自动驾驶汽车的技术不断更新，这些联网和自动驾驶汽车不只融合了多项国内外新技术，且充满创新力。近期，有海外专家对因自动驾驶汽车而蓬勃发展的技术进行关键词大盘点，就让我们一起来深入了解吧！

自动驾驶汽车的技术不断更新，这些联网和自动驾驶汽车不只融合了多项国内外新技术，且充满创新力。近期，有海外专家对因自动驾驶汽车而蓬勃发展的技术进行关键词大盘点，就让我们一起来深入了解吧！

物联网

自动驾驶汽车搭载了数百个传感器，是它们将车辆周围的物理世界转化成了数字信号。自动驾驶汽车传感器的复杂性，也让它成了史上最强悍的物联网产品。未来自动驾驶汽车功能会不断增多，因此肯定还会融入更多来自其他领域的物联网解决方案和平台。

数据管理

自动驾驶系统和传感器等设备产生的数据很轻松就能突破TB级别，这些数据必须得到快速的处理和转化。如今，汽车正在成为人类历史上最大的数据来源，因此，数据管理、数据库、数据流分析、安全、数据比对、分布式计算和贷款管理等方面的创新已经迫在眉睫。

边缘分析

设想一下，未来的自动驾驶汽车每秒可能就会产出数个GB的数据并做出上千次判断，这一切顺利进行的背后是强大的计算能力。如果车辆不能独立完成部分数据的处理，而是将所有数据都一股脑送到云端并等待后台的总大脑来反馈，那么其延迟根本无法接受。

云计算

虽然边缘计算对实时分析和决策至关重要，但大量数据还是要回流到云端进行处理。因此，强悍的云计算能力会成为数据管理、应用分析和运营、软件升级、高清地图、路径规划、可视化、城市管理与诊断等功能的重要保障，有了它才能保证自动驾驶汽车有最棒的生命周期体验。

计算机视觉

计算机视觉是自动驾驶汽车感知周边环境的基础性技术，它会实时分析视频流来理解交通信号灯、行人、路障和路标等。同时，目标探测、建模、路径预测等工作也是计算机视觉技术一肩挑。由于视频流数据量大、车速快且分析时间有限，因此想做好计算机视觉可不容易。

除了要负责感知车外环境，计算机视觉技术还得分析车内视频流，及时发现驾驶员是否有分心等情况出现。此外，它还要进行相关记录并对其进行事件关联性分析。只有内外通吃，计算机视觉技术才能保证乘客有个安全且舒适的旅途。

安全机制

车辆通常搭载数百个处理器和微控制器，而车辆上复杂的网络则负责将大量的数据和控制信号在车辆与云端间进行交换。如此复杂的系统并非垂直整合而成，它还有来自不同供应商的大量子系统，因此想保证安全就必须应用大量创新。

除此之外，整套系统还要保证乘客的生命安全且应对车辆保有规模、移动速度和不同外部条件带来的挑战。这就意味着整个行业要在区块链、OTA 升级、硬件可靠性、恶意软件、网络和系统隔离、安全机制等方面进行全面创新。

高度互联

汽车已经成了一个高度互联的系统，而保持其能稳定工作的还有大量连接技术，如内部高速数据和控制网络、5G网络、专用短程通讯技术/V2X与WiFi、BT等。这套系统不但用了大量连接技术，还整合了许多复杂的转换、路由和安全基础设施。想要管好这套系统，就必须对内部和外部网络进行重新思考。

软件

自动驾驶汽车上复杂的软件也是定海神针，它们为车辆贡献了规划、策略、安全和算法，保证子系统和微控制器能对车辆进行精确的控制。

现代汽车不再只是交通工具，它是架在车轮上由软件控制的超级电脑。自动驾驶汽车恐怕得应用1亿行代码，而微软Office和安卓系统应用的代码可就少得多了。同时，为了支撑自动驾驶汽车的软件规模，语言、安全、性能、实时处理和软件升级能力都需要突破性创新。

能源

如果要回归汽车交通工具的本源，那么自动驾驶汽车在能源上也必须有较大的创新，因此电动机、电池技术、充电、能量回收和燃料电池等技术都必须满足新时代的需要。此外，在全球变暖和温室气体排放增加的大背景下，新能源的应用更是迫在眉睫。因此，该领域的研究人员能将能源技术提高到何种程度绝对是自动驾驶汽车创新的一大看点。

移动技术

移动网络和设备的出现让人类在通讯、社会互动、获取信息和无线技术上取得了巨大进步。不过，除了智能手机，先进的移动技术则主要应用在汽车上，如高速连接、流媒体内容的分发、动态地图、基于语音和手势的UI创新等。相信未来该领域的移动技术会比智能手机有着更广阔的发展前景。

人工智能

AI领域的每一项创新几乎都已经应用到了自动驾驶、安全、驾驶员行为习惯和车辆诊断等场景中。这次盘点虽然只提到新能源的创新，但如果AI能应用在老车里，也能实现对气缸精确控制，降低污染物排放，实现车辆动态控制和空气动力学等技术的大跃升。