汽車智能技術在自動駕駛中的關鍵突破點主要在于以下幾個方面。

一是感知決策環(huán)節(jié)，在復雜的城市道路環(huán)境中，如何準確感知不可控的車輛、行人、寵物等因素，并做出正確決策是難點。解決方法是獲取海量真實道路場景數(shù)據(jù)，并通過專業(yè)標注和驗證轉(zhuǎn)化為算法訓練的數(shù)據(jù)支撐。

二是數(shù)據(jù)問題，包括場景化道路數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)標注質(zhì)量參差不齊以及數(shù)據(jù)隱私安全。云測數(shù)據(jù)等企業(yè)通過還原多種智能駕駛細分場景等方式，提供高質(zhì)量的場景化 AI 數(shù)據(jù)，解決數(shù)據(jù)痛點。

三是軟硬件方面，自動駕駛所需的傳感器、高精度地圖、V2X、AI 算法等都至關重要。傳感器要精準識別道路狀況，高精度地圖需達到厘米級標準，V2X 實現(xiàn)車輛與交通控制系統(tǒng)交互，AI 算法是核心。

四是車輛定位和地圖創(chuàng)建，衛(wèi)星定位、慣性導航等技術獲取車輛定位數(shù)據(jù)，基于多種技術創(chuàng)建高精度地圖，并通過共享化技術實現(xiàn)數(shù)據(jù)交換。

五是行為決策，根據(jù)車輛數(shù)據(jù)、交通環(huán)境等實時確定駕駛行為，與運動規(guī)劃模塊配合進行車輛縱向和橫向的規(guī)劃。

六是控制執(zhí)行，電子控制單元根據(jù)操作指令控制車輛部件，形成閉環(huán)控制系統(tǒng)。

此外，在量產(chǎn)自動駕駛中，城市場景高階智能駕駛是核心突破點。傳統(tǒng)車企通過與 Tier1 合作、自研核心算法、建設數(shù)據(jù)處理能力等方式追趕造車新勢力。例如長城汽車通過與毫末智行強綁定，實現(xiàn)數(shù)據(jù)、算法和量產(chǎn)的閉環(huán)；長安汽車發(fā)布新品牌諸葛智能，布局智能駕駛，自研算法并自建大數(shù)據(jù)平臺。但傳統(tǒng)車企也面臨資金、人才等問題，通過資本運作收購自動駕駛公司或許是性價比較高的選擇。