ADAS（高级驾驶辅助系统）的技术架构正在经历深刻的变革，其发展趋势主要体现在从分布式到集中式的转变、感知技术的融合与创新、决策规划的智能化升级，以及支撑这一切的硬件和通信基础设施的演进。
🧠 一、从分布式到集中式：计算架构的演进
ADAS的技术架构正从传统的分布式ECU（电子控制单元） 向 域控制器（Domain Controller） 和 中央计算平台（Central Computing Platform） 演进。
分布式架构（1R1V）：早期ADAS采用分布式架构，各个功能（如自适应巡航、车道保持）由独立的ECU控制，传感器与特定功能绑定。这种架构虽然易于开发，但系统冗余、资源利用率低，且主机厂对供应商依赖性强。
域控制器架构：将多个功能整合到更强大的域控制器中（如自动驾驶域、座舱域），实现了传感器数据的集中处理和融合。例如，特斯拉的Hardware架构和大众的ICAS1都是这方面的实践。这降低了系统复杂度，提高了数据交互效率。
中央计算+区域控制：这是更进一步的架构，由一个或少数几个高性能中央计算单元（如英伟达Orin、高通Snapdragon Ride）负责核心的感知、决策和规划，周边的区域控制器（Zonal Controller）负责执行和接口管理。这种架构简化了线束，降低了重量和成本，并且更易于进行OTA（空中下载）软件升级。
👁️ 二、感知技术：多模态融合与“无图化”发展
感知层是ADAS的基础，其发展趋势是追求更精准、更可靠、更全面的环境感知能力。
多传感器融合（Multi-Sensor Fusion）：为了弥补单一传感器的局限性，融合摄像头、毫米波雷达、激光雷达（LiDAR）、超声波雷达等不同传感器数据已成为主流方案。融合策略也在进化：
后融合（Late Fusion）：各传感器先独立处理数据生成目标列表，再进行融合。计算负载小，但信息损失较大。
前融合（Early Fusion）：在原始数据层或特征层进行融合（如Waymo Multimodal Fusion），能保留更多信息，提升感知鲁棒性，但对带宽和算力要求极高。
BEV（鸟瞰图）+ Transformer：这是一种革命性的感知范式。通过Transformer模型，将不同视角、不同类型的传感器数据统一转换成BEV视角下的特征表达，让车辆获得“上帝视角”，极大地提升了障碍物检测、车道线识别和空间理解的准确性。华为ADS 2.0、小鹏XNGP等都采用了此类技术。
“无图化”趋势：过去高级别辅助驾驶严重依赖高精地图，但其制作成本高、更新慢。当前趋势是通过强大的感知算法（如BEV+Transformer）实时生成“语义地图”或“动态高精地图”，逐步降低甚至摆脱对预制高精地图的依赖。华为ADS 2.0和小鹏XNGP都已实现了城市导航辅助驾驶（City NOA）的无图化。
通用障碍物检测（GOD）：例如华为ADS 2.0采用的GOD网络，能够识别白名单之外的异形物体（如掉落的路障、奇葩的事故车），应对中国特有的复杂路况（如特殊路障、异形车），增强了系统对未知或罕见障碍物的处理能力。
🧩 三、决策与规划：走向端到端智能
决策规划层正从基于规则的算法向数据驱动的人工智能模型演进。
规则引擎与机器学习结合：传统决策规划多基于规则引擎（IF-THEN）和优化算法（如模型预测控制MPC），并结合机器学习（如Q-Learning）来处理Cut-in等场景。这种方式可解释性强，但难以覆盖所有复杂的长尾场景。
端到端（End-to-End）大模型：这是未来的核心方向。端到端模型将感知、决策、规控等多个模块整合为一个统一的深度学习模型，直接输入传感器数据，输出车辆的控制指令（如方向盘转角、油门刹车）。它能更好地模仿人类驾驶行为，应对复杂路口等场景，显著降低接管率。特斯拉FSD V12、小鹏XNGP、华为ADS 3.0、蔚来NAD Arch 2.0等都已采用或开始部署端到端模型。
世界模型（World Model）与预测：更先进的系统开始引入“世界模型”来预测周围环境的变化。例如，蔚来的NWM（智能驾驶世界模型）能推演未来多种可能发生的场景，并寻找到最优决策，让车辆有更长远的前瞻性。
⚙️ 四、硬件与通信：算力飙升与高速互联
强大的软件算法需要强大的硬件和通信网络作为基石。
算力军备竞赛：AI芯片算力持续提升，以处理海量传感器数据和复杂模型。英伟达Orin（254 TOPS）、地平线征程系列、特斯拉Dojo D1芯片（专攻训练算力）等不断推高车端和云端的算力水平。
高带宽低延迟通信：
车载以太网与TSN（时间敏感网络） 正在逐步替代传统的CAN总线，提供千兆甚至万兆的传输带宽，以满足摄像头、4D雷达等高分辨率传感器数据传输的需求，并通过TSN保证关键数据的确定性低延迟（微秒级同步）。
5G与V2X（车路协同）：通过车辆与一切（车、路、人、云）的互联，扩展单车感知边界，弥补盲区，提升整体交通效率和安全性。中国的“车路云一体化”计划正是推动这一发展的重要力量。
🔒 五、安全与可靠性：冗余设计与标准完善
随着系统复杂度提升和自动驾驶等级提高，功能安全和网络安全变得至关重要。
功能安全（ISO 26262）：采用冗余设计，包括感知冗余（多传感器互为备份）、决策冗余（双计算单元）、执行冗余（线控制动、转向备份）。确保在单点甚至多点故障时，系统能进入最小风险状态。
预期功能安全（SOTIF - ISO 21448）：关注因系统性能局限或误用导致的风险，要求验证已知不安全场景和未知场景。
网络安全：随着车辆互联程度加深，采用加密通信（如TLS）、入侵检测系统（IDS）、安全认证等机制保护车辆免受网络攻击至关重要。
💎 总结
ADAS技术架构的发展是一个系统性工程，其核心趋势是：
计算集中化：从分散到集中，简化结构，利于升级。
感知融合化与“无图化”：多传感器深度融合，BEV+Transformer提供统一视角，降低对高精地图的依赖。
决策端到端化：从规则驱动到数据驱动，用AI大模型应对复杂场景。
硬件高性能化：算力持续提升，高速车载网络成为标配。
系统安全化：通过冗余设计和网络安全措施，确保系统可靠运行。
这些趋势共同推动着ADAS从基础的驾驶辅助，向更高级别的、覆盖全场景的智能驾驶演进。
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