高級駕駛員輔助系統（ADAS）基礎型后視攝像頭后視攝像頭系統可以幫助駕駛員發現車后的物體或人員，以便在確保安全的情況下倒車并順利停車入位。高級系統中部署100萬像素的高動態范圍（HDR）攝像頭，并通過非屏蔽雙絞線實現高性價比的高速以太網連接和視頻壓縮。其他系統要求包括適當的物理層接口和電源。智能后視攝像頭可在本地對視頻內容進行分析，以實現物體與行人偵測。此外，它們還支持***的本地圖像處理及圖形疊加創建。它們能夠測量物體距離，并觸發制動干預。這種功能可以幫助駕駛員安全倒車，方便他們停入車位。飛思卡爾解決方案具有高集成度和低功耗的特點，支持開發極小規格的攝像頭模塊。智能后視攝像頭與簡易型模擬攝像頭使用相同的接口，提供了一種極具吸引力的升級換代途徑。碰撞預警與自動剎車（AEB）：在檢測到可能發生碰撞時，發出警報并在必要時自動剎車。鳩江區標準智能駕駛輔助產品圖片

一、技術架構：從分布式到域控/跨域式的進化分布式架構（早期階段）特點：由多個**控制器組成，功能模塊化（如環視攝像頭*用于泊車，毫米波雷達負責縱向控制）。局限：傳感器耦合度低，主機廠依賴供應商方案，成本高且用戶體驗受限。案例：奔馳、奧迪等早期車型采用1R1V架構，功能**但集成難度大。域控/跨域式架構（當前主流）**升級：引入域控制器，整合傳感器數據，實現算法集中處理。優勢：性能提升：并行處理多傳感器數據，支持“一鍵多用”。弋江區本地智能駕駛輔助產品規格尺寸自動泊車系統：幫助駕駛員自動完成停車操作，包括平行停車和垂直停車。

定制化開發：主機廠可自主開發功能，打破供應商壟斷。成本優化：減少硬件冗余，提升系統效率。案例：英偉達OrinX、華為MDC810等計算平臺，支撐L4級自動駕駛決策。算法演進：從模塊化到端到端模塊化算法：感知、規劃、控制分層處理，但誤差累積導致上限低。BEV+Transformer：通過鳥瞰圖視角統一感知，提升空間理解能力。端到端（End-to-End）：感知端到端：直接輸出環境信息，減少中間環節。決策規劃模型化：引入“思維鏈”推理，模擬人類決策路徑。

NGP（Navigation Guided Pilot），中文名智能導航輔助駕駛，是集成于XPILOT 3.0自動駕駛輔助系統的功能模塊。該功能通過用戶設定導航路線實現A點到B點的智能輔助駕駛，支持智能變道、進出匝道、交通錐桶避讓等操作，并配備SR智能輔助駕駛環境模擬顯示系統以實時反饋車輛周邊狀態 [1-2]。2021年1月26日，小鵬汽車正式向用戶開放高速NGP功能。2023年6月15日，城市NGP在北京開放運行。2025年2月10日，小鵬汽車宣布基于智能駕駛技術積累，將聯合頭部保險機構推出定制化智駕保險產品。車道保持輔助（LKA）：通過監測車道標線，幫助駕駛員保持在車道內行駛。

高級駕駛員輔助系統（ADAS）前視攝像頭高級駕駛員輔助系統中的攝像頭系統可以分析視頻內容，以便提供車道偏離警告（LDW）、自動車道保持輔助（LKA）、遠光燈/近光燈控制和交通標志識別（TSR）。在前視黑白攝像頭中，圖像傳感器會向配備DSP擴展的雙核MCU提供傳入視頻幀，以進行圖像處理。其他系統要求包括提供適當的物理通信接口、電源、可選的DRAM以及可降低系統成本的嵌入式閃存。ADAS的傳感器高級輔助駕駛系統基于不同的傳感器技術， 77GHz的雷達傳感器已經在**奢華轎車上的主動式巡航控制系統（ACC）上應用多年了。自適應巡航控制（ACC）：能夠自動調整車輛速度，以保持與前車的安全距離。繁昌區常見智能駕駛輔助產品供應商

融合多任務學習，實現擬人化駕駛。鳩江區標準智能駕駛輔助產品圖片

量產交付成績：元戎啟行突破10萬輛量產，贏得國際客戶信任。四、行業趨勢：從技術突圍到場景落地AI大模型驅動千億級參數：提升感知和決策能力，推動L2/3向L4/5升級。數據閉環：Momenta“飛輪大模型”實現數據-訓練-迭代正向循環，量產車型搭載量快速增長。車路協同深化C-V2X技術：解決單車智能感知盲區，優化交通效率。政策支持：20城車路云試點推進，構建“人-車-路-云”深度協同生態。用戶體驗優先安全性提升：通過可解釋性算法和冗余設計，增強消費者信任。鳩江區標準智能駕駛輔助產品圖片

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