2026 年 3 月特别报告：推进 ADAS、联网和自动驾驶汽车
概述
这份 2026 年 3 月关于 ADAS、联网和自动驾驶汽车的特别报告全面概述了自动驾驶技术当前的进展和挑战。它强调了塑造行业的重要趋势，特别是将人工智能集成到车辆电气/电子 (E/E) 架构中，以增强自动驾驶之外的安全性、效率和用户体验。
关键主题包括从传统的基于域的架构向区域 E/E 架构的转变，该架构整合了控制单元并利用人工智能加速器来降低布线复杂性，并为传感器融合和异常检测等关键功能实现更快的数据处理。这允许更智能、更高效的系统处理不断增加的传感器数据量并支持自适应动力系统管理和虚拟传感器等高级功能。
该报告强调了安全系统从冗余到弹性的演变，这是通过多模式传感器协作和人工智能驱动的融合模型实现的。这些系统智能地结合来自摄像头、雷达、激光雷达、热传感器和超声波传感器的输入，提高恶劣天气、闭塞城市环境和镜头污染等恶劣条件下的检测精度。 AI不断评估传感器可靠性，根据环境调整权重，并估计不确定性，以提供稳健、高可信度的态势感知。
开放安全协议被认为是加速全行业认证和公众信任的关键因素。该报告提倡共享、标准化的安全验证工件——包括场景库、指标和审计跟踪——类似于普遍采用的三点安全带概念。这种开放的生态系统减少了冗余的验证工作，促进了跨地区的监管审查，并能够根据罕见或边缘情况事件实现更快的迭代，同时允许原始设备制造商保护专有的感知和规划技术。
达索的 3DExperience 和 MODSIM 等仿真工具在虚拟测试中发挥着至关重要的作用，可以在复杂的城市环境和智慧城市场景中对传感器融合、雷达行为和连接进行详细验证。这些虚拟里程通过覆盖边缘情况并帮助在部署前优化天线放置和系统架构来补充物理测试。
商业示例包括 Aurora 的增强型自动驾驶卡车硬件（具有扩展的激光雷达范围和强大的清洁系统）集成到沃尔沃专用自动卡车中，以及 International 与 PlusAI 合作，利用 NVIDIA 平台实现可扩展的 SAE 4 级自动驾驶。
总体而言，该报告强调了一种整体的协作方法，将先进的硬件、人工智能驱动的传感器融合、开放的安全框架和广泛的模拟相结合，以推动全球自动驾驶技术的安全、可扩展的采用。
传感器