ADCU （ADAS域控制器）技术解析与应用展望

在智能汽车与自动驾驶技术快速迭代的背景下，ADCU（ADAS域控制器）已成为行业关注的核心技术术语。当前，L2级辅助驾驶已逐步成为家用乘用车的标配配置，L3、L4级自动驾驶技术也进入规模化试点与落地阶段，ADCU作为各类智能驾驶功能的核心支撑部件，其技术特性与应用效能直接决定了自动驾驶系统的性能表现。然而，目前行业内对ADCU的认知仍存在一定的局限性，多数非专业群体对其核心功能、技术构成及应用场景的理解较为模糊。

本文基于ADCU的技术原理与产业应用实践，采用通俗化与学术性相结合的表述方式，对ADCU（ADAS域控制器）进行全面系统的解析。全文严格控制篇幅，聚焦技术核心与应用重点，避免冗余的术语堆砌，兼顾普通读者的理解需求与行业入门者的专业诉求，为读者构建完整的ADCU知识体系。

一、基础认知：ADCU的定义与核心定位

首先明确ADCU的标准定义：ADCU是ADAS Domain Controller Unit的缩写，中文名称为"ADAS域控制器"。要准确理解ADCU的功能与价值，需先明确两个核心关联概念------ADAS（高级驾驶辅助系统）与"域控制器"的内涵与边界。

1. 基础铺垫：ADAS系统的核心内涵

ADAS（Advanced Driver Assistance Systems，高级驾驶辅助系统）是一套基于多传感器数据融合与智能决策控制，旨在降低驾驶员操作负荷、提升行车安全性的汽车智能控制系统。其核心定位是"辅助驾驶"而非"替代驾驶"，需明确的是，L4级及以上自动驾驶系统中，ADCU仍承担核心控制角色，但本文重点聚焦日常应用场景中的辅助驾驶功能，围绕该场景解析ADCU的技术特性。

自适应巡航（ACC）、车道保持辅助（LKA）、紧急制动（AEB）、360°全景影像等均属于ADAS系统的典型功能模块。此类功能看似相互独立，实则需要一个统一的中枢控制单元进行调度协同，实现数据共享与指令协同下发，而ADCU正是这一核心中枢控制单元。

2. 核心定位：ADCU作为ADAS系统的"控制中枢"

若将ADAS系统视为一个协同工作的智能控制体系，则各组成部分的功能分工可明确界定为：

• 传感器模块（含摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达等）作为感知单元，负责实时采集行车环境中的各类信息，包括前车距离、车道线位置、行人动态、路边障碍物等关键数据，为后续决策提供数据支撑；

• 执行器模块（含转向系统、制动系统、动力系统等）作为动作执行单元，负责精准响应控制指令，完成转向调整、制动减速、动力输出等具体操作；

• ADCU（ADAS域控制器）作为核心控制中枢，负责接收感知单元传输的原始数据，通过数据处理、分析与决策，向执行器模块下发精准控制指令，实现各ADAS功能模块的协同运行，最终达成辅助驾驶的核心目标。

需重点区分ADCU与传统ECU（电子控制单元）的核心差异，避免认知混淆。传统汽车中配置的ECU多为功能独立的控制单元，如发动机ECU、制动ECU、转向ECU等，各单元独立运行、互不干涉，仅能实现单一功能的控制；而ADCU作为域控制器，其核心优势在于整合ADAS系统相关的所有控制功能，打破传统ECU"各自为政"的局限，实现数据共享、协同控制，显著提升系统响应效率与控制精度，可适配复杂智能驾驶场景的需求------这也是L2级及以上辅助驾驶系统必须依赖ADCU，而传统ECU无法满足需求的核心原因。

需特别说明的是，少数车型中ADCU存在另一种定义（如极氪汽车的Air Damp Control Unit，空气阻尼控制单元），本文全程聚焦智能驾驶领域的ADCU（ADAS域控制器），后续所有论述均围绕该核心定义展开，确保表述的一致性与准确性。

二、技术构成：ADCU的硬件架构与软件体系

ADCU能够实现数据处理、智能决策与指令下发的核心功能，离不开硬件架构与软件体系的协同支撑。二者相辅相成，硬件架构为功能实现提供物理载体，软件体系为功能落地提供逻辑支撑，共同构成ADCU的完整技术体系，缺一不可。

1. 硬件架构：ADCU的物理支撑体系

ADCU的硬件架构以高算力计算平台为核心，搭配接口模块、电源模块、散热模块等辅助组件，形成完整的硬件系统。以下重点解析三大核心硬件组件的功能与技术特性，兼顾专业性与易懂性，明确各组件的核心作用：

（1）主控制器（SoC芯片）：核心计算单元

SoC（System on Chip，系统级芯片）是ADCU的核心计算单元，承担着海量数据处理、复杂算法运算与智能决策的核心任务，具体包括接收传感器传输的图像数据、距离数据等原始信息，通过内置算法进行快速分析运算，最终输出精准的控制决策指令。

算力是衡量SoC芯片性能的核心指标（可通俗理解为数据处理速度），ADAS功能的复杂度直接决定了对SoC芯片算力的需求。例如，L2级辅助驾驶系统（ACC+LKA组合）对算力需求相对较低，而L3级自动驾驶系统（高速路段自主行驶）需同时处理激光雷达、多路高清摄像头传输的海量数据，对SoC芯片的算力要求将大幅提升。

目前，行业内主流的ADCU SoC芯片主要包括三类：Mobileye的EyeQ系列（如EyeQ4芯片，被经纬恒润等企业广泛应用于ADCU产品，具备精准的3D目标识别与车道识别能力）、英伟达的DRIVE系列（如极氪ADCU MAX采用的NVIDIA DRIVE AGX Thor平台，算力可达700 TOPS，具备超强的数据处理能力）、高通的Snapdragon Ride系列（如德赛西威舱驾融合解决方案所采用的Snapdragon Ride™ Flex架构），此类芯片为ADCU的高算力需求提供了核心技术支撑。

（2）辅助计算单元：算力补充与效率提升组件

除主控制器（SoC芯片）外，ADCU通常配套设置深度学习加速器（DLA）、微控制器（MCU）等辅助计算单元，其核心作用是分担主控制器的计算负荷，提升整个硬件系统的运行效率，避免主控制器出现算力瓶颈。

其中，DLA（深度学习加速器）专门用于处理自动驾驶算法中的神经网络相关任务，重点负责图像识别、目标检测等高频计算任务，能够高效处理摄像头传输的图像数据，快速识别车辆、行人、车道线、交通标志等目标，相比主控制器，其在该类任务的处理效率与能耗控制方面具有显著优势，可有效提升ADCU的决策响应速度。例如，Mobileye EyeQ4芯片中集成了多组硬软件加速器，专门用于图像处理与目标识别任务的高效处理。

MCU（微控制器）主要负责处理实时性要求较高的简单控制任务，如接收执行器的反馈信息、监测ADCU硬件系统的运行状态等，确保整个控制系统的稳定运行。例如，经纬恒润的ADCU产品搭载双片Infineon AURIX™ TriCore™ TC297TA芯片，重点提升系统的实时响应能力与运行安全性，避免出现控制指令延迟等问题。

（3）接口模块：数据传输与指令交互的核心载体

ADCU需实现与感知单元（传感器）、执行器单元、车辆其他系统（如智能座舱、车联网系统）的高效交互，接口模块作为数据传输与指令交互的核心载体，其性能直接影响系统的协同运行效率。结合行业应用实践，ADCU的接口模块主要分为两类，具体功能如下：

• 传感器接口：主要用于接收各类传感器传输的原始数据，常用接口包括CAN-FD接口（主要连接毫米波雷达）、以太网接口（用于连接激光雷达、高清摄像头，实现海量数据的高速传输）、PoC接口（专门用于连接前向视觉摄像头）等；

• 执行器接口：主要用于向转向系统、制动系统、动力系统等执行器下发控制指令，同时接收执行器的反馈信息，确保控制指令的精准落地，避免出现执行偏差。

结合实际应用案例，经纬恒润的ADCU产品配备12路高速CAN-FD接口，支持前向+四角77GHz毫米波雷达的接驳，同时预留以太网接口，可实现激光雷达、高精地图模块的后续扩展，能够满足日常辅助驾驶与高阶自动驾驶功能的双重需求。

此外，电源模块与散热模块作为ADCU硬件系统的辅助组件，对系统稳定性具有重要影响：电源模块负责为整个硬件系统提供稳定的电力供应，能够适应汽车行驶过程中的电压波动环境（如起步、制动时的电压变化）；散热模块负责控制ADCU的工作温度，确保其在-40℃~150℃的汽车极端运行环境下能够稳定工作，抵御高温暴晒、低温严寒等恶劣环境的干扰，保障硬件系统的长期稳定运行。

2. 软件体系：ADCU的智能控制核心

若将硬件架构视为ADCU的物理载体，那么软件体系就是其智能控制的核心，缺乏软件支撑的硬件仅为零散的电子组件，无法实现任何智能决策与控制功能。ADCU的软件体系采用分层架构设计，从上至下分为底层软件、中间件软件、应用层软件三个层级，层层递进、协同工作，完整覆盖"数据接收-数据处理-决策下发-指令执行"的全流程，具体解析如下：

（1）底层软件：系统基础支撑层

底层软件是ADCU软件体系的基础，主要承担硬件适配、数据传输、系统管理等核心任务，相当于硬件架构与上层软件之间的"桥梁"，确保数据传输的顺畅性与硬件系统的正常运行。其核心功能包括硬件适配（适配不同品牌的SoC芯片、传感器及汽车电子架构）、基础硬件管理（电源管理、接口管理、故障检测等），可有效避免硬件组件出现运行故障，保障系统的基础稳定性。

目前，行业内ADCU的底层软件多基于AUTOSAR架构（汽车软件开放式系统架构）进行开发，该架构作为汽车软件领域的通用标准，能够实现不同车企、不同硬件平台之间的兼容性，缩短产品开发周期、降低开发成本。例如，经纬恒润、德赛西威等企业的ADCU产品均采用AUTOSAR架构设计，确保系统的兼容性与可扩展性，为后续功能升级提供便利。

（2）中间件软件：数据处理核心层

中间件软件是ADCU数据处理的核心环节，主要负责接收传感器传输的原始数据，通过数据清洗、融合、筛选等处理流程，将杂乱无章、存在误差的原始数据转化为具有应用价值、可用于智能决策的精准信息，为应用层软件的决策提供数据支撑。

其中，传感器融合技术是中间件软件的核心功能，也是ADCU实现精准环境感知的关键。ADAS系统的各类传感器均存在自身的优势与局限性，单独使用难以实现全面精准的环境感知：摄像头擅长车道线、交通标志的识别，但在夜间、雨天等恶劣天气下识别精度会显著下降；毫米波雷达擅长距离、速度的检测，不受天气环境影响，但识别精度较低；激光雷达具备高精度、3D环境建模能力，但存在成本较高、易受灰尘干扰的局限。

传感器融合技术通过整合各类传感器的传输数据，实现优势互补，能够有效规避单一传感器的局限性，构建全面、精准的行车环境模型。例如，雨天环境下，摄像头识别精度下降时，系统可重点依托毫米波雷达的数据进行决策；高速行驶场景下，需实现高精度定位时，可结合激光雷达与摄像头的数据，确保环境感知的准确性，避免因单一传感器的局限导致决策失误。结合实际应用案例，宇通"小宇2.0"L4级自动驾驶巴士搭载的Ecotron ADCU，可同时处理2个64通道激光雷达、4个16通道激光雷达、14个摄像头、2个毫米波雷达的数据，通过传感器融合技术实现360°无死角的精准环境感知。

（3）应用层软件：智能决策与控制层

应用层软件是ADCU的智能决策核心，主要基于中间件软件处理后的精准环境数据，结合预设的控制算法与规则，完成智能决策并向执行器下发控制指令，实现各类ADAS功能的落地。

结合行车场景，应用层软件的决策逻辑可具体体现为：当传感器检测到前车距离小于安全阈值时，应用层软件将快速做出减速或紧急制动的决策，并向制动系统下发相应控制指令；当检测到车辆偏离车道线时，应用层软件将决策转向调整指令，向转向系统下发精准的转向角度指令，确保车辆回归车道；当检测到行人横穿马路等突发危险时，应用层软件将立即触发紧急制动决策，避免碰撞事故的发生。

算法性能是决定应用层软件决策准确性与响应速度的核心因素，不同ADCU厂商的算法优化能力存在差异，导致其决策性能有所不同。例如，Mobileye的EyeQ系列芯片内置优化的视觉识别算法，可实现行人和自行车的高置信度识别，即使在傍晚、隧道口等复杂光线环境下，也能快速做出精准判断；极氪ADCU MAX结合场景认知大模型（SCM）与交互式规控大模型，显著提升了复杂路况下的决策灵活性与准确性。

此外，应用层软件包含功能安全模块，是保障行车安全的核心支撑：当ADCU检测到自身硬件故障或传感器数据异常时，将及时发出警报信号（如仪表盘提示、语音提醒），同时切断辅助驾驶功能，确保驾驶员能够及时接管车辆，规避安全风险。例如，经纬恒润的ADCU产品支持ASIL-D级功能安全（ISO 26262标准中的最高安全等级），通过冗余设计实现系统故障时的安全降级，确保不影响驾驶员的正常操控。

三、核心功能：ADCU的技术效能与应用场景落地

基于上述硬件架构与软件体系的支撑，ADCU的核心功能可概括为"数据整合、智能决策、指令下发"，最终服务于ADAS系统的各类辅助驾驶功能。结合行业应用实践，可将ADCU的核心功能分为四大类，各类功能相互协同，共同提升行车安全性与便捷性，具体解析如下：

1. 环境感知与数据融合功能

环境感知与数据融合是ADCU最基础、最核心的功能，也是所有辅助驾驶功能实现的前提。ADCU通过接口模块接收各类传感器传输的原始数据，经中间件软件的传感器融合处理，构建360°无死角的行车环境模型，精准获取前车距离、后车距离、左右车辆动态、行人位置、车道线边界、交通标志（限速、红绿灯等）、路边障碍物及路面坡度、曲率等各类环境信息，为后续智能决策提供全面、精准的数据支撑。

结合不同行车场景，该功能的应用效能具体体现为：高速行驶场景中，ADCU通过前向摄像头与毫米波雷达实时监测前车速度与距离，当前车减速时，可快速感知并为减速决策提供数据支撑，有效规避追尾风险；城市道路行驶场景中，ADCU通过环视摄像头与超声波雷达监测车辆周边的行人、非机动车，及时捕捉突发危险（如儿童突然窜出、电动车闯红灯），为避让决策提供依据；夜间行驶场景中，ADCU通过激光雷达与夜视摄像头弥补人眼视觉局限，清晰识别黑暗中的障碍物（如路边护栏、掉落杂物），降低夜间行车风险。

结合实际应用案例，宇通"小宇2.0"L4级自动驾驶巴士搭载的Ecotron ADCU，通过多类传感器的数据采集与融合处理，实现360°无死角环境感知，进而实现自主避障、紧急制动、路线规划等功能，无需驾驶员干预即可在小区、园区、景区等短途接驳场景中安全运行，充分体现了ADCU环境感知功能的核心价值。

2. 智能决策与路径规划功能

在精准环境感知的基础上，ADCU结合应用层软件的算法规则与驾驶员的操作意图（如开启自适应巡航、车道保持功能），完成智能决策并规划最优行驶路径与操作方案，兼顾行车安全性与驾乘舒适性。

结合各类典型行车场景，该功能的具体决策逻辑如下：

• 自适应巡航（ACC）模式下：ADCU基于前车速度与驾驶员设定的车速、安全距离，自动决策加速、减速或匀速行驶策略。当前车速度低于设定车速且距离大于安全阈值时，决策加速至设定车速；当前车距离小于安全阈值时，决策减速并维持安全距离，减少驾驶员的制动、加速操作，降低高速行驶的疲劳度。

• 车道保持辅助（LKA）模式下：ADCU基于车道线位置数据，决策是否进行转向调整。当车辆出现轻微车道偏离时，决策精准的转向调整指令，确保车辆平稳回归车道，规避因驾驶员分心、疲劳导致的车道偏离事故。

• 高速公路辅助（HWP）模式下：ADCU结合高精地图与定位信息，决策变道时机与路径。当检测到前方有慢车且相邻车道空闲时，决策变道超车并在超车完成后回归原车道；遇到匝道时，提前规划变道路径，自动进入匝道，减少驾驶员的手动操作。

• 交通拥堵辅助（TJA）模式下：ADCU基于交通流密度数据，决策跟车行驶速度，自动控制车辆加减速，跟随前方车流行驶，避免频繁启停，降低早晚高峰拥堵路段的驾驶员操作负荷。

需重点强调的是，ADCU的所有决策逻辑均遵循"安全优先"的核心原则，优先考虑碰撞规避、行车安全，再兼顾驾乘舒适性与行驶效率。例如，当检测到前方有突发障碍物（如行人窜出、车辆违规变道）时，ADCU将优先决策紧急制动，最大限度保障行车安全。

3. 控制指令执行与反馈功能

智能决策完成后，ADCU的核心任务是通过执行器接口向转向系统、制动系统、动力系统等执行器下发精准控制指令，确保决策方案的准确落地，同时接收执行器的反馈信息，实现闭环控制，避免控制偏差。

结合具体控制场景，该功能的执行逻辑如下：

• 紧急制动决策执行：ADCU向制动系统下发精准的制动指令，控制刹车卡钳收紧幅度，实现车辆快速、平稳减速，在缩短制动距离的同时，避免急刹导致的乘客受伤。

• 转向调整决策执行：ADCU向转向系统下发精准的转向角度指令，控制转向电机转动幅度，确保车辆轻微调整方向、平稳回归车道，兼顾转向精度与驾乘舒适性，避免转向过急、过猛导致的车辆失控风险。

• 加速决策执行：ADCU向动力系统下发动力调整指令，控制发动机或电机的动力输出，实现车辆平稳加速，避免突然加速导致的顿挫感，兼顾舒适性与安全性。

ADCU的控制执行功能需满足两大核心要求，直接影响行车安全与驾乘体验：一是实时响应性，突发场景下，ADCU需在几十毫秒内完成"感知-决策-执行"的全流程，避免因响应延迟错过最佳避让时机；二是控制精准性，如车道保持场景中，转向调整需兼顾及时性与平稳性，既确保车辆快速回归车道，又避免影响驾乘舒适性。这就要求ADCU的硬件性能与软件算法高度匹配，确保控制指令的精准性与响应速度。

4. 故障诊断与安全保障功能

ADCU作为智能驾驶系统的核心控制单元，其运行稳定性与安全性直接决定行车安全。若ADCU出现运行故障，可能导致ADAS功能失效，甚至引发安全事故。因此，故障诊断与安全保障功能是ADCU不可或缺的核心功能，也是保障行车安全的重要底线。

结合行业技术标准与应用实践，该功能主要包含三个核心模块，具体解析如下：

• 实时自检模块：ADCU持续监测自身硬件系统（芯片、接口、电源等）与软件系统（算法、数据传输等）的运行状态，一旦检测到异常（如芯片过热、接口故障、数据传输中断等），立即发出警报信号，提醒驾驶员关注系统状态。

• 故障降级模块：当检测到轻微故障时，ADCU自动对ADAS功能进行降级处理，例如将L2级辅助驾驶（ACC+LKA）关闭其中一项功能，仅保留基础辅助功能，同时提醒驾驶员接管车辆；当检测到严重故障时，ADCU立即关闭所有ADAS功能，发出强烈警报（如持续提示音、仪表盘红色警示），确保驾驶员及时接管车辆，规避因功能失效引发的安全事故。

• 数据备份与追溯模块：ADCU实时记录行车过程中的关键数据，包括传感器数据、决策指令、执行器反馈信息等。当发生故障或事故时，此类数据可用于故障原因追溯，为后续的故障排查、算法优化提供数据支撑。例如，Ecotron ADCU通过5G网络将车辆运行信息实时传输至运营中心，同时对关键数据进行本地备份，便于后续的追溯与排查。

此外，随着智能汽车联网化水平的提升，ADCU作为核心控制单元，易成为黑客攻击的目标。因此，ADCU配备完善的网络安全功能，通过数据加密、访问权限验证等技术手段，防止黑客篡改控制指令、窃取车辆数据，全方位保障行车安全，规避因黑客攻击导致的车辆失控风险。

四、产业应用：ADCU的场景覆盖与供应商格局

随着ADAS技术的规模化应用，ADCU已广泛渗透至各类搭载智能驾驶功能的车型中，覆盖家用乘用车、商用车等多个领域，从L2级辅助驾驶到L4级自动驾驶，均有明确的应用落地。以下结合具体车型、应用场景及供应商情况，对ADCU的产业应用现状进行全面解析，明确其产业价值与行业格局。

1. 家用乘用车领域：L2级辅助驾驶的核心配置

目前，市面上绝大多数搭载L2级辅助驾驶系统（ACC+LKA组合或NOA导航辅助驾驶）的家用乘用车，均将ADCU作为核心配置------ADCU的性能直接决定了辅助驾驶功能的稳定性与流畅性，是L2级及以上辅助驾驶功能落地的核心支撑。以下列举行业内主流的ADCU产品及配套车型，明确其应用特点：

• 德赛西威ADCU：作为国内ADCU领域的龙头产品，覆盖L2+至L4级自动驾驶的全场景需求，适配性极强。其最新的舱驾融合解决方案ICPS01E基于高通Snapdragon Ride™ Flex架构，已获得国内外多家车企的项目订单，同时作为华为乾昆ADS域控制器的核心代工产品，配套问界、智界等热门车型；其IPU04域控制器配套小鹏G9、理想L系列等车型，为该类车型的L2+级辅助驾驶功能（如NOA导航辅助驾驶、自动变道）提供核心支撑。

• 经纬恒润ADCU：国产ADCU的代表性产品，已成功切入红旗、蔚来、小米等主流车企的供应链。该产品集成Mobileye EyeQ4视觉识别处理SoC，支持高速公路辅助、交通拥堵辅助等常用辅助驾驶功能，目前已为小米汽车配套区域控制器、为小鹏MONA M03配套ADAS产品，同时作为华为MDC计算平台的核心合作伙伴，为阿维塔等车型的高阶辅助驾驶功能提供技术支撑。

• 极氪ADCU MAX：全球首款量产的智驾域控制器，基于英伟达NVIDIA DRIVE AGX Thor平台打造，算力可达700 TOPS，是极氪浩瀚智驾2.0系统的核心硬件支撑，能够显著提升车辆的环境感知准确性与智能决策能力，配套极氪旗下多款车型，支撑高阶辅助驾驶功能的落地。

对普通消费者而言，ADCU在家庭乘用车中的应用，最直观的价值体现为辅助驾驶功能的稳定性与流畅性提升：高速行驶场景中，NOA导航辅助驾驶功能可实现自动变道、超车、进出匝道，大幅降低驾驶员的操作负荷；城市道路行驶场景中，自动跟车、行人避让、红绿灯识别等功能，可有效降低追尾、碰撞等事故的发生概率，提升日常行车的便捷性与安全性。

2. 商用车领域：自动驾驶接驳与末端物流的核心支撑

除家用乘用车外，ADCU在商用车领域的应用也逐步规模化，尤其在自动驾驶短途接驳、末端物流等场景中，承担着核心控制角色，其技术特性与应用需求均区别于家用乘用车领域。以下结合典型应用场景，解析ADCU在商用车领域的应用特点：

• L4级自动驾驶短途接驳巴士：以宇通"小宇2.0"为例，该车型是国内领先的L4级自动驾驶短途接驳巴士，已在小区、园区、景区等场景实现规模化落地。其搭载Ecotron第四代ADCU（EAXVA04），取消驾驶员座椅与手动操作装置，完全依靠ADCU实现车辆控制。该ADCU通过多类传感器的数据采集与融合处理，实现路线规划、自主避障、紧急制动、V2X通信等功能，主要用于连接公共交通（火车、公交、地铁等）与目的地的短途接驳，提升出行便利性。

• 末端物流无人车：京东、美团等企业推出的末端物流无人车，均搭载ADCU作为核心控制单元。该类ADCU结合小区、园区等场景特点，实现自主导航、避障、停靠等功能，可将快递、外卖等货物精准送达指定地点，无需人工驾驶，显著提升末端物流的配送效率与便捷性，其核心控制效能均依赖ADCU的技术支撑。

需明确的是，商用车领域的ADCU对算力与运行稳定性的要求高于家用乘用车领域：一方面，商用车的行驶场景更为复杂（如短途接驳巴士需应对行人、非机动车混杂的场景）；另一方面，商用车多需长时间连续运行（如末端物流无人车需实现全天配送）。因此，商用车用ADCU需具备更高的算力、更强的环境适应性与更长的稳定运行能力。例如，Ecotron的EAXVA04 ADCU作为车规级量产产品，可高效处理多类传感器数据，能够适应商用车的复杂运行环境，确保长期稳定运行。

3. 行业供应商格局：国内与国际供应商的协同发展

随着ADCU市场需求的持续增长，行业内已形成一批具备核心竞争力的供应商，主要分为国际供应商与国内供应商两大阵营，各阵营凭借自身技术优势占据不同的市场份额，形成协同发展的行业格局。以下对主流供应商进行梳理，明确其核心优势与市场定位：

• 德赛西威：国内ADCU领域的龙头企业，业务覆盖智能驾驶、智能座舱、网联服务三大板块，其智能驾驶业务（核心为ADCU）2024年营业收入达73.14亿元，同比增长63.06%，市场占有率位居国内首位。该企业不仅深度绑定国内主流车企，还成功切入大众、丰田、雷诺、本田等国际车企的供应链，全球化产能布局完善，专利储备深厚（累计超过3600项），是国内ADCU领域的核心引领者。

• 经纬恒润：国产ADCU供应商的核心代表，其ADAS产品在国内供应商中排名第一。该企业的ADCU产品集成Mobileye EyeQ4芯片与Infineon AURIX™平台，支持ASIL-D级功能安全，配套小米、阿维塔、红旗、蔚来等多款热门车型，同时获得Stellantis、Scania等国际OEM/Tier1的产品定点，国际化进程持续加速。

• 中科创达：全球领先的智能操作系统技术提供商，聚焦操作系统底层技术，与英伟达、高通等芯片巨头深度合作，为ADCU提供核心软件解决方案。该企业商业模式优势显著，毛利率水平突出，深度参与智能驾驶软件生态构建，是ADCU软件领域的核心玩家。

• 光庭信息：采用纯软件模式的ADCU供应商，深度绑定华为生态，参与华为ADS底层算法开发与域控软件优化，为日产、丰田、长安、吉利等国内外车企提供软件技术服务，近年来业绩增长迅速，在ADCU软件领域占据重要地位。

• 国际供应商：主要包括三类核心企业------Mobileye（专注于视觉识别芯片与算法，其EyeQ系列芯片广泛应用于各类ADCU产品，市场占有率较高）、英伟达（高算力SoC芯片供应商，其DRIVE系列平台是高阶自动驾驶ADCU的核心硬件支撑）、博世（传统汽车零部件巨头，其ADCU产品主要覆盖中低端辅助驾驶场景，性价比优势显著，适配多款家用乘用车）。

五、发展趋势：ADCU的技术迭代方向与产业前景

随着自动驾驶技术从L2级向L3、L4级逐步升级，以及智能汽车产业的持续发展，ADCU作为核心控制单元，其技术迭代与产业应用将呈现出明确的发展趋势。结合行业技术研发方向与市场需求变化，ADCU的未来发展主要聚焦于五个核心方向，具体解析如下：

1. 算力持续升级，支撑高阶自动驾驶需求

自动驾驶级别越高，对ADCU的算力需求越高。L4级自动驾驶系统需同时处理激光雷达、多路高清摄像头、毫米波雷达等海量数据，结合高精地图、V2X（车与万物互联）数据进行智能决策，普通算力的ADCU已无法满足需求。

未来，ADCU的算力将持续突破，从目前的几百TOPS（如极氪ADCU MAX的700 TOPS）逐步提升至上千TOPS乃至更高水平，进一步提升数据处理效率与决策响应速度，满足高阶自动驾驶的功能需求。目前，英伟达、高通等芯片厂商已启动更高算力SoC芯片的研发，为ADCU的算力升级提供核心技术支撑，将推动高阶自动驾驶体验的持续优化。

2. 舱驾融合成为主流，提升系统集成度

当前，多数汽车的ADCU（智驾域控制器）与座舱域控制器（负责智能座舱功能，如中控屏、仪表盘、语音控制等）相互独立，各自承担不同的控制功能，无法实现协同工作，导致汽车电子部件数量较多、成本较高。

未来，舱驾融合将成为ADCU的核心发展趋势，即通过技术优化，将智驾域与座舱域的控制功能整合至一个统一的控制器中，实现"单控制器管控全车智能功能"。例如，德赛西威推出的ICPS01E舱驾融合解决方案，基于高通Snapdragon Ride™ Flex架构，首次实现单颗SoC同时支持数字座舱、ADAS与自动驾驶功能，不仅可减少汽车电子部件数量、降低成本、节省车内空间，还能实现智驾功能与座舱功能的协同，如危险场景下，ADCU可同时触发紧急制动与座舱警报（语音提醒、屏幕警示），全方位提升驾乘安全性与体验感。

3. 国产化替代加速，国内供应商竞争力提升

目前，国内ADCU市场仍以国际供应商（Mobileye、英伟达等）为主，但国内供应商（德赛西威、经纬恒润等）凭借技术研发优势、成本控制能力与本土化服务优势，正快速崛起，逐步打破国际供应商的垄断格局，市场占有率持续提升。

例如，德赛西威已实现高端智驾域控制器的规模化量产，市场占有率位居国内首位，同时成功切入国际车企供应链；经纬恒润、中科创达等企业持续拓展客户群体，推出适配国内市场需求的ADCU产品，覆盖家用乘用车、商用车等多个领域。未来，随着国内智能汽车产业的持续发展，ADCU的国产化替代进程将进一步加速，国内供应商将在行业中占据更重要的地位，推动智能驾驶核心技术的自主可控。

4. 结合AI大模型，提升智能化决策水平

当前，ADCU的决策逻辑主要基于预设算法与规则，虽能满足多数常规行车场景的需求，但在极端天气、突发路况、复杂路口等特殊场景中，决策的灵活性与智能性仍有提升空间，存在决策过于机械的问题。

未来，ADCU将逐步融合AI大模型（如场景认知大模型、交互式规控大模型），通过学习海量行车场景数据，提升场景识别能力与决策灵活性，实现"懂场景、懂人"的智能化升级。例如，通过场景认知大模型，ADCU可识别更多复杂障碍物、预判其他车辆与行人的行为；通过交互式规控大模型，ADCU可适配不同驾驶员的驾驶习惯，调整辅助驾驶灵敏度，提升决策的个性化与精准性。目前，极氪ADCU MAX已率先融合场景认知大模型与交互式规控大模型，显著提升了复杂路况下的决策性能。

5. 强化安全与节能特性，兼顾安全性与环保性

一方面，未来ADCU将进一步提升功能安全与网络安全水平。通过优化冗余设计、升级故障诊断算法，确保ADCU在极端环境（高温、低温、电磁干扰）下能够稳定运行，避免故障发生；通过强化数据加密、访问权限控制等技术，抵御复杂黑客攻击，防止控制指令被篡改、车辆数据被窃取，全方位保障行车安全。

另一方面，ADCU将重点优化能耗控制，通过硬件设计优化与软件算法升级，降低自身功耗。尤其在新能源汽车中，低功耗ADCU可有效提升车辆续航里程，兼顾环保性与实用性。例如，Mobileye EyeQ4芯片采用28nm FD-SOI工艺，运行功耗低至3W，可有效降低ADCU的整体能耗，为新能源汽车节省电力资源。

六、结论：ADCU在智能驾驶产业中的核心价值与发展意义

综上所述，ADCU（ADAS域控制器）作为ADAS系统的核心控制单元，是智能驾驶技术落地的核心支撑，其通过硬件架构与软件体系的协同工作，实现环境感知、智能决策、指令执行与安全保障的全流程控制，为行车安全与便捷性提供重要支撑。

核心总结如下：ADCU全称ADAS域控制器，核心功能是接收传感器传输的环境数据，经数据处理、智能决策后向执行器下发控制指令，实现各类ADAS功能的协同运行，降低驾驶员操作负荷、提升行车安全；其硬件架构以高算力SoC芯片为核心，搭配辅助计算单元、接口模块等组件，软件体系采用分层设计，覆盖底层支撑、数据处理与决策控制全流程；ADCU广泛应用于家用乘用车、商用车等领域，是L2级及以上辅助驾驶功能落地的核心前提；未来，随着技术迭代，ADCU将在算力、集成度、智能化、安全性与节能性等方面实现持续突破，推动智能驾驶产业向更高水平发展。

在智能驾驶产业快速发展的背景下，ADCU的技术价值与产业地位日益凸显------没有ADCU的支撑，L2级及以上辅助驾驶功能无法落地，智能驾驶的便捷性与安全性也无法保障。ADCU的技术迭代与产业应用，不仅推动着自动驾驶技术从"辅助"向"自主"的跨越，也将持续优化人们的行车体验，推动智能汽车产业的高质量发展。

对普通消费者而言，了解ADCU的技术特性与功能价值，可更好地理解车辆辅助驾驶功能的工作原理，实现辅助驾驶功能的安全、合理使用；对汽车爱好者与行业入门者而言，掌握ADCU的核心知识，可清晰把握智能汽车产业的核心技术赛道与发展趋势，为后续的学习与实践提供支撑。

ADCU作为智能驾驶时代的核心技术载体，其未来的技术迭代与产业应用将持续受到行业关注，随着算力升级、舱驾融合、国产化替代等趋势的推进，其将为自动驾驶产业的规模化落地提供更加强有力的支撑，推动智能出行时代的加速到来。