ADAS是向更高级自动驾驶（如L3、L4乃至L5）演进的基础

1. ADAS的定义与作用

ADAS是一组基于传感器、算法和控制系统的技术，旨在通过提供警告和协助手段，提高驾驶安全性和便利性。ADAS系统的功能可以包括：

• 车道偏离预警（LDW）
• 自适应巡航控制（ACC）
• 自动紧急制动（AEB）
• 智能泊车辅助（APA）
• 盲点检测（BSD）

ADAS的目标是通过“半自动化功能”减少人为操作失误，同时改善驾驶体验，为部分甚至完全的自动驾驶打下基础。

2. L1-L5自动驾驶分级

SAE（国际自动工程师学会）将自动驾驶分为L0至L5级，其中：

• L0（无自动化）： 完全手动。
• L1（驾驶辅助）： 车辆在加速或刹车中提供辅助（如自适应巡航）。
• L2（部分自动化）： 车辆能够同时辅助方向盘和速度控制，驾驶员必须随时观察路况，如特斯拉Autopilot、蔚来NOP等早期系统。
• L3（有条件自动化）： 在特定场景中，车辆可以全权接管，但驾驶员需随时接管。
• L4（高度自动化）： 在限定区域或特定条件下，无需驾驶员接管（如城市内某些Robotaxi服务）。
• L5（完全自动化）： 无需驾驶员参与，适应所有驾驶场景。

ADAS功能主要涵盖了L1和L2级别的自动驾驶，但其技术积累是未来更高阶别自动驾驶的坚实基础。

3. ADAS如何成为高级自动驾驶的基础

(1) 技术积累：传感器与算法

ADAS功能的开发促使了传感器（如摄像头、雷达、激光雷达）和算法（如目标检测、轨迹规划、控制算法）的快速进展。例如：

• 自适应巡航（ACC）中的毫米波雷达技术，与自动驾驶中的前向跟车控制核心类似。
• 车道偏离预警（LDW）依赖的计算机视觉算法，直接用于自动驾驶的车道保持功能。
• AEB（自动紧急制动）所需的目标分类、碰撞预测等技术同样是高级别自动驾驶系统的必要模块。

(2) 数据积累：真实驾驶数据训练

ADAS在量产车上的广泛应用，使得车企和技术公司可以通过车队收集海量真实世界的驾驶数据。这些数据可以用于：

• 深度学习模型的训练，提升算法对复杂场景的适应能力。
• 微场景罕见工况识别和安全策略验证。
• 数据标注、场景模拟，支持L4/L5的开发。

例如，特斯拉通过在L2级别Autopilot车队中部署FSD Beta，将用户驾驶数据用于提升其自动驾驶技术。

(3) 消费者心理接受度的培养

从L1和L2级ADAS功能开始，让消费者逐渐适应车辆对部分驾驶任务的接管，并建立对技术的信任，是推广高阶自动驾驶的必要步骤。例如，自动泊车和高速公路辅助驾驶等核心功能逐渐被司机接受，为L3/L4/Robotaxi的商业化奠定了心理基础。

(4) 法规和安全验证的迭代

ADAS的逐步推广，为行业测试、完善和通过相关法规提供了路径。例如，E-NCAP（欧洲新车安全评鉴协会）已经将ADAS功能纳入车辆评分体系，为下一阶段的自动驾驶系统规范化及市场认可提供支持。

4. 从ADAS到L3/L4/L5的关键挑战

尽管ADAS是向更高级别自动驾驶发展的直接路径，但仍面临一系列技术和商业上的挑战：

• 感知能力提升： 从部分传感器融合（ADAS）到高阶环境融合（全息建模）。
• 算力需求： L4/L5级自动驾驶对实时感知和决策的算力要求大幅提高，芯片性能是重要瓶颈。
• 安全性与冗余： 高级别自动驾驶需要实现多传感器、计算单元的完全冗余，以确保系统高可靠性。
• 法律与伦理： L3及以上级别的驾驶权责划分仍缺乏明确规则，特别是事故责任界定和保险问题。

总结

ADAS不仅提供了实现L3至L5自动驾驶的技术积累，也通过广泛的市场落地，推动了消费者、数据和法规的准备工作。而随着传感器成本的下降、AI算法的进步以及自动驾驶领域的产业化趋势，ADAS正在成为构建未来真正无人驾驶生态系统的核心驱动力之一。