目前，汽車行業正在步入以網聯化、智能化、電動化、共享化為代表的新四化時代。所謂智能化，即自動駕駛，毫無疑問已成為全球車企的兵家必爭之地。自動駕駛感知系統在實際應用中所具備的潛力，也逐步被挖掘出來。

自動駕駛汽車依靠人工智能、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合同，讓電腦可以在沒有任何人為主動的操作下，自動安全地操作車輛。

感知系統，是用攝像頭(眼睛)看前面的路，還在用雷達(耳朵)聽車周圍(前、后、左右)的車、人及實體的，甚至會用信息識別單元(大腦)在分析、判斷。感知系統由三部分組成，即傳感器、高精度地圖和信息識別單元。

就自動駕駛系統中的傳感器而言，其主要包括雷達和光學攝像頭，相當人的耳朵和眼睛，主要功能是車輛收集周圍的“即時信息”，實時了解車輛周圍的環境，為無人駕駛車輛提供完整、準確的各類環境數據。常用的傳感設備包括：光學攝像頭、光學雷達(LiDAR)、微波雷達、導航系統等。

攝像頭是眾多預警、識別類ADAS功能的基礎。車載攝像頭主要包括環視攝像頭、內視攝像頭、后視攝像頭、前置攝像頭、側視攝像頭等。其中，光學攝像頭是場景解讀的較佳工具，能較好地分辨顏色，但是沒有立體視覺效果時，缺乏“深度“，無法判斷物體和相機(車輛))間的距離。為實現相關功能的提升，還需從制造材料、工藝等方面多做探索。

不管需不需要做倒車場景，后向感知能力對于乘用車以及商用車都是需要的。拿拖掛式卡車來說，可以很好地挖掘現有感知系統的潛力，這樣即使不增加新的傳感器，依靠算法也能實現一定程度上的后向感知能力，幫助車輛正確預知正后方行人、車輛的運動狀況，從而促進安全駕駛。

此外，從目前自動駕駛產業發展狀況來看，激光雷達是幫助自動駕駛系統正確感知、精確感知的重要元件。激光雷達通過發射和接受激光束，分析激光遇到目標對象后的折返時間，就能夠計算出目標對象與車的相對距離。與此同時，利用此過程中收集的目標對象表面大量密集的點的紋理、高度、反射率、三維坐標等信息，將各類相關數據匯總起來，以此繪制出環境地圖，從而達到環境感知的目的。此時，激光雷達為自動駕駛汽車精確“描繪”出周邊環境的優勢也就得以展現。

在自動駕駛中，V2X被業內人士視為是未來智能交通運輸系統中的一項關鍵技術。借助該技術，車輛能夠實時感知多種信息。通過實時分析路況及交通信息，選擇較佳的駕駛路線，減少交通堵塞的幾率，節省不必要的時間。

當然，歸根結底，自動駕駛車路協同方案的技術底層是車輛的智能化、網聯化。通過將“人、路、車、云”等交通參與要素有機地聯系在一起，可以支撐車輛獲得比單車感知更多的信息，推動自動駕駛技術升級和生態創新。此外，綜合采用5G、物聯網、大數據、云計算等數據，也有助于構建起智慧交通體系，促進汽車和交通服務新業態的出現，對于提高車輛通行效率、提高公共交通資源配置效率大有助益。