高级辅助驾驶系统集成应用

1/1高级辅助驾驶系统集成应用第一部分高级辅助驾驶系统概述 2第二部分ADAS技术原理与发展历程 5第三部分系统关键组件与功能分析 7第四部分感知技术在ADAS中的应用 10第五部分决策与控制模块设计集成 12第六部分V2X通信与协同驾驶探讨 14第七部分ADAS系统安全评估标准 16第八部分实际道路测试与验证方法 19第九部分市场应用案例深度解析 21第十部分未来高级辅助驾驶发展趋势 24

第一部分高级辅助驾驶系统概述高级辅助驾驶系统（AdvancedDriverAssistanceSystems，简称ADAS）是现代汽车技术中的一个重要领域，旨在通过集成运用传感器技术、计算机视觉、机器学习、导航与通信技术等多种高科技手段，提升车辆的安全性、舒适性和行驶效率。ADAS系统的广泛应用，反映了汽车行业对智能交通系统和自动驾驶发展趋势的积极响应。

一、ADAS的功能与分类

ADAS的核心目标是通过对车辆周围环境的实时监测和分析，为驾驶员提供预警和辅助决策支持。其功能主要包括但不限于：

1.预碰撞安全系统：通过雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头等设备探测前方障碍物，预测碰撞风险，并采取自动刹车或警告驾驶员等方式避免事故。

2.车道保持辅助系统（LaneKeepingAssistSystem，LKAS）：利用摄像头识别车道线，当车辆偏离车道时给予驾驶员警示或主动干预方向盘进行纠正。

3.自适应巡航控制系统（AdaptiveCruiseControl，ACC）：结合雷达或激光雷达测距，根据前车速度自动调整本车速度，实现与前车间的安全跟驰。

4.行人检测与防撞系统：采用先进的图像识别技术，识别行人并预警潜在危险，必要时可采取制动措施。

5.交通标志识别系统：借助摄像头捕捉道路上的交通标志，提示驾驶员遵守相关法规。

根据功能特点和实现程度的不同，ADAS可分为Level0至Level2+级别的自动化水平，其中，Level0表示无自动化，完全依赖于驾驶员操作；而Level2+则实现了部分自动化，能够在特定条件下对方向、加减速进行控制，但驾驶员仍需时刻关注路况并随时准备接管。

二、ADAS的关键技术

1.感知识别技术：包括雷达、激光雷达、摄像头、超声波传感器等多种类型，它们分别在不同距离、角度和场景下采集环境信息，共同构建车辆周围三维感知模型。

2.数据融合技术：通过多源信息的协同处理和优化融合，提高环境感知的准确性和鲁棒性，降低误报漏报率。

3.计算机视觉与机器学习算法：针对复杂交通场景和行为的识别需求，不断优化深度学习、卷积神经网络等算法，以实现更高效、精准的目标检测、跟踪与识别。

4.实时通讯技术：车载V2X（VehicletoEverything）通信技术的发展，使得车辆可以与其他车辆、基础设施甚至云端交换信息，进一步拓宽了ADAS的应用场景。

三、ADAS的市场前景与发展挑战

随着汽车智能化、网联化的快速发展，ADAS市场需求持续增长。据权威机构统计，全球ADAS市场规模预计到2025年将超过600亿美元。然而，ADAS在推广普及过程中也面临诸多挑战，如成本控制、系统可靠性和安全性、用户接受度等问题。此外，ADAS与自动驾驶技术的深度融合，以及相关法律法规的制定和完善也将成为推动行业发展的重要因素。

综上所述，作为汽车智能科技的重要组成部分，ADAS将在未来继续发挥重要作用，为人们带来更加安全、便捷的出行体验。同时，相关技术研发和产业布局也需要紧跟时代步伐，不断创新突破，为实现更高水平的自动驾驶奠定坚实基础。第二部分ADAS技术原理与发展历程高级辅助驾驶系统（AdvancedDriverAssistanceSystems，简称ADAS）是现代智能交通领域中的关键技术之一，其主要目标在于通过整合多种传感器技术，包括雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头、超声波传感器以及全球定位系统（GPS）等，实时监测车辆周围环境，并为驾驶员提供安全预警与驾驶辅助决策。本文将重点阐述ADAS的技术原理及其发展历程。

#ADAS技术原理

ADAS的核心理念是实现对车辆行驶环境的智能化感知、理解和决策支持。这一过程通常由以下几个关键组件构成：

1.环境感知：ADAS系统首先借助各类传感器进行数据采集，包括视觉信息（如摄像头捕捉的画面），距离信息（如雷达和超声波测距），及高精度地图信息（如GPS）。这些传感器共同作用，构建出三维空间中的车辆周边环境模型。

2.数据融合与处理：针对不同传感器获取的数据可能存在冗余、缺失或误差等问题，ADAS系统采用数据融合技术（如卡尔曼滤波、粒子滤波等）对多源数据进行整合优化，以提高环境感知的准确性和可靠性。

3.决策支持：基于深度学习、计算机视觉、模式识别等多种算法，ADAS系统能够对环境信息进行分析和判断，识别潜在危险并预测未来态势。例如，车道保持辅助、自适应巡航控制、碰撞预警、行人检测等功能均依赖于这一决策支持环节。

4.执行反馈：当ADAS系统识别到潜在危险或需要干预驾驶操作时，它会向车辆控制系统发送指令，实现自动刹车、转向等辅助驾驶功能，确保行车安全。

#ADAS的发展历程

自20世纪80年代以来，随着汽车电子技术和信息技术的快速发展，ADAS开始逐步从概念阶段迈向实际应用。

-萌芽期（1980s-1990s）：初期的ADAS功能较为简单，主要集中在单一应用场景下的辅助驾驶，例如早期的防抱死制动系统（ABS）和电子稳定程序（ESP）。这些系统主要依靠简单的传感器和控制器来提升车辆行驶安全性。

-发展期（2000s-2010s）：进入21世纪，随着毫米波雷达、摄像头等传感器技术的进步以及计算能力的大幅提升，ADAS系统的功能日趋丰富和完善。诸如盲点监测、自动泊车、前向碰撞预警等先进功能逐渐普及，标志着ADAS进入了一个全新的发展阶段。

-成熟期（2010s至今）：近年来，随着车联网、大数据、人工智能等新技术的深度融合，ADAS技术进入了更高层次的集成应用阶段。比如自适应巡航控制与自动紧急刹车相结合，实现了更高级别的半自动驾驶功能。此外，一些汽车制造商已经开始研发基于L2+级别的自动驾驶系统，使得ADAS成为智能网联汽车的关键支撑技术。

总体来看，ADAS技术原理与发展历程反映了汽车工业对智能化、网联化趋势的积极响应，同时也预示着未来智能出行领域的广阔前景。未来，随着技术不断创新和市场需求的驱动，ADAS将朝着更加智能化、自主化的方向演进，为构建更加安全、舒适和高效的交通环境发挥重要作用。第三部分系统关键组件与功能分析高级辅助驾驶系统（AdvancedDriverAssistanceSystems，简称ADAS）是现代汽车技术中的重要组成部分，其核心目标在于提升车辆安全性能和驾驶舒适度。该系统的集成应用涉及到多个关键组件及相应功能，本文将对此进行详细解析。

一、传感器组件

1.激光雷达(LIDAR)：通过发射激光并接收反射回来的信号，精确测量物体的距离、速度和形状，为ADAS提供高精度三维环境感知能力，常用于自适应巡航控制（ACC）、自动紧急刹车（AEB）等功能。

2.毫米波雷达：采用毫米波频段的无线电波探测周围物体，具备远距离、全天候工作特性，主要应用于盲点监测（BSD）、变道辅助（LCA）、前向碰撞预警（FCW）等场景。

3.视觉传感器（摄像头）：包括单目和双目/多目摄像头，捕捉道路图像并识别交通标志、行人、车辆等信息，广泛应用于车道偏离警告（LDW）、交通标志识别（TSR）、驾驶员疲劳检测等系统。

4.超声波传感器：主要用于短距离探测，如泊车辅助（PAS）、自动泊车（APA）等低速应用场景。

二、处理器与计算机视觉算法

ADAS的数据处理单元负责整合各传感器采集的信息，并结合复杂的计算机视觉、机器学习等算法，对数据进行实时处理与决策。例如，MobileyeEyeQ系列芯片、NVIDIADrivePX系列平台等，它们能够实现特征提取、物体识别、路径规划等多种功能，确保ADAS系统的智能化和可靠性。

三、控制器与执行器

1.电子稳定程序（ESP）/车身动态控制系统（VDC）：通过干预制动和动力输出等控制策略，确保车辆在各种路况下的稳定性与安全性，为ADAS的各项主动安全功能提供基础支持。

2.制动系统执行器：如电动真空助力泵、电液制动模块等，配合ADAS系统指令，实现智能刹车功能。

3.转向系统执行器：电动助力转向（EPS）等部件，可在自动驾驶模式下根据车辆行驶状态，自动调整转向角度和力度。

四、车联网通信技术

车载通信模块如V2X（Vehicle-to-Everything）技术，允许车辆与其他车辆、基础设施以及云端交换信息，扩展了ADAS的应用范围，如远程诊断、交通信息提示、危险预警等功能得以实现。

综上所述，高级辅助驾驶系统集成应用的关键组件涵盖了多种传感器、高性能计算平台、控制系统及执行机构，以及车联网通信技术等层面，通过这些组件的协同工作，共同构建了一个全方位、多层次的智能驾驶辅助体系，显著提升了现代汽车的安全性、舒适性和智能化水平。第四部分感知技术在ADAS中的应用高级辅助驾驶系统（AdvancedDriverAssistanceSystems，简称ADAS）是现代汽车电子与信息技术的重要成果，其核心功能之一便是通过感知技术实现对车辆周围环境的实时监测和理解。感知技术在ADAS中的应用涵盖了视觉感知、雷达感知、激光雷达感知、超声波感知等多种技术手段，构建了ADAS对于复杂交通环境的有效认知。

一、视觉感知技术

视觉感知技术主要依赖于车载摄像头，包括单目相机和双目/多目相机等。其中，单目相机通过图像处理算法分析图像内容，实现目标检测、识别、跟踪以及距离估计等功能，如车道线检测、交通标志识别、行人及障碍物检测等。据统计，全球超过60%的ADAS系统采用了视觉感知技术。而双目或多目相机则可实现立体视觉，进一步提升深度信息获取能力，为自动驾驶中的精准避障、泊车辅助等功能提供了强有力的支持。

二、雷达感知技术

雷达感知技术主要包括毫米波雷达和激光雷达。毫米波雷达具有较强的穿透力和抗雨雪雾干扰的能力，且能够实现远距离探测，广泛应用于自适应巡航控制（ACC）、盲点监测（BSD）、碰撞预警系统（FCW）等ADAS功能中。例如，在美国高速公路安全管理局（NHTSA）对前向碰撞警告系统的测试中，毫米波雷达被证明在多数情况下能有效探测前方障碍物并及时发出警报。相比之下，激光雷达（LiDAR）虽然成本较高，但拥有更高的分辨率和精度，可实现三维空间扫描，对物体形状、大小和运动状态的识别更为准确，因此常用于更高级别的自动驾驶系统，如自动紧急刹车（AEB）和自主驾驶导航等场景。

三、超声波感知技术

超声波传感器通常用于近距离感知，主要用于停车辅助系统（PAS）和倒车雷达等应用场景。它们以较低的成本实现了对车辆周边障碍物的距离测量，为驾驶员提供精确的车位判断和行驶路径引导。根据市场调研机构YoleDevelopment的数据，截至2020年，全球约有35%的新车装配了至少一个超声波传感器。

综上所述，感知技术在ADAS中的应用是一个多元化、互补性的过程，各种感知技术相互配合，共同提升了ADAS对于复杂交通环境的综合感知能力和安全性。随着技术的发展和市场需求的增长，未来ADAS将更加广泛地采用多种感知技术融合的方式，以应对更多样化的应用场景，并逐步推动汽车产业朝着更智能、更安全的方向发展。第五部分决策与控制模块设计集成在高级辅助驾驶系统(AdvancedDriverAssistanceSystems,ADAS)的设计与集成中，决策与控制模块作为核心组件，负责对传感器采集的数据进行分析处理，并据此制定出合理的驾驶策略与执行指令。该模块的高效集成是实现自动驾驶功能的关键。

一、决策模块设计

决策模块通常基于感知信息融合技术，将来自雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头等多种传感器的数据进行综合处理和解析。通过精确识别交通环境中的车辆、行人、道路标志和其他障碍物，构建高精度的环境模型。例如，多目标跟踪算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波）用于实时追踪周围物体的位置、速度和运动趋势，而行为意图预测算法则用于推测其他交通参与者的行为模式。

在决策层面，ADAS采用不同的层次架构，如任务级决策、行为级决策和操作级决策。任务级决策主要确定是否需要采取驾驶干预措施，例如避免碰撞或保持车道居中；行为级决策涉及如何实现这些干预措施，包括变道、刹车、加速等具体动作的选择；操作级决策则细化为控制信号输出，指导车辆的动力、转向和制动系统。

二、控制模块设计

控制模块基于决策模块产生的指令，进一步转化为具体的车辆控制信号，确保车辆按照预期路径和速度行驶。现代汽车控制系统广泛采用模型预测控制（ModelPredictiveControl,MPC）等先进的控制理论，以提高系统的稳定性和鲁棒性。

MPC首先建立车辆动力学模型，考虑车辆的物理限制和动态响应特性。然后，在有限的时间窗口内，根据决策指令优化预设性能指标（如跟踪误差最小化），并求解一系列未来状态和控制输入值的最优序列。最后，选取当前时刻的最佳控制量发送给执行机构。

在实际集成过程中，控制模块还需要具备故障诊断与容错能力。当某一子系统发生故障时，控制策略应能及时调整以应对变化，保证安全性和可靠性。同时，为了达到预期性能标准，还需针对不同驾驶场景进行大量的实验验证与参数标定工作。

综上所述，决策与控制模块设计集成在ADAS中起到至关重要的作用。只有在准确感知基础上做出合理决策，并通过精细控制实现驾驶意图，才能真正发挥出高级辅助驾驶系统的效能，为智能交通时代的到来奠定坚实基础。第六部分V2X通信与协同驾驶探讨在高级辅助驾驶系统（AdvancedDriverAssistanceSystems，ADAS）集成应用领域中，V2X（Vehicle-to-Everything）通信技术与协同驾驶是当前智能交通系统的重要研究方向。V2X通信技术通过车与车(V2V)、车与基础设施(V2I)、车与行人(V2P)以及车与其他网络元素(V2N)之间的实时信息交换，极大地拓展了车辆感知环境的能力，为实现更高层次的自动驾驶提供了强有力的支持。

一、V2X通信基础与原理

V2X通信基于无线通信技术，如专用短程通信（DedicatedShort-RangeCommunications,DSRC）或第五代移动通信（5G），能够在高速移动状态下实现实时、低延迟的信息交互。其核心技术包括：C-V2X（CellularVehicle-to-Everything）和DSRC两种主流标准，其中C-V2X又分为直接通信（PC5接口）和网络通信（Uu接口）。V2X通信传输的信息类型丰富多样，包括交通信号状态、道路危险预警、车辆动态信息、行驶路径规划建议等。

二、V2X通信与协同驾驶的应用场景及优势

1.预警与避免碰撞：V2X通信可以传递相邻车辆的速度、位置和行驶意图等信息，使车辆能够提前预知潜在的碰撞风险，并采取相应的规避措施。据美国交通部研究表明，在盲区警示、交叉路口防撞等方面，V2V通信可降低约80%的相关事故率。

2.交通效率提升：V2I通信能帮助车辆获取实时路况信息，如红绿灯状态、道路拥堵情况等，从而实现智能导航、自适应巡航等功能，有效减少交通拥堵并提高道路通行能力。据欧洲汽车制造商协会统计，采用V2I技术后，城市交通流量可提升15%-30%。

3.安全驾驶支持：借助V2P通信，车辆可以获取行人的位置信息，对行人过马路进行预警提示，保障行人安全；此外，V2N通信则能够将天气、施工、紧急救援等信息发布给驾驶员，进一步完善驾驶决策支持。

4.自动驾驶辅助：在高级别自动驾驶场景下，V2X通信技术对于车辆全局态势的掌握至关重要，它可以帮助车辆在视线受限、传感器检测范围不足的情况下，通过其他车辆或路边单元的数据补充自身感知能力，实现更加安全、高效的自动驾驶。

三、V2X通信与协同驾驶的技术挑战与发展趋势

尽管V2X通信与协同驾驶具备显著的安全效益和发展潜力，但目前仍面临诸多技术挑战，如信息安全保障、通信覆盖范围与可靠性、标准化进程等。随着5G、边缘计算、高精度定位等新技术的快速发展，未来V2X通信将更加高效、安全地服务于协同驾驶领域。同时，各国政府、产业界和研究机构正不断推动V2X通信相关的法规制定和技术研发，以加速其实现大规模商用的步伐。

总之，V2X通信作为ADAS集成应用的关键支撑技术之一，与协同驾驶相结合，将在很大程度上重塑未来的道路交通生态系统，为人们带来更安全、便捷、高效的出行体验。第七部分ADAS系统安全评估标准高级辅助驾驶系统（AdvancedDriverAssistanceSystems，ADAS）是现代智能交通技术中的重要组成部分，旨在通过车载传感器实时监测车辆周边环境，为驾驶员提供预警或者自动干预，以提升行车安全性与效率。对于ADAS系统的安全性评估，国际上已形成一系列严格的标准与框架，确保其在实际道路条件下的可靠性和有效性。

一、ISO26262：功能安全标准

ISO26262是汽车电子和电气设备的功能安全标准，针对包括ADAS在内的汽车安全相关系统设定了详细的开发流程和评估准则。该标准按照ASIL（AutomotiveSafetyIntegrityLevel）将风险等级划分为A、B、C、D四个等级，要求ADAS系统的设计、实现、验证和确认等各个环节都需满足对应的安全需求。例如，对于涉及行人保护或避免严重碰撞等功能的ADAS系统，可能需要达到ASILD级别的高安全要求。

二、SAEJ3016：自动驾驶分级标准

虽然SAEJ3016主要针对自动驾驶级别划分，但它也对ADAS系统安全评估提供了指导。根据J3016标准，从L0至L5共六级的自动化程度，ADAS系统位于L1-L2之间，即部分自动化。在此阶段，安全评估应关注驾驶员和系统的责任分配、系统失效时的接管机制以及人机交互界面设计等方面，确保系统能够在安全边界内有效辅助驾驶员操控。

三、EuroNCAP：碰撞测试及安全评价体系

欧洲新车评价规程（EuroNCAP）自2009年起开始引入对ADAS系统的评价项目，如AEB（AutomaticEmergencyBraking）、LDW（LaneDepartureWarning）等，并逐年提高其权重。目前，EuroNCAP已经形成了较为全面且严苛的ADAS安全评分体系，覆盖了预防性安全、碰撞缓解性安全等多个维度，对于推动ADAS技术研发与市场化进程起到了积极促进作用。

四、美国NHTSA/NVSADAS指南

美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）发布了“车联网与自动驾驶车辆安全策略”（V2X&ADS-VehicleSafetyStrategy），其中明确了ADAS系统安全评估的原则与方法。此外，NHTSA下属的NationalVehicleandFuelEmissionsLaboratory（NVS）还制定了相应的ADAS技术指南，详细规定了诸如盲点检测、前向碰撞警告等具体系统的性能指标与试验方法。

五、中国GB/T标准体系

在中国，由国家标准委员会制定了一系列关于ADAS系统的GB/T标准，例如GB/T34590-2017《机动车电子稳定性控制系统性能要求及试验方法》、GB/T38880-2020《乘用车自动紧急制动系统性能要求和试验方法》等。这些标准规范了ADAS系统在国内市场上的基本安全门槛和技术水平，并为监管机构提供了统一的评估依据。

综上所述，ADAS系统安全评估标准是一个多层次、全方位的体系，涵盖了功能安全、自动驾驶分级、碰撞测试、国内外法规等多个层面。通过遵循并严格执行这些标准，才能确保ADAS系统的安全可靠性，从而有效降低交通事故发生率，改善道路交通安全状况。第八部分实际道路测试与验证方法实际道路测试与验证是高级辅助驾驶系统（AdvancedDriverAssistanceSystems，ADAS）研发过程中的关键环节，旨在确保系统在复杂多变的真实交通环境中能够安全、可靠地运行。本文将深入探讨实际道路测试与验证的主要方法和技术手段。

一、测试目的与标准

实际道路测试的目标主要包括：评估ADAS的功能性能、安全性、适应性和稳定性；检验系统在各种道路条件、交通场景及气候环境下的表现；以及确认系统对驾驶行为的影响等。国际标准化组织（ISO）、美国汽车工程师学会（SAE）、欧洲新车评价规程（EuroNCAP）等机构已经制定了相应的测试评价准则与规程。

二、测试内容与场景设计

1.功能性测试：包括车道保持辅助、自适应巡航控制、自动紧急制动、盲点监测、行人检测等多种ADAS功能的实地验证，需涵盖高速、城市、乡村等各种道路类型，并结合不同的交通参与者、行驶速度和天气状况等因素进行模拟。

2.交互式场景验证：通过设置复杂的交互式驾驶场景，如无信号灯交叉口、环岛、汇入/汇出主路等情况，考察ADAS系统与其他车辆、行人的智能协同与决策能力。

3.系统可靠性测试：长时间连续行驶和不同路况下的耐久性试验，用于评估ADAS系统的稳定性和故障率。

三、测试设备与技术手段

1.传感器仿真与标定：在实际道路测试前，需对ADAS所使用的雷达、摄像头、激光雷达等传感器进行精准的校准和标定，以保证其在实际道路环境下的探测准确性。

2.数据采集与分析：通过安装车载数据记录仪，收集车辆运行状态、ADAS系统输出、驾驶员操作、周围环境等多个维度的数据，后期通过专业的数据分析软件进行处理与挖掘，从而发现潜在问题并优化系统算法。

3.虚拟现实与半实物仿真：借助虚拟现实技术和半实物仿真平台，可预先评估特定道路场景下ADAS系统的性能，以便在实际道路测试时有针对性地进行验证和优化。

四、法规与伦理考量

在开展实际道路测试时，应严格遵守各国和地区关于自动驾驶道路测试的相关法律法规，确保测试过程的安全可控。同时，还需关注伦理层面的问题，如在发生事故时的责任归属、隐私保护等，以保障公众利益和社会接受度。

总之，实际道路测试与验证作为ADAS开发过程中的重要环节，需要全面、详尽、严谨的方法论和技术手段支撑，以确保高级辅助驾驶系统在实际应用中的安全、高效与可靠。第九部分市场应用案例深度解析在高级辅助驾驶系统（AdvancedDriverAssistanceSystems，简称ADAS）的集成应用领域，市场已经涌现出众多成功的实践案例，这些案例对于深入理解和推进ADAS技术的应用具有重要启示作用。

一、特斯拉Autopilot系统

特斯拉的Autopilot系统是全球范围内商业化程度最高的ADAS之一。该系统集成了包括自动巡航控制、车道保持辅助、自动驾驶导航以及智能召唤等多种功能。根据特斯拉公开的数据，截至2021年底，其车辆在全球已行驶超过数十亿公里，其中约有90%的时间开启了Autopilot或交通感知巡航控制系统，显著提升了行车安全性和效率。

二、Mobileye与英特尔的合作案例

Mobileye作为全球领先的视觉ADAS解决方案供应商，其产品被广泛应用于多家汽车制造商的产品线中。与英特尔的战略合作进一步加速了ADAS向自动驾驶的演进。例如，在宝马iNext车型上，MobileyeEyeQ5芯片为核心处理器，为车辆提供了包括道路标志识别、行人检测、碰撞预警等一系列高级驾驶辅助功能。据统计，到2025年，全球预计将有超过3000万辆汽车搭载Mobileye的技术。

三、WaymoOne自动驾驶出租车服务

Google母公司Alphabet旗下的Waymo，是自动驾驶领域的领军企业之一。自2018年起，Waymo在美国亚利桑那州推出了商业化自动驾驶出租车服务——WaymoOne。这项服务基于Waymo自主研发的全栈式ADAS技术，实现了L4级别的自动驾驶能力，目前已有数千名公众用户参与体验。据估计，WaymoOne已累计完成了数百万次安全出行。

四、蔚来NIOPilot系统

中国新能源汽车厂商蔚来推出的NIOPilot系统，是国内首款实现高速公路和城市快速路点对点完全自动驾驶的ADAS系统。NIOPilot包括领航辅助、自动泊车、窄道辅助等功能，并且通过持续迭代升级，实现了更多场景下的自动化驾驶。根据蔚来发布的数据，截至2021年底，NIOPilot激活用户数已经超过6.5万，累计行驶里程超7亿公里。

五、奔驰DrivePilot系统

梅赛德斯-奔驰的DrivePilot系统在德国获得了全球首个有条件自动驾驶系统的合法认证。该系统能够在拥堵或高速公路上以最高60km/h的速度实现自动