什么是ADAS（高级驾驶辅助系统）？

以往的汽车安全方面重大改进（例如：防碎玻璃、三点式安全带、安全气囊）都是被动安全措施，旨在最大限度地减少事故中的伤害。如今，ADAS 系统借助嵌入式视觉技术，通过减少事故发生和乘员受伤，积极提升安全性。

车载摄像头的应用涉及一项新的AI功能，该功能利用传感器融合技术来识别和处理物体。传感器融合技术类似于人脑处理信息的方式，借助图像识别软件、超声波传感器、激光雷达 以及雷达，将海量数据进行整合。这项技术在物理反应速度上远超人类驾驶员。它能够实时分析流媒体视频，识别视频中的内容，并确定相应的应对措施。

以下是ADAS 的一些最常见应用：

• 自适应巡航控制系统：自适应巡航控制系统在高速公路上特别有用，因为驾驶员在高速公路上长时间行驶时，往往难以持续关注车速和其他车辆。该系统可根据周围物体的情况，自动加速 、减速，有时甚至会使车辆停下。
• 无眩光远光灯和像素灯：无眩光远光灯和像素灯通过传感器根据黑暗程度和车辆周围环境进行调节，同时不会干扰对向来车。这项新型前大灯技术能够检测到其他车辆的灯光，并相应地调整本车灯光方向，以防止其他道路使用者被暂时晃瞎。
• 自适应灯光控制：自适应灯光控制功能可根据外部光照条件调整车辆前大灯。该功能会根据车辆所处环境及周围光线明暗程度，相应地调整前大灯的亮度、照射方向和旋转角度。
• 自动泊车：自动泊车功能可帮助驾驶员了解视野盲区，使其知道何时转动方向盘并停车。配备倒车摄像头的车辆比传统侧视镜能更清晰地观察周围环境。一些系统甚至能通过整合多个传感器的数据，在无需驾驶员协助的情况下自动完成泊车。
• 自主代客泊车，即Autonomous Valet Parking（AVP）：自主代客泊车是一项新技术，通过车辆传感器网络、5G网络通信以及云服务来管理停车场中的自动驾驶汽车。传感器为车辆提供有关其当前位置、目的地以及如何安全到达目的地的信息。所有这些信息都会经过系统分析，并用于控制车辆的加速、制动和转向，直至车辆安全停妥。
• 导航系统：车载导航系统通过屏幕指示和语音提示，帮助驾驶员在专注于道路的同时沿路线行驶。部分系统可显示精准的交通数据，并在必要时规划新路线以避开拥堵。先进的系统甚至可能配备抬头显示功能，以减少驾驶员的分心。

• 夜视：夜视系统使驾驶员能够看到那些在夜间原本难以甚至无法看到的物体。夜视系统主要分为两类：主动式夜视系统通过发射红外光来成像，而被动式系统则依靠来自汽车、动物及其他物体的热能成像。
• 盲区监测：盲区检测系统能够利用传感器向驾驶员提供一些原本难以甚至无法获取的重要信息。一些系统在检测到驾驶员视野盲区内的物体时（例如驾驶员试图驶入已有车辆的车道的情况下），会发出警报。
• 自动紧急制动：自动紧急制动系统通过传感器检测驾驶员是否即将撞上其他车辆或道路上的其他物体。该系统能够测量附近车辆的距离，并在发现危险时向驾驶员发出警报。部分紧急制动系统还能采取预防性安全措施，例如收紧安全带、降低车速以及启动自适应转向功能，以避免碰撞。
• 侧风稳定控制：这项相对较新的ADAS功能可协助车辆抵御强侧风的影响。该系统中的传感器能够检测行驶过程中作用于车辆上的强压力，并发出轻微的转向或制动修正指令，以帮助驾驶员保持车辆的预期行驶轨迹/使车辆保持在车道中央。
• 驾驶员困倦检测：当系统检测到驾驶员可能需要暂停驾驶时，驾驶员困倦检测功能会向驾驶员发出困倦警告。 该系统通过多种方式监测驾驶员注意力是否下降，例如转向操作、车道保持行为、车速以及面向驾驶员的摄像头数据。在某些情况下，传感器可检测驾驶员的头部动作和心率，以判断其是否表明存在困倦。其他系统则会发出视觉、听觉或触觉警告。
• 驾驶员监测系统：驾驶员监测系统是另一种评估驾驶员注意力的工具。摄像头传感器可以分析驾驶员的视线是否集中在道路上，还是出现偏移。驾驶员监测系统可通过声音、方向盘震动或闪光灯等方式向驾驶员发出警报。在某些情况下，车辆会采取极端措施，将车辆完全停下。
• 5G与V2X：这项备受瞩目的5G ADAS新功能，能够以更高的可靠性和更低的延迟实现车辆与其他车辆或行人的通信，通常被称为V2X。如今，数百万辆汽车已连接至蜂窝网络以实现实时导航。该应用将优化现有技术与蜂窝网络，从而提升路况感知能力，根据交通拥堵情况控制或建议调整车速，并为GPS地图提供实时更新。对于当今汽车中广泛存在的软件驱动系统（从地图更新、错误修复到安全更新等），V2X是支持无线 (OTA) 软件更新的核心所在。

根据美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）的数据，2025年美国道路上共有36,640人在机动车事故中丧生，这凸显出道路安全仍然是一项严峻挑战。 与2024年相比，这一数字下降了6.7%。尽管死亡人数已从近期的高峰水平有所下降，但驾驶员分心、酒后驾驶、决策失误和疲劳驾驶等人为因素仍是导致交通事故的主要原因。NHTSA关于事故成因的研究一再表明，在绝大多数交通事故中，与驾驶员相关的因素都起着作用。

ADAS能够减少事故并挽救生命，因此变得越来越重要。自动紧急制动（AEB）、行人检测、全景监控、泊车辅助、驾驶员疲劳检测以及其他驾驶员监测系统等功能，通过提供关键的安全警告和干预措施，帮助驾驶员避免或减轻碰撞。随着车辆日益智能 ，ADAS技术在提高道路安全方面发挥着关键作用，并为更高级别的车辆自动化奠定了基础。

为了实现向完全自动驾驶汽车（即能够感知周围环境并在无需人工干预的情况下运行的车辆），需要增强这些车辆的电子架构。

随着电子架构的日益复杂，数据量也在不断增加。为了处理这些数据，新型集成域控制器需要具备更高的计算性能、更低的功耗以及更小的尺寸。

为了处理海量数据，需要采用64位处理器、神经网络和人工智能加速器，这就需要先进的半导体特性、半导体工艺和互连技术提供支持，从而实现ADAS功能。

此外，电子模块数量的减少催生了集中式 计算架构，这需要关键的汽车组件，包括具备视觉处理能力的处理器、神经网络和传感器融合技术。在实现这一切的同时，还必须满足质量、安全以及信息安全方面的要求。

汽车的每一个方面都变得日益互联，这要求子系统和SoC设计人员将安全措施的范围扩展到传统的物理层面安全保障步骤之外。将最新的嵌入式计算机视觉和深度学习技术应用于汽车SoC，可为ADAS系统带来更高的准确性、能效和性能。

要实现L5级自动驾驶，需要对现有功能进行增强并整合传感器融合技术，同时更加依赖人工智能驱动的决策，以及具备车联网（V2X）等强大的通信能力。不可预见的驾驶场景（如极端天气条件）、与监管标准的符合性 、网络安全风险以及驾驶员教育，都是阻碍ADAS技术发展的挑战。 但随着相关系统在检测、感知和执行方面的持续改进，这些技术最终将推动全自动驾驶汽车的实现。