落脚点：自动驾驶？具体的自动驾驶车辆怎么做的
智能驾驶与高级驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems, ADAS）
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ADAS（Advanced Driver Assistance Systems，高级驾驶辅助系统）
主要是辅助 驾驶员提高驾驶安全性、舒适性和便利性，通过感知、判断和部分控制功能，降低事故风险，但驾驶员始终是最终决策和责任主体 。
例子：自适应巡航（ACC）、车道保持（LKA）、自动紧急制动（AEB）。
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自动驾驶（Autonomous Driving）
车辆能在无驾驶员干预或极少干预的情况下，完成感知、决策、控制的全流程驾驶任务，可分为 SAE Level 0--5 等多个等级。高等级（L4、L5）自动驾驶理论上可完全替代人类驾驶员 。
例子：Waymo Robotaxi、特斯拉 FSD（部分场景）、百度 Apollo Go。
1. ADAS 目前的发展阶段
ADAS 已经经历了三个阶段的演进：
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功能性阶段（L1--L2）
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代表功能：ACC（自适应巡航）、AEB（自动紧急制动）、LDW（车道偏离预警）、LKA（车道保持辅助）等。
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特点：单一功能为主，依赖雷达/摄像头的独立感知，不具备真正的场景理解能力。
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状态：已大规模量产，功能较为成熟，但智能化程度有限。
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融合阶段（L2+--L3）
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代表功能：高速 NOA（Navigate on Autopilot）、融合泊车、交通拥堵辅助（TJA）。
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特点：多传感器融合（摄像头+毫米波雷达+超声波雷达+部分车型搭载激光雷达），感知精度和覆盖度提升，能够在限定场景下实现半自动驾驶。
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状态：2020 年后快速普及，特斯拉、蔚小理、智己、华为 ADS 等都在做高速和城区 NOA，国内 L2+ 渗透率已超过 35%。
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智能化阶段（L3--L4 边缘）
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代表功能：城区 NOA、复杂路口自动通过、自动变道与超车、红绿灯识别与自动响应。
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特点：深度依赖高精地图/高精定位与端到端感知-决策-控制架构，AI 算法（尤其是 Transformer、BEV 感知、端到端学习）逐步替代传统基于规则的模块化方案。
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状态：技术快速迭代中，但法规和责任界定仍是商业化瓶颈。
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2. ADAS 还具有的创新空间
虽然低阶功能趋于成熟，但 ADAS 仍有大量创新空间，尤其在以下方向：
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全场景化能力：从高速拓展到城区、乡村道路、停车场、极端天气等全覆盖。
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无地图化驾驶：减少对高精地图的依赖，通过实时感知+预测实现路径规划（特斯拉 FSD Beta、中国一些新势力已经在做）。
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驾驶风格自适应：根据用户偏好、交通环境自动调整跟车距离、加减速策略（和你论文研究的"风格化驾驶行为建模"高度契合）。
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人机共驾决策融合：让系统理解驾驶员意图，提前介入风险场景（预测性干预，而不仅是被动纠错）。
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长尾场景应对：更好地处理罕见的、复杂的风险场景（恶劣天气、突发路障、异常交通参与者等）。
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AI 驱动的端到端架构：减少传统规则和中间特征工程，直接用深度神经网络从感知输入输出控制指令，提高决策灵活性与泛化能力。
3. ADAS 并未发展到尽头的原因
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法规与市场逐步放开：比如欧盟、美国、日本、中国陆续开放 L3 上路测试，商业化空间还很大。
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长尾问题尚未解决：极端工况下的安全性依然是技术难点。
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人机共驾是长期形态：在全面 L4/L5 前，ADAS 仍是绝大多数汽车的标配与升级重点。
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技术与数据迭代带来新可能：AI 模型（如 Transformer+BEV）、算力（车规级大算力芯片）、传感器（固态激光雷达、4D 毫米波雷达）不断进步。
"L2级"是汽车自动驾驶功能分级中的一个级别。国际汽车工程师学会（SAE）将自动驾驶分为L0到L5六个级别，L2级表示部分自动化驾驶。在L2级自动驾驶状态下，车辆的驾驶辅助系统可以同时对车辆的转向、加速和制动等操作中的多项进行控制，但驾驶员仍需随时准备接管车辆，以应对系统无法处理的复杂路况或突发情况。例如，一些车辆的L2级自动驾驶功能可以在高速公路上实现自动跟车和车道保持，但当遇到前方道路施工或突然出现的障碍物等特殊情况时，驾驶员需要及时接管车辆，以确保行车安全。
L3级是自动驾驶技术的分水岭，它相比L2级更"聪明能干"。L3级自动驾驶可以在特定的道路和环境中，比如高速公路上，自己完成加速、刹车、转向这些操作，驾驶员可以暂时"脱手、脱脚、脱眼"，不需要时刻盯着方向盘和路面。
L4/L5需突破复杂天气、突发障碍物等极端场景处理能力**。**
人工智能+自动驾驶研究报告 清华D5DA8541C99C4AFD23BF42C00D5_EFF30E25_1E2F09.pdf