业对激光雷达的必要性存在争议，特斯拉坚持“纯视觉方案”，而多数公司仍依赖“多传感器融合”。
- 毫米波雷达：穿透性强，可在雨、雪、雾等恶劣天气下工作，主要用于测速和测距。
- 超声波雷达：成本低、短距探测精准，多用于泊车辅助。
- 高精度地图与定位：通过高精度地图（厘米级精度）和GPS、IMU（惯性测量单元）等设备，确定车辆在三维空间中的精确位置，为决策提供基础。
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- 决策层：是自动驾驶的“大脑”，负责根据感知信息做出行动决策。
这一层主要由AI算法构成，包括路径规划（决定车辆行驶的路线）、行为决策（决定加速、刹车、变道等行为）。常用的算法框架有规则基（基于人工编写的交通规则）、数据驱动（基于机器学习的行为预测），以及两者的融合。
对于复杂场景（如路口无保护左转、避让突然闯入的行人），决策算法需要具备强大的推理和泛化能力。
- 控制层：是自动驾驶的“手脚”，负责将决策转化为车辆的具体动作。
它通过控制车辆的转向系统、动力系统（油门、刹车）、传动系统来执行决策。控制算法需要高精度、低延迟，确保车辆动作平稳、安全。
3. 自动驾驶的产业生态：从技术到商业的全链条
- 整车厂商（OEM）：如特斯拉、比亚迪、宝马等，是自动驾驶的核心载体，负责将自动驾驶技术集成到车辆中，并推向市场。
- Tier 1供应商：如博世、大陆集团、采埃孚等，为整车厂商提供自动驾驶系统的集成解决方案，包括传感器、控制器、执行器等。
- 科技公司：如Waymo、百度、Mobileye等，专注于自动驾驶算法的研发，部分公司通过提供技术授权或直接运营Robotaxi服务参与市场。
- 出行服务商：如滴滴、 Uber等，通过布局Robotaxi业务，探索自动驾驶的商业化落地，提供出行服务。
- 基础设施服务商：如高精度地图公司（高德、四维图新）、车路协同（V2X）技术提供商，为自动驾驶提供基础支撑。
4. 自动驾驶的商业化路径与挑战
- 商业化路径：
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