汽車安全技術包括主動安全、被動安全以及ADAS/自動駕駛輔助等多個層面。主動安全系統(tǒng)通過傳感器和智能算法在事故發(fā)生前對危險進行感知并主動干預；被動安全系統(tǒng)通過車身結(jié)構(gòu)和安全約束措施在碰撞中保護乘員；ADAS/自動駕駛技術則利用多傳感器融合和復雜算法實現(xiàn)從L1到L4級別的輔助與自動駕駛功能。以下按類別分別解析各項技術原理、關鍵傳感器、實現(xiàn)方式及代表性案例。

主動安全系統(tǒng)

主動安全系統(tǒng)在事故發(fā)生前識別風險并采取措施。**自動緊急制動（AEB）**是典型功能：該系統(tǒng)通過前向毫米波雷達、攝像頭（以及可選的激光雷達和超聲波）持續(xù)監(jiān)測前方障礙物，比較實際距離與安全閾值。當發(fā)現(xiàn)碰撞風險且駕駛員未及時制動時，系統(tǒng)自動施加剎車以減輕碰撞后果。據(jù)統(tǒng)計，AEB可將追尾事故發(fā)生概率降低約56%。例如沃爾沃City Safety、奔馳Pre-safe等系統(tǒng)都集成了AEB功能。

• 自適應巡航控制（ACC） ：ACC系統(tǒng)利用前置雷達（和車速傳感器）持續(xù)檢測前車距離。控制單元根據(jù)距離與速度差自動調(diào)節(jié)油門或制動，使本車與前車保持設定的安全跟車距離，典型應用如博世ACC系統(tǒng)、特斯拉Autopilot的跟車功能等。
• 車道偏離預警（LDW） ：通過車內(nèi)擋風玻璃下的攝像頭識別道路車道線，實現(xiàn)對車輛軌跡的監(jiān)控。當車輛無意識偏離車道時，系統(tǒng)通過聲音、儀表提醒或方向盤震動等方式警告駕駛員。
• 車道保持輔助（LKA） ：在LDW基礎上增加自動轉(zhuǎn)向干預。當檢測到車輛偏離車道時，系統(tǒng)計算需要的修正轉(zhuǎn)向力矩，并通過電子助力轉(zhuǎn)向(EPS)執(zhí)行微量轉(zhuǎn)向操作，使車輛回到車道中央。LKA常用于高速巡航時輔助駕駛，如大眾Lane Assist、特斯拉Autosteer等。
• 盲點監(jiān)測（BSM/BSW） ：在車輛后側(cè)安裝毫米波雷達，用于實時監(jiān)測后視鏡盲區(qū)。當有其它車輛進入盲區(qū)時，系統(tǒng)通過車內(nèi)警示燈或聲音提醒駕駛員。同時，BSM往往集成變道輔助（LCA）功能，在變道時提示后方快速接近的車輛。

主動安全系統(tǒng)通常融合攝像頭、毫米波雷達、激光雷達和超聲波等多種傳感器數(shù)據(jù)。傳感器采集的環(huán)境信息經(jīng)過控制單元的數(shù)據(jù)處理模塊比對安全模型，如距離閾值和速度信息，然后觸發(fā)預警或直接干預，如踩油門切換至剎車。以上各系統(tǒng)已在市場上廣泛應用，隨著ADAS等級標準的提高，主動安全功能正成為新車標配。

被動安全系統(tǒng)

被動安全系統(tǒng)是在事故發(fā)生后保護乘員安全的技術手段。主要包括安全約束與結(jié)構(gòu)設計兩方面：

• 安全帶 ：通過限制乘員位移，將碰撞力分散傳遞，顯著降低乘員傷亡風險。現(xiàn)代安全帶配備預緊器（碰撞瞬間自動收緊）和限力器（控制帶力），進一步保護乘員。在發(fā)展趨勢上，電動安全帶技術已出現(xiàn)，它根據(jù)乘員體型自動調(diào)節(jié)松緊，并可與氣囊系統(tǒng)協(xié)同工作以提高保護性能。
• 安全氣囊 ：在碰撞瞬間快速充氣形成緩沖袋，吸收乘員與車內(nèi)結(jié)構(gòu)間的沖擊動能，減少沖擊力對乘員的傷害。常見氣囊有前排正面氣囊、側(cè)氣簾、頭部氣簾、膝部氣囊等，均由碰撞傳感器和ECU控制觸發(fā)。
• 潰縮吸能區(qū) ：車身前后部設計有可控變形區(qū)（潰縮區(qū)），在碰撞時可變形吸收大部分碰撞能量，減少沖擊傳遞到乘員艙。例如前后縱梁和翼子板均采用易變形設計，以降低碰撞載荷傳遞。
• 高強度乘員艙 ：乘員艙部分采用高強度鋼材或復合材料構(gòu)件，形成堅固的安全籠結(jié)構(gòu)，盡可能保證碰撞后乘員艙不發(fā)生過度變形。在側(cè)面碰撞時，車門、B柱、橫梁等部件通過合理加強，可將沖擊力分散至車身框架結(jié)構(gòu)中，保護乘員空間。
• 碰撞測試標準 ：國際上常用的碰撞評估標準有Euro NCAP和C-NCAP等，它們通過正面偏置碰撞、側(cè)面碰撞、鞭打測試、行人碰撞測試等項目，綜合評估車輛的被動安全性能。測試結(jié)果以星級形式反饋，指導廠商改進設計并供消費者參考。

近年來，被動安全技術不斷迭代升級。 智能安全帶 、 多階段氣囊 、虛擬碰撞仿真等新技術逐漸應用。比如電動安全帶可自動收緊、主動提醒未系安全帶。車身材料正向碳纖、鋁合金等輕量化高強度方向發(fā)展，進一步提高能量吸收效率。同時，碰撞測試標準也在完善，如增加了主動安全輔助測試（如行人AEB）和更苛刻的碰撞工況，推動整車安全設計不斷提升。

智能輔助駕駛（ADAS/自動駕駛相關）

ADAS/自動駕駛系統(tǒng)依賴多傳感器融合和 高性能計算 。典型傳感器包括攝像頭、毫米波雷達、激光雷達和超聲波雷達等。其中，攝像頭用于捕獲道路場景、車道線、交通標志等視覺信息；毫米波雷達可全天候探測前后方目標的距離和相對速度，適用于ACC、AEB等功能；激光雷達生成高精度三維點云，有利于高級自動駕駛系統(tǒng)進行環(huán)境建模；超聲波雷達則用于短距離探測，如泊車輔助和盲區(qū)探測。

硬件上，車廠和Tier1通常采用專用ADAS域控制器來處理感知和決策任務。例如華為推出的MDC智能駕駛計算平臺，基于昇騰車規(guī)芯片，支持L2+至L5等級演進；Mobileye EyeQ系列SoC專為多路攝像頭AI處理設計，可實時處理每秒千幀圖像；特斯拉自研FSD計算機（基于AI芯片）用于Autopilot/FSD功能；NVIDIA Drive Orin、英偉達Xavier等也是常見的高算力平臺。各方案通過高性能異構(gòu)計算，實現(xiàn)對數(shù)十路傳感器數(shù)據(jù)的實時融合與分析。

算法方面，ADAS/自動駕駛系統(tǒng)包含感知、融合、定位、規(guī)劃和決策多個模塊。目標識別常使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡（如CNN、YOLO等）進行車輛、行人、車道線和交通標志檢測； 多傳感器融合 （如卡爾曼濾波）將攝像頭與雷達/LiDAR信息融合，提高感知魯棒性；路徑規(guī)劃算法包括基于柵格地圖的A*算法、采樣法（RRT）、模型預測控制（MPC）等，用于生成安全可行的行駛軌跡；行為決策則通過有限狀態(tài)機或深度強化學習等方法確定換道、超車等高層動作。值得注意的是，最新的自動駕駛趨勢正朝向端到端神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展。例如特斯拉FSD v12通過端到端訓練將感知、預測和規(guī)劃融合于單一網(wǎng)絡，實現(xiàn)了“感知-決策一體化”的自動駕駛解決方案。

這些軟硬件協(xié)同實現(xiàn)了自動駕駛功能。典型方案包括： 特斯拉 Autopilot/FSD （基于多路攝像頭+AI神經(jīng)網(wǎng)絡）； Mobileye EyeQ 系列 （多攝像頭環(huán)視+AI SoC）； 華為 ADS （MDC計算平臺+多雷達攝像頭）； 百度 Apollo 、蔚來 NIO Pilot等則采用攝像頭+激光雷達/雷達融合的方案。綜上所述，ADAS/自動駕駛系統(tǒng)通過融合攝像頭、雷達、激光雷達、超聲波等傳感器數(shù)據(jù)，再結(jié)合目標檢測、路徑規(guī)劃、傳感融合和決策控制等算法，實現(xiàn)從L1~L4級的自動駕駛輔助功能。